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3.从这种一致中识别出意愿表达。
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4.将其特征移入意愿配置中。
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5.使用知觉到的配置来判断自己是否成功35。
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所以他们在李奥纳多身体里造了一个模仿机制。跟凯斯米特一样，他也有视觉输入，但他的要更强一些。李奥纳多可以辨别面部表情。他有一个可以让他模仿自己所看到的表情的计算系统，还有一个与面部表情相匹配的内置情绪系统。一旦他模仿了一个人的表情，这个系统就会产生相应的情绪。
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这个视觉系统还可以辨别“指向”的手势并使用空间推理把手势与手势所指的物品联系起来36。李奥纳多还可以追踪其他人的头部姿势。这两个能力的结合让他可以理解目标并分配注意力。它还可以跟人产生眼神交会。
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跟凯斯米特一样，他也有一个听觉系统，而且他还可以识别韵律、音高以及声音的能量，并用这些信息来给声音赋予正性或负性的情绪价值。他还会情绪化地对他所听到的东西做出反应。跟凯斯米特不一样的是，李奥纳多可以识别一些词语。他的语言追踪系统可以将词语与他的情绪评定相匹配。打个比方，“朋友”这个词有正性评定，而“坏”这个词则有负性评定，而他会用与这些词相匹配的情绪表情来做出回应。
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布雷齐尔及其研究小组还应用了一些有关记忆被身体姿势和情绪加强的神经科学发现36。当李奥纳多把信息存储到长时记忆中时，这些记忆可以与情绪相连接。他与他人共享注意的能力也使他能够将情绪信息与世界上的其他东西联系起来。你在看到自己孩子的画作时微笑了；李奥纳多也看到了它，然后把它作为好东西纳入了记忆——他不会把它跟垃圾一起丢掉了。共享的注意也可以给学习提供基础。
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我们理所当然地会亲近一个外表和动作跟人一样的、可以模拟情绪及进行社交的机器人。然而，你最好不要跟你的机器人跳伦巴舞，因为它要是不小心踩到你的脚，那你的脚可能就完蛋了（这些家伙可不轻）。你还应该考虑到它的能量需求（电费飞涨）。但智力呢？我的机器人可不仅仅需要社交智力而已。它还要能跟老鼠斗智，特别是要比我家院子里的那些肯定有《疯狂高尔夫》（Caddy-shack）里幸存者基因的老鼠聪明得多才行。
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库兹韦尔并不太担心机器人的物理身体。他更关心机器人的智力。他认为一旦电脑足够聪明，比我们还聪明，它们就可以自己设计自己的身体。其他人认为类人智能及其所有组成成分都无法在没有人类身体的情况下存在：我思故我的大脑和身体在。阿鲁恩·安德森（Alun Anderson）是《新科学家》（New Scientist）的主编。当被问到自己最危险的一个念头是什么时，他这样回答：“没有身体，大脑无法思想。”37盒子里的大脑是永远无法拥有人类智力的。我们知道情绪和模拟可以影响我们的思维，没有这些输入，我们可能会是完全不同的动物。掌上电脑的创造者杰夫·霍金斯（Jeff Hawkins）也认为，因为我们还不知道智力是什么，也不知道它是由大脑里的哪些加工过程产生的，所以我们在创造出有智力的机器之前还有很多工作要做38。
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有意识的机器是可能的吗
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人工智能（artificial intelligence，简称AI）一词出自于“人工智能夏季研讨会”。这个研究项目由达特茅斯学院的约翰·麦卡锡（John McCarthy）、哈佛大学的马文·明斯基 [88]、IBM公司的纳撒尼尔·罗切斯特（Nathaniel Rochester）以及美国贝尔实验室的克劳德·香农（Claude Shannon）一起于1956年夏天在美国新罕布什尔州汉诺威市的达特茅斯学院开展。研究意在检验我们对学习或是智力特征的其他各个方面的推测是不是大致准确，机器是否能够模拟它们。其中一个尝试是造出能够使用语言、形成抽象概念、解决人类尚无法解决的问题并提升自己的机器。如果一群精英科学家在一个夏天里一起合作，应该可以为这些问题中的一个或多个的解决带来显著的进展39。
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回顾半个多世纪以前的这个想法，当时的人们似乎有些过于乐观了。现在的美国人工智能协会（简称AAAI）将人工智能定义为“科学地理解思维和智能行为的机制，并将其赋予给机械”40。然而，虽然投入到制造智能电脑中的计算能力和努力非常多，电脑还是没办法完成三岁小孩都能做到的事情：它们没办法分辨猫和狗。它们也没办法做到所有丈夫都会做的事情：它们不理解语言的细微差别。比如，它们不知道“你倒过垃圾吗”这个问题实际上是在说“去把垃圾倒了”，而且这个问题还有隐含的意思：“如果你不把垃圾倒了，老娘就……”随便使用一个搜索引擎，看看搜出来的东西，你会想：这些玩意儿是哪儿来的？这不是我要找的东西。语言翻译软件也很垃圾。显然这些程序完全不知道它所翻译的句子的意思。人们一直在努力改进，但即使运用了海量的计算能力、内存以及模仿能力，想要造出有人类智能的机器仍是一个梦。为什么呢？
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人工智能分为两种：低级和高级。低级人工智能就是我们所说的电子计算机。它指的是用软件来解决问题或进行推理任务。低级人工智能没有完整的人类认知能力，但它可能有人类所没有的能力。低级人工智能慢慢渗透进了我们的生活。人工智能程序正在控制我们的手机通话、电子邮件以及网页搜索。它们被银行用于探测欺诈交易，被医生用于诊断并治疗病人，还被救生员用来扫描沙滩以发现需要帮助的游泳者。人工智能的出现导致我们打电话给任何大企业，甚至许多小企业的时候，跟我们通话的都不是真人 [89]；而智能语音识别则让我们只需说话不必按键。低级人工智能打败了国际象棋冠军，也能比大多数分析师选出更好的股票。但杰夫·霍金斯指出，IBM的那台在1997年打败国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）的电脑“深蓝”并不是因为比人类聪明才赢得比赛的。它的胜利只是因为它比人类的思考速度要快几百万倍：它每秒可以评测两百万步棋。“深蓝对比赛历史没有概念，它也不知道对手是什么。它虽然可以下棋，但并不懂棋，就好像计算器可以执行算法，但却不懂数学一样。”38
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高级人工智能则是让许多人抓狂的人工智能。高级人工智能是加州大学伯克利分校的哲学家约翰·瑟尔（John Searle）创造的一个词汇。虽然他本人并不这么认为，但根据其定义，高级人工智能可以理解并拥有自我觉知。“根据高级人工智能的定义，电脑不仅仅是研究心智的工具；具有合适程序的电脑就是心智，因为有这样程序的电脑可以说是理解并拥有其他认知状态了。”41瑟尔还说，所有意识状态都是由更低级的大脑加工过程产生的42，所以意识是一种涌现的现象，是一种物理属性——源自整个身体的输入之和。意识不会产生于脑中的几个无伤大雅的笑话。意识不是计算的结果。你必须要有一个身体，以及来自身体的生理和感知输入，才能够产生一个经过思考且有人类智能的思想。
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相信机器可以拥有意识的逻辑跟制造人工智能的逻辑是一样的。因为人类的思维过程就是电活动的结果，如果你能用机器模拟同样的电活动，那么机器就会拥有人类的智能和意识了。而且就跟人工智能一样，有些人认为这并不意味着机器的思维进程需要跟人一模一样才能产生意识。同意霍金斯观点的人则认为思维进程必须一样，而要有一样的思维进程就也要有一样的组合方式。还有一些人持观望态度。
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探寻人工智能之旅并非始于对大脑的逆向工程。因为在1956年，当人工智能还是星星之火时，人们还并不怎么了解大脑的工作机制。这些前辈工程师们在设计人工智能时没有理论支持，只能即兴设计。他们首先各自提出了制造人工智能不同部分的方法，其中一些方法实际上为理解大脑工作机制提供了线索。有些方法是基于数学法则的，比如基于以往相似事件来确定未来事件发生的可能性的贝叶斯逻辑，或是评测特定序列事件发生可能性以及被用于一些语音识别软件的马尔可夫模型。这些工程师造出了“神经网络”，用于并行运行和大致模拟神经元及其连接；他们还发现了没有经过提前编程的机器反应。这些系统还被用于语音识别软件、对信用卡欺诈的探测和笔迹识别当中。有些系统是基于推断的——基于传统的“如果这样，那么那样”的逻辑。有很多程序可以在大量可能的选项中进行搜索，就好比“深蓝”运行的国际象棋程序。有些人则在设计具有世界基本常识、因果规则、与某种情况紧密联系的事实以及意图目标等的人工智能，比如能规划路径并告诉你最近的中餐店怎么走的车载导航仪。
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但人类大脑在很多方面都与电脑不同。在库兹韦尔的著作《奇点临近》（The Singularity Is Near）中枚举了这些差异：
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· 大脑电路虽然很慢，但却有大量平行处理。大脑有大约100万亿个神经元连接，这比目前任何电脑都要多。
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· 大脑无时无刻不在重新改造自己并进行自组织。
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· 大脑可以启用紧急方案。这也就意味着智能行为是由混乱和复杂所产生的难以预测的结果。
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· 大脑的发展水平很稳定。人们并不会突然比之前聪明10倍，只会变得更聪明一点点。
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· 大脑很民主。我们会反驳自己，有内部冲突，从而可能产生一个高级解决方案。
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· 大脑会进化。6～8个月大的婴儿不断发展着的大脑会产生许多随机突触，其中那些与理解世界最相符的连接模式会被保留下来。某些大脑连接模式很重要，而其他则是随机的。结果是，成年人的突触要比婴幼儿的少得多。
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· 大脑是一张分工网络。脑中没有独裁者或是中央处理器来做决定。它的连接四通八达：信息有许多种在这张网络中穿行的方式。
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· 大脑有以特定连接模式相连的成块区域，可以完成特定功能。
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