当人工智能遇上费曼

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1985年9月26日，诺贝尔奖获得者理查德·费曼（Richard Feynman ， 1918-1988）在一次演讲中，提出了关于“通用人工智能”（也称“强人工智能”）的问题。
当时听众提问到：
您认为将来机器会像人一样思考并且更加聪明吗？
以下是费曼回复听众问题的详细记录稿。随着通过人工神经网络实施的机器学习的出现，听到费曼在35年前关于这个问题的看法——以及这些看法有多么接近现实——是一件令人着迷的事情。
首先对于机器人，费曼对此表示：
理查德·费曼
它们是否能像人类一样思考？我会说“不会” ，我后面会解释我为什么说“不会” 。
关于第二个问题“他们是否比人类更智能” ，必须我们首先定义什么是智能。如果你问我，机器人棋手可以比任何人类棋手都强吗？答案也许是肯定的， “总有一天我会把它造出来” 。
当然，在1985年，人类的象棋大师仍然比机器棋手更强大。直到1996年和1997年，世界象棋冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）和IBM超级计算机“深蓝”（Deep Blue）进行了6场比赛，计算机才第一次击败人类国际象棋冠军。在这次比赛中，比分是3.5比2.5 。不过卡斯帕罗夫最终对输棋提出异议，他声称IBM团队在比赛间隙以某种方式对机器进行了干预。
人工智能效应
“一旦它开始运行，就不能再叫它人工智能了。 ”
—约翰·麦卡锡
费曼接下来谈到了所谓的“人工智能效应” ，即已经观察到的人工智能在工作过程中性能打折扣的现象，当一个按照程序指令进行工作的机器开始工作时，旁观者认为人工智能实现的并不是“真正的”智能：
理查德·费曼
这些机器现在比大多数人都会下棋！我们一直在做的其中一件事是，我们希望这台机器比任何人类都善于下棋，而不仅仅是比我们之中的某些人厉害。如果我们仅仅是找到一台比普通人下棋更好的机器，那它不会给我们留下太多印象。我们会一直想“它和象棋大师下棋会怎么样？” 。机器需要在任何事上比所有人都做的更好——但这对机器来说很难。
制造人工智能机器
接下来，费曼通过类比自然进化出的运动模式（例如，哺乳动物通过韧带、肌腱、关节和肌肉产生的奔跑姿态）和机械设计的运动模式（使用轮子、翅膀和/或螺旋桨进行运动）之间的差异来阐述关于“心智模型”的问题：
理查德·费曼
关于我们是否能让机器像人类一样思考这个问题，我的观点是基于以下想法的：
我们试图用我们现有的材料使这些东西尽可能有效地工作。这些材料不同于神经之类的东西。如果我们想制造一些可以在地面上快速运行的东西，那么我们先可以观察一只猎豹的奔跑姿态，然后我们可以试着制造一台像猎豹一样运行的机器。但是，制造带有轮子的机器更加容易。有我们可以试着制造通过轮子快速运动的物体，甚至还可以制造一些能飞的东西。当我们制造飞机时，飞机虽然会飞，但它并不像鸟那样飞。它们不会扇动翅膀，它们的前面有另一个可以转动的装置，或者更现代的飞机有一个喷气推进装置--喷气发动机，并且使用汽油作为燃料。这和鸟不一样，对吧？