阅读下面的材料,完成下面 7 个小题。 材料一 当年,科学技术的巨大进步推动了人工智能的迅猛发展,人工智能成了全球产业界、学术界的高频词。有研究者将人工智能定义为: 对一种通过计算机实现人脑思维结果,能从环境中获取感知并执行行动的智能体的描述和构建 。 人工智能并不是新鲜事物。 20 世纪中叶, “ 机器思维 ” 就已出现在这个世界上。 1936 年,英国数学家阿兰 • 麦 • 图灵从模拟人类思考和证明的过程入手,提出利用机器执行逻辑代码来模拟人类的各种计算和逻辑思维过程的设想。 1950 年,他发表了《计算机器与智能》一文,提出了判断机器是否具有智能的标准,即 “ 图灵测试 ” 。 “ 图灵测试 ” 是指一台机器如果能在 5 分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题,且超过 30% 的回答让测试者误认为是人类所答,那么就可以认为这台机器具有智能。 20 世纪 80 年代,美国哲学家约翰 • 希尔勒教授用 “ 中文房间 ” 的思维实验,表达了对 “ 智能 ” 的不同思考。一个不懂中文只会说英语的人被一个封闭的房间里,他只有铅笔、纸张和一大本指导手册,不时会有画着陌生符号的纸张被递进来。被测试者只能通过阅读指导手册找寻对应指令来分析这些符号。之后,他向屋外的人交出一份同样写满符号的答卷。被测试者全程都不知道,其实这些纸上用来记录问题和答案的符号是中文。他完全不懂中文,但他的回答是完全正确的。上述过程中,被测试者代表计算机,他所经历的也正是计算机的工作内容,即遵循规则,操控符号。 “ 中文房间 ” 实验说明,看起来完全智能的计算机程序其实根本不理解自身处理的各种信息。希尔勒认为,如果机器有 “ 智能 ” ,就意味着它具有理解能力。既然机器没有理解能力,那么所谓的 “ 让机器拥有人类智能 ” 的说法就是 无稽之谈 了。 在人工智能研究领域中,不同学派的科学家对 “ 智能 ” 的理解不尽相同。符号主义学派认为 “ 智能 ” 的实质就是具体问题的求解能力,他们会为所设想的智能机器规划好不同的问题求解路径,运用形式推理和数理逻辑的方法,让计算机模仿人类思维进行决策和推理。联结主义学派认为 “ 智能 ” 的实质就是非智能部件相互作用的产物,在他们眼里人类也是一种机器,其智能来源于许多非智能但半自主的组成大脑的物质间的相互作用。他们研究大脑的结构,让计算机去模仿人类的大脑,并且用某种数学模型去重建一个简化的神经元网络。行为主义学派认为 “ 智能 ” 的实质是机器和人类的行为相似,研究人工智能应该研究人类感知和行动的本能,而不是高级的逻辑推理,不解决基本问题就无法实现复杂的思维模拟。因而他们让计算机模仿人的行为,建立人工智能系统。 时至今日,研究者们对 “ 智能 ” 的理解仍未形成共识。但是,正是对 “ 智能 ” 这个核心问题的不断思考和解答,推动了人工智能技术在不同层面的发展。 (取材于等人的文章) 材料二 2018 年 5 月,谷歌 Duplex 人工智能语音技术(部分)通过了 “ 图灵测试 ” 。这个消息进一步引发了人们对于人工智能的思考:当机器人越来越像人,我们应该怎样做? 在人工智能的开发过程中,设计者会遇到伦理问题的挑战。比如著名的 “ 隧道问题 ” :一辆自动驾驶的汽车在通过黑暗的隧道时前方突然出现一个小孩,面对撞向隧道还是撞向行人这种 进退维谷 的突发情况,自动驾驶汽车会怎么做? 自动驾驶汽车依靠的是人工智能 “ 大脑 ” ,它会从以往案例数据库中选取一个与当前情景较相似的案例,然后根据所选案例来实施本次决策。当遇到完全陌生的情景时,汽车仍然会进行搜索,即在 “ 大脑 ” 中迅速搜索与当前场景相似度大于某个固定值的过往场景,形成与之对应的决断。如果计算机搜索出来的场景相似度小于那个值,自动驾驶汽车将随机选择一种方式处理。 那么,如果自动驾驶汽车伤害了人类,谁来负责呢?有的学者认为不能将人工智能体作为行为主体对待。因为 “ 主体 ” 概念有一系列限定,譬如具有反思能力、主观判断能力以及情感和价值目标设定等。人工智能不是严格意义上的 “ 智能 ” ,它所表现出来的智能以及对人类社会道德行为规范的掌握和遵循,是基于大数据学习的结果,和人类主观意识有本质的不同。因此,人工智能体不可以作为社会责任的承担者。以上述自动驾驶汽车为例,究竟由人工智能开发者负责,还是由汽车公司负责甚至任何的第三方负责,或者各方在何种情形下如何分担责任,应当在相关人工智能的法律法规框架下通过制订商业合同进行约定。 人工智能在未来还可能产生的一个问题就是 “ 奇点( singularity ) ” 。所谓 “ 奇点 ” 就是指机器智能有朝一日超越人类智能,那时机器将能够进行自我编程而变得更加智能,它们也将持续设计更加先进的机器,直到将人类远远甩开。尽管研究者对 “ 奇点 ” 到来的时间和可能性还有争议,但是不管 “ 奇点 ” 时刻能否真的到来,在技术不断完善的过程中,我们都要小心被人工智能 “ 异化 ” 。在我们训练人工智能的同时,有可能也被人工智能 “ 训练 ” 了。我们的一举一动、生活爱好被人工智能塑造,人工智能在无形中暗暗决定了我们的思维方式,当我们还在为自己的自由意志而骄傲的时候,也许已不知不觉地沦为了数据的囚徒。 面对人工智能可能带来的种种冲击,上世纪 50 年代美国科幻小说家阿西莫夫提出的机器人三大定律,今天对我们依然有借鉴意义。这三大定律是:机器人不得伤害人,也不得见到人受伤害而 袖手旁观 ;机器人应服从人的一切命令,但不得违反第一定律;机器人应保护自身的安全,但不得违反第一、第二定律。归根结底,人是智能行为的总开关。人工智能的开发者应该始终把对社会负责的原则,放在对技术进步的渴望之上。人类完全可以做到 未雨绸缪 ,应对人工智能可能带来的威胁。 (取材于喆等人的文章)