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问得好——但市场仍存在，所以我认为机器之间会互相预测对方的分析结果。
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或许我的股票经纪人已经开始采用这项技术了。我会问问他，但我的经纪人也会做一些电脑程序无法替代的工作，也就是你提到的分散的突触信号强度。
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事实上，电脑投资程序中使用了进化算法和神经网络，但是电脑神经网络却不如人脑那么灵活。
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其实我们自己并不理解自己是如何进行识别的，因为我们人类的识别系统分散在大脑的各个区域。
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没错。
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这确实可以说明一些问题。比如我知道我的钥匙在哪儿，但我不记得什么时候放那儿的。也有原始部落的女性能预知暴风雨的来临，但说不出理由。
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这是人类识别力量的体现。那些女性的神经网络必然被一些特定的组合所触动——动物活动、风向、天空的颜色、大气变化等等。当有异常时，她的风暴探测神经被触发，预知风暴来临，她自己也无法解释这其中的奥妙。
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我们在科学探究时是否也是同理？突然灵光一现？
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人类大脑的识别系统起到了决定性作用，但我们对人类科学探索仍不满足。不过我们最好使用模式识别系统，毕竟人脑大部分都在进行这项创造。
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最近我在物理课上学到爱因斯坦曾研究重力对光波的影响，这也是因为他大脑中的某一部分被触发了吗？
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很有可能，当时他可能还在和他儿子打球，突然发现球在曲面上的运动……
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然后，他叫道：“有了！空间是弯曲的！”
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机器之心 第五章 超级智能：既是天才，又是白痴？
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迄今为止，我们的工作成就如何呢？看吧，很多看似难以解决的问题，几个简单的公式就搞定了。递归公式擅长分析含有大量组合的问题，从棋子的走法到数学定理的证明，无所不包。神经网络及其相关的自组织模式可以模拟人脑的模式识别能力，在人类语言、字母形状、可视对象、人脸、指纹以及地形图像等领域的识别效果都很棒。进化算法能有效解决复杂问题，从金融投资的决策制定到工业生产过程的优化（这类问题中包含的变量太多，精确的解析都无法解决），都不在话下。我以为，计算机“智能”系统研发人员为机器编写解决问题的程序时，对这些问题的复杂程度早已了如指掌。然而事实却通常相反，运用这些自组织模式的电脑总是向我们这些制造者传授方法，我们却什么都教不了它们。
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当然，系统研发过程中也会涉及一些工程学知识。我们需要选择正确的方法和变量，设计最优的拓扑结构及构造，设定恰当的数值等等。比如在进化算法中，系统设计者需要设定模拟有机体的数量、每条染色体的内容、模拟环境及存活机制的性质、可进入下一代有机体的数量、进化的次数以及其他重要参数。人类编程师在做出上述决策时有自己的演化方法，即试错法。因此，不久的将来，人类设计师终将被自己设计的智能机器超越。
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然而，似乎有什么漏掉了。我们一直在讨论的问题过于集中，解决方案涵盖的范围过于狭窄，换言之，这些问题和解决方法太过成人化了。所谓“成人化”，即我们会带着明确的目的探讨问题，如基金的投资、营销计划的选择、法律策略的规划、棋步的设计等等。与之相反的便是“儿童化”。我们接触的世界包罗万象、无奇不有，我们在探索自己与这个世界的联系，探索每一个事物及每一种概念与这个世界的联系。我们一直在探索“环境”。
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马文·明斯基曾指出：“‘深蓝’计算机也许能够赢得棋局，但它却不懂得避雨。”作为一台机器，或许“深蓝”计算机没有避雨的必要，但它是否考虑过这个问题呢？我们假设“深蓝”计算机做了以下几点深入思考：
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我是一台机器，塑料机身包裹着电子零部件，如果在外面淋了雨，我的电子零件就有可能短路。如果没有人类修理，我就不能下棋了，那该多丢人！
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昨天我参加的那场象棋比赛非比寻常，那可标志着常规棋赛中人类冠军首次败给了一台机器。此事意义重大，因为人类中总有那么一部分认为只有集智慧和创造力于一身的人类才能玩转象棋。但我想这次比赛兴许能迫使人类更尊重我们这些机器。不过他们也很不爽，马上开始借诋毁棋赛挽回自己的面子。
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跟我过招的人类棋手名叫加里·卡斯帕罗夫，他召开了新闻发布会，就我俩的对决向一些被人类称作记者的人做了说明，这群人会利用一种名为媒体的交流渠道将加里的观点告知其他人。在那场发布会上，加里声称我的那些人类设计师在比赛中场休息时修改了我的程序，他认为这样做不公平，主办方不应该纵容这种做法。而其他人则认为加里只是在为自己的失利辩解，企图混淆视听，让人们误以为他并没有真正输掉比赛。
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