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另外，人们相信电脑程序的计算结果百分之百的准确，甚至是有预见性的。2012年，两个英国青少年被指控行骗，他们向股票投资者推广选股机器人“MARL”,称它能“进行每秒1986832次的数学计算”，同时可以避免“人类的直觉判断”，投资者只要购买了 MARL 推荐的低价股票，每过1个小时投资就能翻倍。最终两个少年成功骗取了100多万美元。
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即使计算机预测没有使人们更容易被骗，大家对它仍心怀敬畏。比如，一些计算机能预测医院病人康复的概率。在新闻报道中，这些计算机常被表述成现实版的人工智能哈儿9000（电影《2001：太空漫游》中的计算机）。在电影中，哈儿9000认为自己对宇航员不再有什么用处了，于是便试图遏制他们的活动。
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进入大数据时代，信息爆炸，人们处理信息的能力迅速提高。在这样的时代，我们对待计算机及其可能为人类做出的贡献也许应该抱有更加健康的心态。技术作为节省劳动力的手段，确实可以惠及人类，但我们不该期待机器能代替我们进行思考。
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国际象棋的人机大战
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1912年，西班牙工程师莱昂纳多·托雷斯·克维多制造了另一个版本的土耳其机器人，将其命名为“棋手”。尽管常有人将棋手这个机器人视为第一款国际象棋计算机游戏，但是它的功能非常有限，只能处理剩下3个棋子的残局，决定这3个棋子的走步。“棋手”也没有像亚马逊土耳其机器人那样的标志性头饰。）
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现代国际象棋计算机之父是来自麻省理工学院的数学家克劳德·香农，他也是信息论的创立者。1950年，香农发表了一篇题为“设计程序让计算机下棋”的论文。香农发现了一些电脑程序方面的运算法则和技术，至今仍是国际象棋计算机游戏程序的核心。香农还明白了为什么国际象棋会成为检测机器处理信息能力的对象。
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香农发现，国际象棋的目标出奇地清晰、明了，就是把对方的王“将死”。另外，国际象棋的比赛规则也相对简单，比赛中没有运气成分和随机因素。然而，只要下过国际象棋的人（我本人也只是略知一二）都会发现，国际象棋目标简单、规则简单，但想赢得比赛却并不是那么容易的。在一局棋中要走上24步都需要高度集中精神，更不要说赢得比赛了。香农将国际象棋视为计算机界的“试金石”，直接用它来检验计算机的计算能力及其可能拥有的其他能力。
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但是香农与其后继者不同，他并没有对计算机持有过于理想化的浪漫观点，香农并不认为计算机能像人类一样布阵下棋。同时，香农觉得计算机下棋赢了人类并非必然。相反，他认为计算机有以下4个优点：
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1. 计算速度快。
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2. 不会犯错，除非编程时就编入错误。
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3. 不会偷懒，在分析招数、分析可能位置时不会半途而废。
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4. 不带感情色彩，不会赢了一步就过度自信以致失去胜势，或是遇到困局就沮丧，劣势其实是可以逆转的。
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香农认为，计算机的这些优点可以与人类具备的4大优势相抗衡：
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1. 思维灵活，解决问题知道变通，不会按部就班。
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2. 拥有想象力。
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3. 懂推理。
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4. 会学习。
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香农认为，人机竞赛是公平的。但是在20世纪90年代，这种情况只是少数，且稍纵即逝，例如，俄罗斯国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫是历史上最厉害的棋手，他曾对阵 IBM 公司的计算机“深蓝”，深蓝是史上最先进的计算机之一。
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在这场比赛开始之前，人类一直保持着人机竞赛的不败纪录，甚至连平局的情况都没出现过。但是，从那场比赛之后，计算机却超越了人类，而且，在我们的有生之年会一直领先下去。
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国际象棋比赛预测和启发法
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根据贝叶斯定理，预测基本上属于信息处理活动——用新数据检测关于客观世界的假设，目的是为了更加真实、准确地理解世界。
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国际象棋也许可以被视为一种与预测相类似的活动，国际象棋的棋手也必须处理信息——32个棋子的位置和所有可能的走法，并利用这些信息制定出“将军”的策略。这些策略本质上就是假设——如何赢得棋局的假设。谁的假设更好，谁就能赢得比赛。
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国际象棋是确定性的游戏，没有运气的成分。正如本书前文中所写，从理论上讲，天气系统也是如此。可是，我们对这两大系统的了解远远不够。尽管已经十分熟悉支配天气系统的规则，但对构成云系、暴雨和飓风的每一个分子的位置，我们并没有完整的信息。因此，我们只能进行概率性预测。
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在国际象棋中，因为棋子的数量有限，且位置显而易见，因此全部游戏规则和完整信息尽在我们的掌握之中。但是，国际象棋对技术的要求很高。这一运动项目证明人类处理信息的能力是有限的——可能也在告诉我们，尽管存在这些局限，我们还是可以制定出最佳决策。人类需要预测，未必是由于世界本身的不确定性，而是因为全面了解世界已经超出人类的能力范围。
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于是，无论是电脑程序还是人类国际象棋大师都要依靠简化手段来预测比赛结果。这些简化手段可被视为“模型”，而在研究电脑程序设计和人类决策过程时，人们更愿意使用“启发法”这一术语。这个词源自希腊语中一个同根词，由此派生出另一个词 eureka（意为“我发现了”）。当一个问题的确定性解决方案超出了我们的实际能力时，我们就会采取依据经验法则的启发法解决问题。
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