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为什么人工智能可能永远无法达到人类智能
一项新的分析认为，人工智能可能永远不会真正像人类一样思考，因为人类智能最重要的部分无法被编程到机器中。一位著名的计算机科学家认为，被广泛认为是理论计算机科学之父的艾伦·图灵提出的一项提议，将人工智能研究引向了错误的方向 [...]
来源:SciTech日报一项新的分析认为，人工智能可能永远不会真正像人类一样思考，因为人类智能最重要的部分无法被编程到机器中。
一位著名计算机科学家认为，被广泛认为是理论计算机科学之父的艾伦·图灵提出的一项提议，在过去 75 年里将人工智能研究引向了错误的方向。
在 Peter J. Denning 的新分析《图灵的错误：摆脱非智能机器的枷锁》中，他审视了图灵在 1950 年提出的想法。当时，许多科学家相信人类智能可以独立于身体而存在，因此可以被重新创建为在数字计算机上运行的软件。
丹宁还对机器智能可以通过模仿游戏（现在称为图灵测试）来展示的观点提出异议。
“这两种说法影响了人工智能研究和开发的大部分内容，”丹宁写道。 “我的前提是，我们对这些主张的默许导致了我们今天所处的人工智能混乱。”
丹宁表示，目前正在开发的人工智能（AI）系统不太可能产生人类水平的智能，即通用人工智能（AGI）。相反，他警告说，它们可能会在没有像人类一样思考的情况下造成严重的危险。
为什么隐性知识很重要
丹宁论证的核心是隐性知识的概念。这是指人们拥有大量的人类理解力，但无法完全用语言表达或转化为机器可以处理的符号。
丹宁描述了五种广泛的隐性知识形式，他说这些隐性知识“逃避了机器学习”。它们包括常识、与人和环境的日常互动、感受和看法、实践技能以及社会共有的文化和历史背景。
了解什么与了解如何做不同
丹宁认为，实践技能造成了另一个主要障碍。