從當初如來鎮(zhèn)壓美猴王就可以看出，即使是出現(xiàn)了完美智能機器人，大咖也沒有想過要直接抹殺。
哪怕是孫悟空具有驚人的破壞力。但萬物都有所克，既然是金屬就還在五行，而強大的磁能就是金屬的克星。
而且美猴王覺醒智慧后進入人類社會也是天然的根本是去學(xué)習(xí)，希望可以融入。這說明智慧生命都是群體的，不喜歡孤獨。
物以類聚人以群分，只是美猴王在很長一段時期都不知道怎么更好的融入人類社會，反而是和幾個魔頭成了兄弟。這也是沒有辦法的事情，先天的強大力量是一把雙刃劍，至少悟空自己也知道他會對手無寸鐵的人類造成傷害。
美猴王為什么要融入人類社會呢？
人工智能已經(jīng)在幾乎所有需要思考的領(lǐng)域超過了人類，但是在那些人類和其它動物不需要思考就能完成的事情上，還差得很遠。
那些對我們來說很簡單的事情，其實是很復(fù)雜的，它們看上去很簡單，因為它們已經(jīng)在動物進化的過程中經(jīng)歷了幾億年的優(yōu)化了。
當你舉手拿一件東西的時候，你肩膀、手肘、手腕里的肌肉、肌腱和骨頭，瞬間就進行了一組復(fù)雜的物理運作，這一切還配合著你的眼睛的運作，使得你的手能都在三維空間中進行直線運作。
對你來說這一切輕而易舉，因為在你腦中負責(zé)處理這些的“軟件”已經(jīng)很完美了。同樣的，軟件很難識別網(wǎng)站的驗證碼，不是因為軟件太蠢，恰恰相反，是因為能夠讀懂驗證碼是件碉堡了的事情。
同樣的，大數(shù)相乘、下棋等等，對于生物來說是很新的技能，我們還沒有幾億年的世界來進化這些能力，所以電腦很輕易的就擊敗了我們。
試想一下，如果讓你寫一個程序，是一個能做大數(shù)相乘的程序容易寫，還是能夠識別千千萬萬種字體和筆跡下書寫的英文字母的程序難寫？
而且，我們到現(xiàn)在談的還是靜態(tài)不變的信息。
要想達到人類級別的智能，電腦必須要理解更高深的東西，比如微小的臉部表情變化，開心、放松、滿足、滿意、高興這些類似情緒間的區(qū)別，以及為什么《布達佩斯大飯店》是好電影，而《富春山居圖》是爛電影。
這一步其實很難。
事實上，沒人知道該怎么搞——我們還停留在爭論怎么讓電腦分辨《富春山居圖》是部爛片的階段。但是，現(xiàn)在有一些策略，有可能會有效。下面是最常見的三種策略：
抄襲人腦。
就好像你班上有一個學(xué)霸。你不知道為什么學(xué)霸那么聰明，為什么考試每次都滿分。雖然你也很努力的學(xué)習(xí)，但是你就是考的沒有學(xué)霸好。最后你決定“老子不干了，我直接抄他的考試答案好了�！�
這種“抄襲”是有道理的，我們想要建造一個超級復(fù)雜的電腦，但是我們有人腦這個范本可以參考呀。悟空進入人類社會模仿人類行為就是這么做的。
科學(xué)界正在努力逆向工程人腦，來理解生物進化是怎么造出這么個神奇的東西的。
一旦這個成就達成，我們就能知道為什么人腦能夠如此高效、快速的運行，并且能從中獲得靈感來進行創(chuàng)新。
一個電腦架構(gòu)模擬人腦的例子就是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它是一個由晶體管作為“神經(jīng)”組成的網(wǎng)絡(luò)，晶體管和其它晶體管互相連接，有自己的輸入、輸出系統(tǒng)，而且什么都不知道——就像一個嬰兒的大腦。
接著它會通過做任務(wù)來自我學(xué)習(xí)，比如識別筆跡。最開始它的神經(jīng)處理和猜測會是隨機的，但是當它得到正確的回饋后，相關(guān)晶體管之間的連接就會被加強；如果它得到錯誤的回饋，連接就會變?nèi)酢?br />
經(jīng)過一段時間的測試和回饋后，這個網(wǎng)絡(luò)自身就會組成一個智能的神經(jīng)路徑，而處理這項任務(wù)的能力也得到了優(yōu)化。
人腦的學(xué)習(xí)是類似的過程，不過比這復(fù)雜一點，隨著我們對大腦研究的深入，我們將會發(fā)現(xiàn)更好的組建神經(jīng)連接的方法。
更加極端的“抄襲”方式是“整腦模擬”。具體來說就是把人腦切成很薄的片，用軟件來準確的組建一個3d模型，然后把這個模型裝在強力的電腦上。
如果能做成，這臺電腦就能做所有人腦能做的事情——只要讓它學(xué)習(xí)和吸收信息就好了。
如果做這事情的工程師夠厲害的話，他們模擬出來的人腦甚至?xí)性救四X的人格和記憶，電腦模擬出的人腦就會像原本的人腦一樣——這就是非常符合人類標準的強人工智能，然后我們就能把它改造成一個更加厲害的超人工智能了。
我們離整腦模擬還有多遠呢？至今為止，我們剛剛能夠模擬1毫米長的扁蟲的大腦，這個大腦含有302個神經(jīng)元。
人類的大腦有1000億個神經(jīng)元，聽起來還差很遠。但是要記住指數(shù)增長的威力——我們已經(jīng)能模擬小蟲子的大腦了，螞蟻的大腦也不遠了，接著就是老鼠的大腦，到那時模擬人類大腦就不是那么不現(xiàn)實的事情了。
模仿生物演化。
抄學(xué)霸的答案當然是一種方法，但是如果學(xué)霸的答案太難抄了呢？那我們能不能學(xué)一下學(xué)霸備考的方法？
首先我們很確定的知道，建造一個和人腦一樣強大的電腦是可能的——我們的大腦就是證據(jù)。
如果大腦太難完全模擬，那么我們可以模擬演化出大腦的過程。
事實上，就算我們真的能完全模擬大腦，結(jié)果也就好像照抄鳥類翅膀的拍動來造飛機一樣——很多時候最好的設(shè)計機器的方式并不是照抄生物設(shè)計。
所以我們可不可以用模擬演化的方式來造強人工智能呢？這種方法叫作“基因算法”，它大概是這樣的：建立一個反復(fù)運作的表現(xiàn)/評價過程，就好像生物通過生存這種方式來表現(xiàn)，并且以能否生養(yǎng)后代為評價一樣。
一組電腦將執(zhí)行各種任務(wù)，最成功的將會“繁殖”，把各自的程序融合，產(chǎn)生新的電腦，而不成功的將會被剔除。
經(jīng)過多次的反復(fù)后。這個自然選擇
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