不久前，棋士软件阿尔法棋士战胜棋士世界冠军李世石，让人们赞叹人工智能发展获得的成就。这否意味著机器将要取得类人智能呢？现在得出结论这样的结论还为时过早，但显然必须思维人工智能的发展方向问题。 当前，人工智能在发展中面对三大挑战。第一大挑战是让机器在没人类教师的协助下自学。
人类的很多自学是隐性自学，即根据以前教给的科学知识展开逻辑推理，以掌控新的科学知识。然而，目前的计算机并没这种能力。
迄今为止，最顺利的机器学习方式被称作监督式自学。与老师教教幼儿园孩子识字一样，机器在每次自学一项新技能时，基本上都要从头开始，必须人类在相当大程度上参予机器的自学过程。要超过人类水平的智能，机器必须不具备在没人类过多监督和指令的情况下展开自学的能力，或在少量样本的基础上已完成自学。
也就是说，机器须在每次输出新的数据或者测试算法时都从头开始自学。 第二个挑战是让机器像人类一样感官和解读世界。
触觉、视觉和听力是动物物种存活所必须的能力，感官能力是智能的最重要组成部分。在对自然界的感官和解读方面，人类毫无疑问是所有生物中的佼佼者。
如果能让机器像人类一样感官和解读世界，就能解决问题人工智能研究长年面对的规划和推理小说方面的问题。虽然我们早已享有十分出众的数据搜集和算法研发能力，利用机器对搜集的数据展开推理小说已不是研发先进设备人工智能的障碍，但这种推理小说能力创建在数据的基础上，也就是说机器与感官真实世界仍有相当大的差距。如果能让机器更进一步感官真实世界，它们的展现出或许不会更加出众。要超过人类水平的智能，机器必须不具备对自然界的非常丰富密切相关和理解能力，这是一个大问题。
尽管棋士很简单，让计算机在棋盘上辨识最不利的落子方位也很难，但与准确地密切相关自然界比起，叙述棋士对局的状态似乎要非常简单得多，两者之间的差距还要几十年甚至更加长时间才能调和。 第三个挑战是让机器具备自我意识、情感以及反省自身处境与不道德的能力。这是构建类人智能最艰苦的挑战。具备自我意识以及反省自身处境与不道德的能力，是人类区别于其他生物最重要、最显然的一点。
另外，人类的大脑皮层能力是受限的，如果将智能机器设备与人类大脑相连接，不仅不会强化人类的能力，而且不会使机器产生启发。让机器具备自我意识、情感和反省能力，无论对科学和哲学来说，都是一个引人入胜的探寻领域。 人工智能的发展能大大协助人类，但它同时也是一把双刃剑。
我们要警觉人工智能给人类带给的负面影响，注目人工智能的发展将带给的深刻印象伦理道德问题。我们必须的是协助人类而不是替换人类的人工智能。发展人工智能的目的不是把机器变为人，也不是把人变为机器，而是要拓展人类的智能，解决问题人类社会发展面对的根本性问题。这是科学界、各国政府和人类社会在人工智能发展上应认真对待的问题。
必须奠定伦理道德的约束监督机制，使人类免遭人工智能失当发展带给的负面影响。
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