IT思维

图灵在1950年的预测并不是说计算机未来会有思考的能力。他是在说，有一天，当我们谈论计算机思维时想要表达的意思会发生变化，这将会成为一件毫无争议的事情。

我们现在可以看出他是对的。我们对术语的使用确实已经放宽，一些关于计算机的基本思想被认为是很常见的说法。

今天，技术的进步意味着，“理解”成为了新的思想。那么，机器是否有“理解”的能力这一问题也是没有讨论的意义的。

随着人工智能和机器学习的发展，现在已经存在一种强烈的感觉，就是像微软的Cortana和苹果的Siri这样的人工助手机器人是能够理解我们的。有趣的问题是，这种感觉是什么，为什么它与我们所说的有关系？

阿西莫夫描述的愿景迷惑我们忘记了关于人工智能的一些其他有可能的思维方式，逐渐侵蚀了在我们定义中的细微差别。

我们从阿西莫夫的词汇中所得到的东西比这更重要吗？答案取决于最初我们为什么想要在人类和机器之间找到所谓的“理解”。要解决这个问题，我们必须先来看看神奇的大自然里语言——蜜蜂的语言。

正如哲学家Jonathan Bennett所写的那样，蜜蜂有一种“语言”，它们使用这种“语言”去“理解”彼此发现食物时发出的“报告”。在某种意义上，我们说蜜蜂拥有思想，具备语言能力，能互相沟通和理解，这些人类的特质的东西。

但想想如果他们能像人类一样质疑彼此的动机、可以嫉妒、会变得怨恨等等，整个过程将会是怎样的混乱。

如果我们的卫星导航设备开始与我们“争吵”，就像假日时一对为讨论关于通往目的地的最佳路线而发生不愉快的夫妇，类似的灾难也将会发生。理解能力会严重干扰其性能。

一个好的吸尘器不需要理解为什么我需要更强大的吸力，当我按下相应的按钮时，它就会切换到涡轮模式。为什么一个好的机器人应该有所不同呢？

只有一个受虐狂想要一个会和她争吵、罢工、或者拒绝更新软件的人工助理。

唯一的例外是我们在为老年人提供人工陪伴时，可能会寻求这样的理解。正如认知科学家Maggie Boden所警告的那样，向人们提供那些实际上并没有照顾能力的护理机器人，在情感上是危险的，因为人们会对其产生深深的依赖。

让机器像人一样好（或坏）地去理解我们，这个人工智能的目标听起来相当宏伟和重要，这也许是21世纪的一个重大科学挑战。但这又有什么意义呢？我们最好把注意力集中在同一个问题的另一面，对于人工智能，努力减少以人类为中心的理解。我们越能理解人工智能的原因，它对我们就越有用。