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第九章通往有意识的机器之路
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我希望到目前为止，这本书能够成功地让你明白一件事情，虽然近年来人工智能和深度学习方面取得了真实的、令人兴奋的突破，但它们并不是构建通用人工智能的法宝。
深度学习可能是通用人工智能的一个重要组成部分，但它绝不是唯一的组成部分。
实际上，我们并不清楚还缺失了哪些关键部分，更不知道通用人工智能的秘方究竟是怎么组成的。
我们开发出的所有令人印象深刻的人工智能系统——图像识别、语言翻译、无人驾驶汽车，都无法构成通用人工智能。
从这个意义上来讲，我们仍然面临罗德尼·布鲁克斯在20世纪80年代强调的问题：我们有一些智能组件，但不知道如何将它们组成一个真正的通用智能系统。
无论如何，某些关键的组件仍然缺失，正如我们在第五章所看到的，即便是当代最好的人工智能系统也无法展示出它们对自己所做的事情有着真正意义上的理解。
尽管它们非常擅长自己的工作，但它们仍然只是为了执行特定的、狭隘领域的任务而构建和优化的软件组合而已。
因为我相信，我们离通用人工智能还有十分漫长的道路要走，所以对于强人工智能的目标——构建跟人类一样有自我意识的，真正能够自主存在的机器，我自然是表示怀疑的。
不过，这是最后一章了，让我们放纵一下吧，即使强人工智能前景渺茫，我们仍然可以从探索中寻找到乐趣，也仍然可以思考如何朝着它前进。
所以，让我们一起沿着通往有意识的机器的道路旅行吧，让我们想象这里的风景是什么样子的，又可能会遭遇哪些障碍。
并且，最重要的是，我们如何知道即将接近这条道路的终点。
意识、思想和其他奥秘
1838年，英国科学家约翰·赫歇尔（JohnHerschel）进行了一个简单的实验，试图测量太阳辐射有多少能量。
他把一个装有水的容器暴露在阳光下，测量了太阳能使容器中水温升高1摄氏度所需的时间。
通过一个简单的计算，赫歇尔可以估算出我们的恒星每秒发射多少能量。
结果令人难以理解：在一秒钟内，太阳辐射出难以想象的能量，这一数量远远超过地球上一年所产生的能量。
这就给当时的科学界出了难题：新出现的地质证据表明，我们生活的地方至少有几千万年的历史（所以太阳至少也有这么长的历史），但还没有已知的物理过程可以为太阳在那么长的时间里提供能量。
任何已知的能源都会导致太阳最多在几千年内就烧毁。
当时的科学家们天马行空，发明出令人着迷的难以置信的理论，试图将赫歇尔简单、易于重复的实验证据与地质记录的证据相协调。
直到19世纪末，核物理学诞生，科学家才开始了解原子核中潜在的庞大能量。
在赫歇尔实验出现整整一个世纪之后，物理学家汉斯·贝特（Hahe）最终提出了目前被广泛接受的关于恒星能量产生的解释，即核聚变[144]。
现在我们回到强人工智能的话题，我们的目标是建造真正具有意识、具有思维，能够拥有自我意识和理解力的机器，与我们自身非常相似。
而目前的我们就跟当年的赫歇尔处在同样的位置，因为人类思维和意识这种现象——它们是如何进化的，如何工作的，甚至它们是如何在我们的行为中扮演控制角色的——对我们而言，就像在赫歇尔时代为太阳提供能量的物理机制，是完全神秘的。
这些问题我们不知道答案，连寻求答案的方式都不太清楚。
目前，我们只有一些线索，以及大量的猜测。
事实上，如果这些问题有了明确的、令人满意的答案，我们就能够从科学意义上理解宇宙的起源和命运。
正是这种根本性的缺乏使得强人工智能离我们如此遥远——我们都不知道该从什么地方着手。
实际上的情况更加糟糕，因为我们甚至不知道到底该处理什么。
我也提到过好多次“意识”
“思想”
和“自我意识”
之类的术语，但事实上，我们都不知道它们具体是什么东西。
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