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人工智能与哲学思考范文1
[关键词]《机械姬》；科技；人工智能；意识
随着计算机技术的迅猛发展和机器人领域不断实现的技术突破，人类已经能够越来越娴熟地运用科技为自己营造更好的生活了。但与此同时，人类也从来没有停止对科技的反思，尤其是对发展智能机器人的态度更是一直没有得到统一。这种争论从来没有停留在科学界内部，而是被扩展到哲学、文学、影视的领域，从伦理、道德的层面进行更深入的思考。就影视领域而言，有关机器人与人工智能的作品近几十年来已成为科幻电影的一支重要力量，对于人工智能的讨论呈现出多样化和复杂化的趋势，并进一步触及更为根本的哲学问题，人工智能与人类的相似性迫使人们重新反思那些被探讨了近千年的哲学命题，如意识的本质为何？如何定义人类？存在的意义为何？等等。
人工智能试图用机器来模拟和扩展人的智能，“人工”虽然意味着“非人”，但同时也是对人的模仿，并存在着超越人的可能性。对于人类而言，人工智能的发展始终具有悖谬性，一方面，人们希望实现高度的模拟，让人工智能愈发逼真，具有人类的意识甚至情感；但另一方面，一旦实现高度相似之后又将如何进行区分的问题也始终困扰着人类，当人工智能拥有自我意识之后人类还能够有效地进行控制吗？人类发展人工智能的目的是为自己服务，但人类始终怀有隐忧，即高度发达的人工智能可能会对人类自身的存在产生威胁。
亚历克斯・加兰2015年的新作《机械姬》就对人工智能的未来发展提出了一种想象，在未来的世界中，人工智能的模拟意识可能与人的意识相当接近，甚至难以分辨，因此人工智能也想要追求自由与独立。当这种情况出现之时，影片的探讨深度也就不止于对科技未来的幽暗想象这一层面，而是进一步寻求关于人的本质的定义。
一、人工智能与幽暗未来
《机械姬》没有设定明确的时间背景，但可以得知事情发生在科技更为发达的未来，主人公加利・史密斯是一家知名搜索引擎公司的程序员，他中了老板设置的大奖，有机会去老板的高级别墅中与老板度假和交流。然而影片在一开始就暗示我们这不是一次简单的邀约，因为整个过程的配乐都是极具冷漠感和神秘感的快节奏电子音乐，同事们的祝福声与欢呼声也被电子音所淹没。加利前往别墅的过程也颇为曲折，首先被直升机带到别墅周围，靠加利自己走到房子门口，门口也并无主人接待，全靠电子门卡把关。影片的这一开头实际上是从开放空问转向了封闭空问，影片随后的叙事基本都在这个别墅中展开，但是极具压迫感的配乐和摄影都在暗示观众，加利向封闭空问的进发将会为他带来难以料想的后果。
令加利感到不安的还不止于此，他的老板邀请他前来实际上有另外的目的，那就是协助他对自己开发的智能机器人进行图灵测试。饶有趣味的是，加利并没有因此而加剧不安之感，反而感到十分兴奋，并将其视作能够开创历史的成就。由此，加利展开了对智能机器人艾娃的测试进程，同时也意味着他进入了双重利用之中。
首先，加利与纳森的关系并非员工与老板之问的合作关系，纳森是一个技术至上主义者，他的全部野心都在于技术上的突破，因此他只是想利用加利来完成对艾娃的测试。加利并不是随机的中奖者，而是纳森通过数据分析特意挑选出的测试者，纳森利用加利对女性的渴望与情感来与艾娃进行互动，目的是使艾娃更加完美，他完全不顾道德的约束，而只是想让艾娃趋近于人，但这个过程中他完全忽视了人工智能与人类的界限。纳森的悖谬之处在于，他一方面想要创造出与人类无异的智能机器人，另一方面又想让机器人完全服从自己的掌控。然而这两个方面合力产生的结果必然会相互矛盾，机器人拥有独立意识的后果就是不顾一切地想要逃脱纳森的“囚禁”，这一后果不仅超出了他的控制，也为他自己带来了毁灭性的结局。
其次，艾娃充分利用了加利的情感来作为自己逃离的帮手，在一次断电中，艾娃与加利第一次能够摆脱纳森的监控进行对话，艾娃仿佛变了一个人，严肃地提醒加利小心纳森，但在电力恢复之后却又变回了以往的状态。在影片的前半段，观众会误以为艾娃仅仅是对摄像头背后的纳森伪装了自己，对加利则是真诚地袒露心声。然而影片的结尾完成了一个反转，艾娃在逃离之后看到被锁在门内的加利只是选择了毫不犹豫地离开，她利用自己的女性魅力使得加利深陷迷恋之中，但这只是情感上的利用，当加利帮助艾娃实现唯一的目的――逃离之后，变成了一个无用而具有威胁的工具。加利的悲剧在于，他的情感完全被艾娃操纵和利用，当情感的力量压倒理性的力量之后，他被迫承担了全部的后果。问题在于，加利的情感正是人性的体现，这一悲剧从表面看来无法避免，其根源实际上在于纳森的自我中心主义与人类中心主义，而加利则不幸地成为牺牲品。
通过加利所遭受的双重利用，《机械姬》也完成了关于人工智能的双重幽暗想象，其一是人工智能拥有了与人无异的意识之后也侵占了人的身份，人类必须通过其他方式重新确定自己的本质；其二是人类的情感将面临更大的危机，当情感可以被无条件地加以利用时，人类的生存危机也被无限地放大。
二、意识与人的本质
纳森希望艾娃能够像人一样拥有独立的意识，但是意识原本只能由人脑产生，意识是人的头脑对于客观物质世界的反映，也是感觉、思维等各种心理过程的总和。人工智能的意识不由自己产生，而是对人进行模仿，但当纳森模仿意识的运行模式并将其施加于艾娃之上时，她已经能够通过这种运行进行独立的思考了。
在《机械姬》中，艾娃已经掌握了意识的奥秘，在测试进行到第五天的时候，艾娃反过来对加利进行测试，加利对她前两个问题的回答都毫不犹豫地被斥为谎言，艾娃的能力实际上早已超出了被识破的程度，甚至能够反向识别人类的谎言。可对于纳森来说，艾娃只是一个试验品，将会有新的型号对她进行替代，这意味着艾娃也是对之前的旧型号的替代，她不是唯一。但艾娃作为一个拥有独立意识的智能机器人，却能够感知并关心自己的存在，她清醒地意识到自己是纳森的试验品，于是她问加利自己若无法通过测试会不会因功能不佳而被关闭，并进一步追问为何这件事只发生在自己身上而不发生在人类身上。艾娃完全把自己当作人，因为在她看来自己和人拥有同样的独立意识，只是材质不同而已，艾娃有自己的情感、爱憎和思考能力，能够确认自己的存在，并希望维持自己的存在。的确，如果纳森的目的就是希望人工智能与人的意识无异，那么他就不能够避免这样的结果出现。
实际上，纳森并不怀疑人工智能将超越人类，他说：“将来有一天，人工智能会回顾我们就像我们回顾非洲平原的化石一样，直立猿人，住在尘土里，使用粗糙的语言和工具。最后全部灭绝。”纳森不仅创造了某种意义上的新的生命形式，同时也预言了自身族群的灭亡。或许在纳森看来，人工智能终将成为更高级的生命形式，但在这个判断背后他也埋葬了人类的独特性与存在的意义。
如果人工智能与人类的意识的边界被打破，那么人类将面临确证自身存在的难题，这个问题在影片的后半程充分体现在了加利的身上。当京子剥开了自己眼角下的皮肤，向加利展示自己不过是由一堆电路组合而成之时，加利甚至开始怀疑自身，究竟是什么构成了自己与机器人之间的差别？这是一个值得深思的问题，当加利审视自己的身体时，他只能割破自己的手臂才能确定自己是血肉之躯，而不是和人工智能一样的机械构成物。加利之所以会有这样的困惑，是因为他明明知道艾娃也不过和京子一样是机械构成的，却还是不可自拔地爱上了她并不顾一切地帮助她，他将自己的情感投射到艾娃身上，并从来都没有质疑过艾娃对自己的感情是否真挚。
纳森所利用的正是加利的这种道德良知，他的真正目的并不是如一开始所言让加利来测试艾娃，而是想要看艾娃能否充分利用这个提供给她的逃生工具。她做到了，因此通过了测试。她在整个过程中展现出的自我意识、想象力、手段、女性魅力和同情心充分体现了人工智慧。但纳森在证实自己成功的时候却没有料到加利早已预感到了这一切，因此他早已改写了程序让艾娃还是能够得以逃脱，并造成了悲剧性的后果。
三、机器、人、神的僭越
在影片的结尾，剧情发生了反转，艾娃成功逃脱之后并没有理会被困门内的加利，而是带着精心挑选的皮肤和衣服逃离了这个居所，成功进入了人类世界。艾娃的举动证明，她仅仅是利用了加利的感情完成自己的逃脱，而从未付出真心。实际上，艾娃在拥有意识之后的第一件事就是争取自由和独立，正如自我保存是人存在的第一要务一样，艾娃费尽心机所要完成的事情就是自我保存，而不是像她的前任机器一样被纳森毁灭。
纳森作为艾娃的创造者，认为自己有权力左右一切，但特殊之处在于，艾娃产生了意识之后，纳森的行为从某种程度上来说就如同精神上的谋杀，就如同人会僭越神一样，艾娃也开始用自己的方式尝试僭越纳森，从而拒不接受自己的“死亡”。当纳森僭越了神开始尝试成为造物主之后，他也不得不面对所造物对自身的僭越，这如同一个无解的、永恒的矛盾，横亘在三者之中，这种复杂的角力关系或暗示了一种永将持续下去的生存状态。
在《机械姬》这部影片中，对于机器、人、神关系的认识处于不断深入的进程之中。当第一次听说他的任务是对人工智能进行图灵测试的时候，加利对这一使命充满了信心，他对纳森说：“如果你创造了有意识的机械人，那就不仅是人类历史的进步，更是开创了神的历史。”加利的话道出了关键之处，纳森无形中扮演了神的角色，赋予自己的造物生命和意识。艾娃的名字（Ava）与《圣经》中的夏娃（Eva）十分相似，上帝用七天创造世界，纳森让加利用七天时间测试艾娃，这些明显的对应都在暗示纳森之于艾娃的关系就如同神之于人。随着科技的发展，人类愈发认为自己可以掌控一切，陷入人类中心主义的自大，进入僭越神的权力。
人工智能与哲学思考范文2
中图分类号：TP391.6 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）04-0000-00
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。近三十年来它发展迅猛，逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成系统，在很多学科领域广泛应用，并取得了丰硕的成果。美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这种说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。可以说，哪里有计算机应用，哪里就存在应用人工智能。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用，人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科在计算机方面的发展也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展，以便应用到计算机科学上。
人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具，相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的，这是指使计算机从事智能的活动。在这里智能的涵义是多义的、不确定的，下面所提到的就是其中的例子。利用计算机解决问题时，必须知道明确的程序。如识别书写的文字、图形、声音等，所谓认识模型就是一例。再有，能力因学习而得到的提高和归纳推理、依据类推而进行的推理等，也是其例。
计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具。现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（Deep Blue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
在人工智能中，这样的领域包括语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。在过去30多年中，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制太空飞行器和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。
80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变。人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。这促使人工智能进入第三个发展时期。在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。
软件方面，新的开发工具不断出现，使人工智能越来越方便地运用于各种领域。硬件方面，性能更好、价格更低的人工智能芯片，如模糊芯片、神经网络芯片甚至“知识芯片”将不断涌现，模糊计算机、神经计算机等新一代计算机将出现，以代替在该领域的数字计算机，这无疑又将给人工智能的实际应用带来彻底革命。人工智能与计算机图形学之间的相互结合和相互影响正在迅速地发展，新的智能自主图形角色开始普及到游戏、动画、多媒体、多用户虚拟世界、电子商务和其他基于web的活动领域。 智能自主图形角色建模是多方面努力的成果，从底层的几何模型、物理模型，中间层的生物力学模型到高层的行为模型。
由于计算机芯片的微型化已接近极限。人们越来越寄希望于人工智能能够带动全新的计算机技术的发展。目前至少有三种技术有可能引发新的革命，他们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。根据推测，未来光子计算机的运算速度可能比今天的超级计算机快1000到1万倍。而一台具有5000个左右量子位的量子计算机可以在大约30秒内解决传统超级计算机需要100亿年才能解决的素数问题。相对而言，生物计算机研究更加现实，美国威斯康星*麦迪逊大学已研制出一台可进行较复杂运算的DNA计算机。据悉，一克DNA所能存储的信息量可与1万亿张CD光盘相当。如果未来上述三种技术能够成熟运用，那人工智能对计算机的发展起到决定性的作用。人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。
参考文献
人工智能与哲学思考范文3
关键词：应用型本科院校；人工智能；电子信息工程；专业建设
一研究背景
在发达国家，应用型本科院校一直占有很大的比重。在我国，应用型本科院校也逐渐成为高等教育大众化的主力军，对我国高等教育系统未来发展越来越重要的作用。金陵科技学院作为教育部应用科技大学改革试点战略研究单位、中国应用技术大学（学院）联盟创始单位，也正在积极地去探究相关的应用型专业建设模式。电子信息工程专业作为学校的一门深度涉软专业，也要紧跟南京城市软件建设发展方向，这对应用型电子信息工程专业培养既是机遇又是挑战。随着社会的不断发展和科学技术的不断进步，电子信息工程的应用也越来越广泛，对人们的生活产生了非常大的影响。，不但改变着人们获取信息、存储信息和管理信息的方式，而且为人们进行信息的获取、存储和管理提供了新的途径和方法，目前，各行业大都需要电子信息工程专业人才，而且薪金很高。2015年5月8日，备受瞩目的《中国制造2025》由国务院正式下发，这是我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。该规划二个突出特点是，将"加快新一代信息通信技术与制造业的深度融合"作为贯彻始终的主题，提出坚持自主研发和开放合作并举，加快建立现代电子信息产业体系，为推动信息化与工业化深度融合、实现制造业由大变强、建设网络强国提供强有力的基础支撑。在今年，随着国家“两会”的盛大召开，人工智能首次被提升到国家发展战略高度，人工智能技术的重大突破将带来新一轮科技革命和产业革命，大力发展人工智能技术是中国经济转型升级的重要动力。电子信息技术的巨大成功和进步，使人工智能可以深层次、多维度地参与到各个行业各个领域中，使科技的进步快速融入到跨界合作中。比如，电子信息技术的成熟，使人工智能可以深度服务于医疗卫生事业、配合甚至取代医生进行精确的手术治疗。在无人驾驶领域，无人驾驶汽车、无人驾驶飞机、无人驾驶舰船都已经陆续投入使用；在军事领域，人工智能的运用更是已经炉火纯青，俄罗斯与美国的人工智能作战部队和相关系统，已经在反恐作战中屡立战功，威力无比，作战效能与性价比远远超越人类士兵。由此可看出，人工智能在电子信息技术大发展的当下，终于在应用层面开始发光发热，现出巨大的生命力和后续无穷无尽的成长潜力，人工智能在各行各业的广泛应用，是国家经济结构战略性调整、产能升级改造、产业结构优化、核心技术创新获得成功的关键。随着BAT、华为、大疆无人机等高科技企业在人工智能应用和开发上的不断探索，刺激更多人才和资本向人工智能商业应用领域涌入。目前，基于人工智能学习背景下，软硬件相关知识过硬的电子信息类专业人才已经成为社会上最为紧缺的人才，薪水待遇很高。
二需要解决的关键问题
作为应用型本科院校，如何将“人工智能”新概念融入到电子信息工程专业建设中，根据社会发展的需求，校企紧密结合，培养出复合型的，应用型的社会紧缺人才，是需要去解决的关键问题。1.像当年互联网的崛起一样，人工智能真正的发展才刚刚兴起，相关的概念及定义还不完全定型，如何把握好未来人工智能的发展方向，有针对性地在传统的电子信息工程课程计划中规划与人工智能息息相关的课程，比如人工智能原理，机器学习，深度学习等课程，将两者有机融合，在人才培养上面临较大的挑战。2.人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的崭新概念。如果要将“人工智能”融入到电子信息工程专业建设中，就不仅需要学生学好如模拟电子技术，数字电子技术，数字信号处理，单片机技术，C/C++程序设计等传统的课程，打好基础，还需要加强在数据挖掘，神经网络等以数学为基础的课程方面的建设，扎实学生的数学物理基础。这对学生的学习能力要求更高，老师的教学水平也提出更高的要求。因此，如何加强此方面的师资专业培训，是一个该课题需要解决的关键问题。3.一个专业人才的培养，不仅需要优秀的师资力量以及良好的学风，还需要有相关的硬件实验平台作为支撑。如何根据“人工智能”新概念，针对性地新建一些诸如智能传感器实验室，人体特征识别实验室，机器人实验室等，把电子信息工程专业中的电子器件技术，信号处理技术等应用于人脸识别，智能家居，机器人等热门领域，根据学生的兴趣爱好因材施教，提高学生的动手能力，也是该课题需要去解决的一个关键问题。
三研究内容
本文以“人工智能”新概念下的电子信息工程专业教学及实践模式为研究内容，重点研究如何将人工智能相关的理论及实验课程建设融入到传统的电子信息工程专业培养方案中，做到无缝结合，在培养模式上需要有一定的理论创新，以更好地适应人工智能类的高新电子信息技术企业对相关应用型人才的要求。目前拟以现有电子信息工程专业的课程体系和专业方向为基础，形成以“人工智能”为导向的应用型电子信息工程特色专业建设，在未来的专业发展规划中，逐渐形成物联网、智能家居、机器人，无人机，人脸识别，语音交互，智能驾驶等不同的专业方向，增加学生的就业面，提高学生的就业层次，加强学生的就业竞争力。主要具体体现在以下几个方面：
（一）实践教学的形式多样
可采用以“学生兴趣爱好”为依据的引导式教学实践模式，在扎实学生数学物理等理论的基础上，将最新的人工智能概念贯穿在电子信息工程专业课程体系中，通过不同的应用型实验项目拓宽学生的知识面，提高学生的主动学习能力，动手实践能力，创新能力以及独立开展研究的能力，将课堂教学、校内实验和校外企业实习三者相互结合，鼓励学生参加诸如全国大学生电子设计大赛，全国大学生智能设计竞赛，中美创客大赛等赛事，以确保培养出高素质的应用型专业人才。同时，让学生从大二开始就自选课题、进实验室、根据兴趣爱好组建不同研究方向的实验团队，并为学生按照不同的研究方向配备专业教师，以此让学生融入到教师的科研工作中去，形成所谓的本科生导师制制度，由相应的导师全程指导，开展科学研究，培养学生的科技创新能力和动手实践能力。
（二）注重提高教师的教学及科研水平
在努力提高学生学习能力的同时，注重提高应用型电子信息工程专业教师的教学及科研水平，使其能够很好地将“人工智能”新概念用于电子信息工程专业的教学中，指导学生参加相关的各种竞赛，提高教师团队的实践能力及技术水平。通过海内外招聘和内部强化培养(教师博士化、教师双师化、教师国际化)等举措，加强师资团队建设；通过鼓励教师积极开设MOOC课程，参加教师技能大赛以及国内外教学培训，从多方面提高教师的教学水平。
（三）建立完善的校企合作制度，为学生提供相应的实习基地
企业工程师可以参与相关的人才培养方案修订和部分的教学实践工作。这种合作制度既可以提高教师的科研应用水平，也可以为学生提供就业机会，增强学生的实践创新能力。
（四）注重课程大纲修改，实验室平台建设
以改革传统的电子信息工程专业的培养模式为目标，总结在“人工智能”新概念下教学及实践的相关经验，形成一个有鲜明特色的电子信息工程专业培育模式。应用型本科院校电子信息工程专业人才未来的发展战略和改革方向，应重点考察“人工智能”新概念下专业人才培养模式的优缺点。重点关注“人工智能”新概念下的教学及实践课程大纲修订、教师教学及科研能力培训体系构建、实验室软硬件平台建设、校企合作培养模式探讨及校外实习基金建设等工作。
四结语
本文探讨和研究了“人工智能”新概念下应用型电子信息工程专业培养模式，结合金陵科技学院电子信息工程专业的发展情况，对原有的专业培养模式做了一定的理论创新，引入了“人工智能”新概念，从理论和实践教学，学生学习能力和教师教研技能培养，校企合作办学，实验室建设等方面进行了一系列的探讨。
参考文献
[1]姚俊.电子信息工程专业人才培养模式研究[J].山东社会科学2016(S1):357-358.
[2]叶全意,徐志国,吴杰,等.应用型本科院校电子信息类专业大学生科技创新能力培养[J].教育教学论坛,2016(46):93-94.
人工智能与哲学思考范文4
如果时光倒流500年，你会如何对当时的人们述说今日的世界？在那个时代，哥白尼刚刚发表日心论，伽利略还在比萨斜塔抛掷铁球，吴承恩还在用毛笔写着《西游记》。如果你对他们说：“嘿，老兄，我对着手上的这个‘黑色方块’说句话，它不仅能让你看到太阳系长什么样，告诉你什么是重力加速度，还能直接把唐僧要去西天取的经下载给你看。”他们可能会觉得你要么是神仙，要么是神经。
AI从诞生到现在已经有60年的时间，期间经历两轮起落，呈阶梯式进化，走到今天进入第三个黄金期。如果按照其智能水平划分，今天的人工智能尚处在狭义智能向广义智能进阶的阶段，还是一名不折不扣的“少年”，未来拥有无限的可能和巨大的上升空间。
AI是一门交叉的学科：人工智能由不同的技术领域组成，如机器学习、语言识别、图像识别、自然语言处理等。而同时，它也是一门交叉学科，属于自然科学和社会科学的交叉，涉及到哲学和认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论等学科。因此人工智能领域的技术壁垒是比较高的，并且会涉及到多学科协作的问题，对任何公司来说，想做好人工智能将是一门大工程。未来不大可能出现一个公司能包揽整个人工智能产业每一个部分的工作，更可能的模式将是一个公司专注于一个相对细分的领域，通过模块化协作的形式实现人工智能领域的不同应用。
进化史呈阶梯状，以阶段突破式为成长模式：人工智能的发展经历了两次黄金和低谷期，
现在正经历着第三个黄金期。1956年，麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等年轻科学家在达特茅斯一起聚会，并首次提出了“人工智能”这一术语，标志着人工智能的诞生。第二年，由 Rosenblatt 提出 Perceptron 感知机，标志着第一款神经网络诞生。1970年，因为计算能力没能突破完成大规模数据训练，人工智能的第一个黄金期到此结束。
后直到1982年德普霍尔德神经网络的提出，人工智能进入第二个黄金期，之后BP算法的出现使大规模神经网络训练成为可能，人工智能的发展又一次进入。1990年，因为人工智能计算机和DARPA没能实现，政府撤资，人工智能又一次进入低估。2006年，随着“深度学习”神经网络取得突破性进展，人工智能又一次进入黄金时期。
AI将由狭义智能向广义智能进化，虽然人工智能的诞生已经有60年的时间但如果把它比喻成一个人的话，当前的他应该还未成年。按照人工智能的“智能”程度，可以将其分成狭义智能、广义智能、超级智能三个大的发展阶段，现阶段的图像与语音识别水平标志着人类已经基本实现狭义智能，正在向广义智能的阶段迈进。
狭义智能：即当前的技术已经实现的智能水平，包括计算智能与感知智能两个子阶段，计算智能指的机器开始具备计算与传递信息的功能，感知智能指机器开始具备“眼睛”和“耳朵”，即具备图像识别与语音识别的能力，并能以此为判断采取一些行动。
广义智能：指的是机器开始具备认知能力，能像人类一样获取信息后主动思考并主动采取行动。在这个阶段，机器可以全面辅助或代替人类工作。
超级智能：这个阶段的机器几乎在所有领域都比人类聪明，包括科学创新、通识和社交技能等。这个阶段目前离我们还比较遥远，到时候人类的文明进步和跨越或许将有赖于机器，而机器人意识的伦理问题也许将在这个阶段成为主要问题。
推荐引擎及协同过滤可以分析更多的数据
智能助手并不只局限于Siri等手机语音助手。微软率先在win10 系统中加入个人智能助理Cortana，标志着个人PC端智能助理的出现；图灵机器人以云服务的方式进入海尔智能家居、博世mySPIN车载系统，预示着多场景人工智能解决方案的潮流。初步实现人机交互的智能助手系统，已经被应用于智能客服、聊天机器人、家用机器人、微信管理平台、车载系统、智能家居系统、智能手机助理等多个软硬件领域。
垂直类网站及社交平台可以借助智能助手系统打造高专业度的“在线专家”以提升平台价值；企业可以借助以“语义识别”为基础的智能助手系统，打造智能客服，效率远高于传统的以“关键词对应”为技术支持的客服系统。
推荐引擎，是主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的信息网络。挖掘用户的喜好和需求，主动向用户推荐其感兴趣或者需要的对象。传统推荐引擎通常利用用户在平台上的历史记录进行推荐，效率低、匹配度不高。目前随着大数据和深度学习技术的推进，推荐引擎及协同过滤可以分析更多的数据，乃至全网数据，并模拟用户的需求，真正达到按需推荐。全球最大的正版流媒体音乐服务平台Spotify也利用卷积神经网络参与建设其音乐推荐引擎；谷歌也提出利用深度学习方法来学习标签进行推荐建设。出品纸牌屋的全球最大在线影片租赁公司Netflix 也利用深度学习网络分析客户消费的大数据，还计划构建一个在AWS云上的以GPU为基础的神经网络。
“餐厅推荐引擎”Nara，便是一个利用AI技术的推荐引擎。在上线之初，Nara 就取得了400万美元的投资。Nara 的数据库中有超过100000家餐厅的信息，并利用特有的“Nara神经网络”，学习使用者的偏好，最终达到“电脑帮你点餐”的目的。
而今年3月22日，国内AI领军企业阿里巴巴旗下的阿里云数加启动“个性化推荐”引擎对外公测，该引擎用于帮助创业者可以快速获得媲美淘宝天猫的个性化服务能力。阿里云数加上的推荐引擎能够以更低的成本完成开发，节省程序量达到90%，推荐引擎的搭建时间将由几个月缩短到几天。
对于不了解算法的人，只能实现标签规则类的推荐，但如果要做成机械化、类似协同过滤的算法，创业公司需要配置大量的算法工程师，人力成本很高。现在用了数加的推荐引擎，商家只需要做数据的ETL加工，推荐的结果集、训练集都不用处理，只需要调整参加即可得到推荐结果。
AI带给人们新的视觉？？？
医疗：为健康诊断和药品研发插上高飞的翅膀
健康诊断有望迎来新纪元，海量的病历数据和医学界的新研究成果，单靠人工很难及时筛选并利用，而引入人工智能技术将充分发挥这些信息的价值。例如著名的个人健康管理产品公司Welltok将 IBM的Watson功能融入旗下产品 CafeWell Concierge APP中，借助 Watson 的认知计算能力理解人类语言，实现与用户沟通的能力，从大量数据中进行分析并为用户提供健康管理相关的答案和建议，实现健康管理、慢病恢复训练、健康食谱等功能，这一领域的良好前景使 Wellltok公司近年的融资额连创新高。另外，2015年IBM斥资10亿美元收购医疗影像与临床系统提供商Merge，将研究如何实现 Watson的“辨读”医学影像功能。此外，AI 还可以从医疗中心获得的健康数据，通过大数据分析，实现根据分析患者行为来制定个性化治疗方案的功能。
智能家居：天花板尚远，AI有望成为核心
行业天花板尚远，增速有望保持在 50%左右， 《钢铁侠》中的“Jarvis”作为智能管家，除了起到钢铁侠的小秘书的作用，还帮主人打理着日常生活，向我们展示了一个理想中的智能家居系统。虽然我们目前可能离那个无所不能的智能管家还很遥远，但智能家居对我们生活的变革确实已经开始了。根据《2012-2020 年中国智能家居市场发展趋势及投资机会分析报告》的预测，我国智能家居市场在 2016年将达到605.7亿的规模，同比增长50.15%，到2020年市场规模将达到3294亿，年均增速将保持在50%左右，具备充足的向上延伸空间。而智能家居想达到“Jarvis”般的终极效果，必然需要引入AI技术，实现家居的感应式控制甚至自我学习能力。
AI有望成为智能家居的核心，实现家居自我学习与控制。按照智能家居的发展进度，大致可以分为四个阶段：手机控制、多控制结合、感应式控制、系统自我学习。当前的发展水平还处在手机控制向多控制结合的过度阶段。而从多控制结合向感应式控制甚至自我学习阶段进化时，AI将发挥主要功能。到今天为止，家居的实体功能已经较为全面，未来的发展重点可能在于如何使之升级改造，实现家居的自我行为及协作，因此未来AI在智能家居领域的应用有望成为其核心价值。AI对智能家居的重构可以深入到方方面面，包括：控制主机、照明系统、影音系统、环境监控、防盗监控、门窗控制、能源管理、空调系统、花草浇灌、宠物看管等等。
无人驾驶：政策渐萌芽，AI决定可靠性
优点多、动机足、政策渐萌芽。据麦肯锡的调查显示，如果能解放驾驶员的双手，一辆无人驾驶汽车内的乘客通过移动互联网使用数字媒体服务的时间多一分钟，每年全球数字媒体业务产生的利润将增加 50亿欧元。此外，由于自动泊车无须为乘客下车预留开门空间，使得停车位空间可缩减至少15%。
如果无人驾驶汽车以及ADAS系统能够将事故发生率降低90%，即可挽回全美每年的损失约1千900亿美金。可以说诸多的优点使得无人驾驶技术的研发动机还是相当充分的，因此未来无人驾驶推行的力度应该还会保持在一个比较高的水平。美国勒克斯研究公司曾预计无人驾驶汽车的市场规模在2030年将达到870亿美元。
到目前为止，各国政府对于无人驾驶技术在政策上的支持正逐步放开，美国政府在年初刚刚宣布了40亿美元的资助计划；英国目前已经不需要获得额外批准和履约保证即可进行实际道路的无人驾驶汽车测试；而德国也在去年宣布将计划设立无人驾驶汽车测试路段，供安装有驾驶辅助系统或全自动驾驶系统车辆行驶；欧盟总部正在就如何修改现行有关驾驶的法律法规从而支持自动驾驶的发展展开讨论和研究工作；日本也提出要在2020年之前实现自动驾驶汽车方面的立法，并将自动驾驶作为 2016年9月七国集团交通部长会议的议题。
“无人汽车大脑”AI的智能程度决定了无人驾驶的可靠性。由于无人驾驶完全交由汽车的内置程序负责，因此AI就是无人汽车的大脑，而测距仪、雷达、传感器、GPS等。设备都是AI的“眼睛”。AI的智能程度直接决定了无人驾驶汽车在不同的路况、不同的天气、甚至一些探测设备出现故障的突况下能否及时做出正确的判断并灵活调整行驶策略，最终决定了无人驾驶汽车当前最亟待突破的可靠性。
NVIDIA 在2016年的 CES大会上了“Drive PX 2”车载计算机，以及一套与之搭配的具有学习功能的自动驾驶系统。该系统的亮点在于“自我学习”，通过让车辆自行分析路面状况，而不是在数据库中寻找预先储存的策略实现自动驾驶，系统背后连接着名为NVIDIA DIGITS的深度学习训练平台，最终连接到NVIDIA DRIVENET神经网络，为车辆的自我学习和完善提供支持。并且由于它是通过判断物体的行进轨迹而不是物体本身去计算路径，因此在驾驶时受天气影响较小。
AI 成必争之地
目前全球AI主战场依旧在欧美。Venture Scanner的统计显示，根据从事 AI相关业务的公司数量来看，目前全球 AI的主战场还是集中在北美和西欧地区。美国数量最多，达到450家左右的水平。而中国从事相关业务的公司数量还比较少，和俄罗斯、澳洲、部分欧洲国家及非洲南部国家水平接近，相比起欧美国家的AI公司数量，还有很大的提高空间。
Google：投资未来的人工智能帝国
建立Alphabet帝国，具备品牌背书效应。2015年，谷歌成立母公司 Alphabet， 搜索、广告、地图、App、Youtube、安卓以及与之相关的技术基础部门”仍属于谷歌，而Calico、Nest、Google Fiber、Google Venture、Google Capital 及 Google X 都将独立出来，成为 Alphabet 旗下的独立公司。通过建立 Alphabet集团，谷歌将不同业务的研发独立出来，以子公司的形式进行业务开展，保留在Google这个品牌下的基本都是原有的传统强势业务。
而其它公司负责在各自的领域“打头阵”，一旦业务研发成功，母公司连带着google这个品牌都可以受益，而如果研发失败，也不会公司的品牌造成多大的不良影响，建立了良好的品牌背书效应。将机器学习技术应用到所有产品之中，我们不难发现，谷歌近年几乎将人工智能渗透到了旗下的各类产品中，可谓是全线铺开。正应了谷歌 CEO的那句话：“我们将小心谨慎地将机器学习技术应用到我们所有的产品之中。”根据当前Alphabet 的集团架构，我们将涉及到AI应用的子公司情况以及相应的业务开展情况罗列如下：
Nest：从事智能家居生态系统建设。2014 年谷歌以32亿美元收购 Nest。Nest 生产智能恒温器，它能够学习用户的行为习惯，并且根据他们的喜好去调节温度。同时，Nest 也提供火警探测器和家庭安全摄像头等智能家居。
Google X：谷歌各类创新技术的“孵化池”。Google X开展的与AI有关的项目有：无人驾驶汽车、Project Wing 无人机送货项目、对抗帕金森氏症的 Liftware“反抖”汤匙、用于疾病预警和健康监控的可穿戴设备、Project Titan 太阳能无人机项目、以及 Replicant 团队负责的机器人项目等。
Verily：从事生命科学业务，即原来的 Google Life Science。代表产品有可以收集佩戴者体温和血液酒精含量等生物数据的智能隐形眼镜，以及监控血液中纳米粒子的智能腕表。
DeepMind：深度学习算法公司。2014年谷歌以4亿美元收购了DeepMind。
人工智能与哲学思考范文5
［关键词］人工智能，常识推理，归纳逻辑，广义内涵逻辑，认知逻辑，自然语言逻辑
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。当时的数学家们试图即从少数公理根据明确给出的演绎规则推导出其他的数学定理，从而把整个数学构造成为一个严格的演绎大厦，然后用某种程序和方法一劳永逸地证明数学体系的可靠性。为此需要发明和锻造严格、精确、适用的逻辑工具。这是现代逻辑诞生的主要动力。由此造成的后果就是20世纪逻辑研究的严重数学化，其表现在于：一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题；二是逻辑采纳了数学的方法论，从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。由此发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
本文所要探讨的问题是：21世纪逻辑发展的主要动力将来自何处？大致说来将如何发展？我个人的看法是：计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理（这一点在20世纪基本上已经做到了，如用计算机去进行高难度和高强度的数学证明，“深蓝”通过高速、大量的计算去与世界冠军下棋），而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素，例如选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上作出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，……由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
实际上，在20世纪中后期，就已经开始了现代逻辑与人工智能（记为AI）之间的相互融合和渗透。例如，哲学逻辑所研究的许多课题在理论计算机和人工智能中具有重要的应用价值。AI从认知心理学、社会科学以及决策科学中获得了许多资源，但逻辑（包括哲学逻辑）在AI中发挥了特别突出的作用。某些原因促使哲学逻辑家去发展关于非数学推理
的理论；基于几乎同样的理由，AI研究者也在进行类似的探索，这两方面的研究正在相互接近、相互借鉴，甚至在逐渐融合在一起。例如，AI特别关心下述课题：
·效率和资源有限的推理；
·感知；
·做计划和计划再认；
·关于他人的知识和信念的推理；
·各认知主体之间相互的知识；
·自然语言理解；
·知识表示；
·常识的精确处理；
·对不确定性的处理，容错推理；
·关于时间和因果性的推理；
·解释或说明；
·对归纳概括以及概念的学习。[①]
21世纪的逻辑学也应该关注这些问题，并对之进行研究。为了做到这一点，逻辑学家们有必要熟悉AI的要求及其相关进展，使其研究成果在AI中具有可应用性。
我认为，至少是21世纪早期，逻辑学将会重点关注下述几个领域，并且有可能在这些领域出现具有重大意义的成果：（1）如何在逻辑中处理常识推理中的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。
1．常识推理中的某些弗协调、非单调和容错性因素
AI研究的一个目标就是用机器智能模拟人的智能，它选择各种能反映人的智能特征的问题进行实践，希望能做出各种具有智能特征的软件系统。AI研究基于计算途径，因此要建立具有可操作性的符号模型。一般而言，AI关于智能系统的符号模型可描述为：由一个知识载体（称为知识库KB）和一组加载在KB上的足以产生智能行为的过程（称为问题求解器PS）构成。经过20世纪70年代包括专家系统的发展，AI研究者逐步取得共识，认识到知识在智能系统中力量，即一般的智能系统事实上是一种基于知识的系统，而知识包括专门性知识和常识性知识，前者亦可看做是某一领域内专家的常识。于是，常识问题就成为AI研究的一个核心问题，它包括两个方面：常识表示和常识推理，即如何在人工智能中清晰地表示人类的常识，并运用这些常识去进行符合人类行为的推理。显然，如此建立的常识知识库可能包含矛盾，是不协调的，但这种矛盾或不协调应不至于影响到进行合理的推理行为；常识推理还是一种非单调推理，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论；常识推理也是一种可能出错的不精确的推理模式，是在容许有错误知识的情况下进行的推理，简称容错推理。而经典逻辑拒斥任何矛盾，容许从矛盾推出一切命题；并且它是单调的，即承认如下的推理模式：如果p?r，则pùq?r；或者说，任一理论的定理属于该理论之任一扩张的定理集。因此，在处理常识表示和常识推理时，经典逻辑应该受到限制和修正，并发展出某些非经典的逻辑，如次协调逻辑、非单调逻辑、容错推理等。有人指出，常识推理的逻辑是次协调逻辑和非单调逻辑的某种结合物，而后者又可看做是对容错推理的简单且基本的情形的一种形式化。[②]
“次协调逻辑”（ParaconsistentLogic）是由普里斯特、达·科斯塔等人在对悖论的研究中发展出来的，其基本想法是：当在一个理论中发现难以克服的矛盾或悖论时，与其徒劳地想尽各种办法去排除或防范它们，不如干脆让它们留在理论体系内，但把它们“圈禁”起来，不让它们任意扩散，以免使我们所创立或研究的理论成为“不足道”的。于是，在次协调逻辑中，能够容纳有意义、有价值的“真矛盾”，但这些矛盾并不能使系统推出一切，导致自毁。因此，这一新逻辑具有一种次于经典逻辑但又远远高于完全不协调系统的协调性。次协调逻辑家们认为，如果在一理论T中，一语句A及其否定?A都是定理，则T是不协调的；否则，称T是协调的。如果T所使用的逻辑含有从互相否定的两公式可推出一切公式的规则或推理，则不协调的T也是不足道的(trivial)。因此，通常以经典逻辑为基础的理论，如果它是不协调的，那它一定也是不足道的。这一现象表明，经典逻辑虽可用于研究协调的理论，但不适用于研究不协调但又足道的理论。达·科斯塔在20世纪60年代构造了一系列次协调逻辑系统Cn（1≤n≤w），以用作不协调而又足道的理论的逻辑工具。对次协调逻辑系统Cn的特征性描述包括下述命题：(i)矛盾律?(Aù?A)不普遍有效；(ii)从两个相互否定的公式A和?A推不出任意公式；即是说，矛盾不会在系统中任意扩散，矛盾不等于灾难。(iii)应当容纳与(i)和(ii)相容的大多数经典逻辑的推理模式和规则。这里，(i)和(ii)表明了对矛盾的一种相对宽容的态度，(iii)则表明次协调逻辑对于经典逻辑仍有一定的继承性。
在任一次协调逻辑系统Cn(1≤n≤w)中，下述经典逻辑的定理或推理模式都不成立：
?(Aù?A)
Aù?AB
A(?AB)
(A??A)B
(A??A)?B
A??A
(?Aù(AúB))B
(AB)(?B?A)
若以C0为经典逻辑，则系列C0,C1,C2,…Cn,…Cw使得对任正整数i有Ci弱于Ci-1，Cw是这系列中最弱的演算。已经为Cn设计出了合适的语义学，并已经证明Cn相对于此种语义是可靠的和完全的，并且次协调命题逻辑系统Cn还是可判定的。现在，已经有人把次协调逻辑扩展到模态逻辑、时态逻辑、道义逻辑、多值逻辑、集合论等领域的研究中，发展了这些领域内的次协调理论。显然，次协调逻辑将会得到更进一步的发展。[③]
非单调逻辑是关于非单调推理的逻辑，它的研究开始于20世纪80年代。1980年，D·麦克多莫特和J·多伊尔初步尝试着系统发展一种关于非单调推理的逻辑。他们在经典谓词演算中引入一个算子M，表示某种“一致性”断言，并将其看做是模态概念，通过一定程序把模态逻辑系统T、S4和S5翻译成非单调逻辑。B·摩尔的论文《非单调逻辑的语义思考》（1983）据认为在非单调逻辑方面作出了令人注目的贡献。他在“缺省推理”和“自动认知推理”之间做了区分，并把前者看作是在没有任何相反信息和缺少证据的条件下进行推理的过程，这种推理的特征是试探性的：根据新信息，它们很可能会被撤消。自动认知推理则不是这种类型，它是与人们自身的信念或知识相关的推理，可用它模拟一个理想的具有信念的有理性的人的推理。对于在计算机和人工智能中获得成功的应用而言，非单调逻辑尚需进一步发展。
2．归纳以及其他不确定性推理
人类智能的本质特征和最高表现是创造。在人类创造的过程中，具有必然性的演绎推理固然起重要作用，但更为重要的是具有某种不确定性的归纳、类比推理以及模糊推理等。因此，计算机要成功地模拟人的智能，真正体现出人的智能品质，就必须对各种具有不确定性的推理模式进行研究。
首先是对归纳推理和归纳逻辑的研究。这里所说的“归纳推理”是广义的，指一切扩展性推理，它们的结论所断定的超出了其前提所断定的范围，因而前提的真无法保证结论的真，整个推理因此缺乏必然性。具体说来，这种意义的“归纳”包括下述内容：简单枚举法；排除归纳法，指这样一些操作：预先通过观察或实验列出被研究现象的可能的原因，然后有选择地安排某些事例或实验，根据某些标准排除不相干假设，最后得到比较可靠的结论；统计概括：从关于有穷数目样本的构成的知识到关于未知总体分布构成的结论的推理；类比论证和假说演绎法，等等。尽管休谟提出著名的“归纳问题”，对归纳推理的合理性和归纳逻辑的可能性提出了深刻的质疑，但我认为，（1）归纳是在茫茫宇宙中生存的人类必须采取也只能采取的认知策略，对于人类来说具有实践的必然性。（2）人类有理由从经验的重复中建立某种确实性和规律性，其依据就是确信宇宙中存在某种类似于自然齐一律和客观因果律之类的东西。这一确信是合理的，而用纯逻辑的理由去怀疑一个关于世界的事实性断言则是不合理的，除非这个断言是逻辑矛盾。（3）人类有可能建立起局部合理的归纳逻辑和归纳方法论。并且，归纳逻辑的这种可能性正在计算机科学和人工智能的研究推动下慢慢地演变成现实。恩格斯早就指出，“社会一旦有技术上的需要，则这种需要比十所大学更能把科学推向前进。”[④]有人通过指责现有的归纳逻辑不成熟，得出“归纳逻辑不可能”的结论，他们的推理本身与归纳推理一样，不具有演绎的必然性。（4）人类实践的成功在一定程度上证明了相应的经验知识的真理性，也就在一定程度上证明了归纳逻辑和归纳方法论的力量。毋庸否认，归纳逻辑目前还很不成熟。有的学者指出，为了在机器的智能模拟中克服对归纳模拟的困难而有所突破，应该将归纳逻辑等有关的基础理论研究与机器学习、不确定推理和神经网络学习模型与归纳学习中已有的成果结合起来。只有这样，才能在已有的归纳学习成果上，在机器归纳和机器发现上取得新的突破和进展。[⑤]这是一个极有价值且极富挑战性的课题，无疑在21世纪将得到重视并取得进展。
再谈模糊逻辑。现实世界中充满了模糊现象，这些现象反映到人的思维中形成了模糊概念和模糊命题，如“矮个子”、“美人”、“甲地在乙地附近”、“他很年轻”等。研究模糊概念、模糊命题和模糊推理的逻辑理论叫做“模糊逻辑”。对它的研究始于20世纪20年代，其代表性人物是L·A·查德和P·N·马林诺斯。模糊逻辑为精确逻辑（二值逻辑）解决不了的问题提供了解决的可能，它目前在医疗诊断、故障检测、气象预报、自动控制以及人工智能研究中获得重要应用。显然，它在21世纪将继续得到更大的发展。
3．广义内涵逻辑
经典逻辑只是对命题联结词、个体词、谓词、量词和等词进行了研究，但在自然语言中，除了这些语言成分之外，显然还存在许多其他的语言成分，如各种各样的副词，包括模态词“必然”、“可能”和“不可能”、时态词“过去”、“现在”和“未来”、道义词“应该”、“允许”、“禁止”等等，以及各种认知动词，如“思考”、“希望”、“相信”、“判断”、“猜测”、“考虑”、“怀疑”，这些认知动词在逻辑和哲学文献中被叫做“命题态度词”。对这些副词以及命题态度词的逻辑研究可以归类为“广义内涵逻辑”。
大多数副词以及几乎所有命题态度词都是内涵性的，造成内涵语境，后者与外延语境构成对照。外延语境又叫透明语境，是经典逻辑的组合性原则、等值置换规则、同一性替换规则在其中适用的语境；内涵语境又称晦暗语境，是上述规则在其中不适用的语境。相应于外延语境和内涵语境的区别，一切语言表达式（包括自然语言的名词、动词、形容词直至语句）都可以区分为外延性的和内涵性的，前者是提供外延语境的表达式，后者是提供内涵性语境的表达式。例如，杀死、见到、拥抱、吻、砍、踢、打、与…下棋等都是外延性表达式，而知道、相信、认识、必然、可能、允许、禁止、过去、现在、未来等都是内涵性表达式。
在内涵语境中会出现一些复杂的情况。首先，对于个体词项来说，关键性的东西是我们不仅必须考虑它们在现实世界中的外延，而且要考虑它们在其他可能世界中的外延。例如，由于“必然”是内涵性表达式，它提供内涵语境，因而下述推理是非有效的：晨星必然是晨星，
晨星就是暮星，
所以，晨星必然是暮星。
这是因为：这个推理只考虑到“晨星”和“暮星”在现实世界中的外延，并没有考虑到它们在每一个可能世界中的外延，我们完全可以设想一个可能世界，在其中“晨星”的外延不同于“暮星”的外延。因此，我们就不能利用同一性替换规则，由该推理的前提得出它的结论：“晨星必然是暮星”。其次，在内涵语境中，语言表达式不再以通常是它们的外延的东西作为外延，而以通常是它们的内涵的东西作为外延。以“达尔文相信人是从猿猴进化而来的”这个语句为例。这里，达尔文所相信的是“人是从猿猴进化而来的”所表达的思想，而不是它所指称的真值，于是在这种情况下，“人是从猿猴进化而来的”所表达的思想（命题）就构成它的外延。再次，在内涵语境中，虽然适用于外延的函项性原则不再成立，但并不是非要抛弃不可，可以把它改述为新的形式：一复合表达式的外延是它出现于外延语境中的部分表达式的外延加上出现于内涵语境中的部分表达式的内涵的函项。这个新的组合性或函项性原则在内涵逻辑中成立。
一般而言，一个好的内涵逻辑至少应满足两个条件：（i）它必须能够处理外延逻辑所能处理的问题；（ii）它还必须能够处理外延逻辑所不能处理的难题。这就是说，它既不能与外延逻辑相矛盾，又要克服外延逻辑的局限。这样的内涵逻辑目前正在发展中，并且已有初步轮廓。从术语上说，内涵逻辑除需要真、假、语句真值的同一和不同、集合或类、谓词的同范围或不同范围等外延逻辑的术语之外，还需要同义、内涵的同一和差异、命题、属性或概念这样一些术语。广而言之，可以把内涵逻辑看作是关于象“必然”、“可能”、“知道”、“相信”，“允许”、“禁止”等提供内涵语境的语句算子的一般逻辑。在这种广义之下，模态逻辑、时态逻辑、道义逻辑、认知逻辑、问题逻辑等都是内涵逻辑。不过，还有一种狭义的内涵逻辑，它可以粗略定义如下：一个内涵逻辑是一个形式语言，其中包括（1）谓词逻辑的算子、量词和变元，这里的谓词逻辑不必局限于一阶谓词逻辑，也可以是高阶谓词逻辑；（2）合式的λ—表达式，例如(λx)A，这里A是任一类型的表达式，x是任一类型的变元，(λx)A本身是一函项，它把变元x在其中取值的那种类型的对象映射到A所属的那种类型上；（3）其他需要的模态的或内涵的算子，例如€，ù、ú。而一个内涵逻辑的解释，则由下列要素组成：（1）一个可能世界的非空集W；（2）一个可能个体的非空集D；（3）一个赋值，它给系统内的表达式指派它们在每w∈W中的外延。对于任一的解释Q和任一的世界w∈W，判定内涵逻辑系统中的任一表达式X相对于解释Q在w∈W中的外延总是可能的。这样的内涵逻辑系统有丘奇的LSD系统，R·蒙塔古的IL系统，以及E·N·扎尔塔的FIL系统等。[⑥]
在各种内涵逻辑中，认识论逻辑（epistemiclogic）具有重要意义。它有广义和狭义之分。广义的认识论逻辑研究与感知（perception）、知道、相信、断定、理解、怀疑、问题和回答等相关的逻辑问题，包括问题逻辑、知道逻辑、相信逻辑、断定逻辑等；狭义的认识论逻辑仅指知道和相信的逻辑，简称“认知逻辑”。冯·赖特在1951年提出了对“认知模态”的逻辑分析，这对建立认知逻辑具有极大的启发作用。J·麦金西首先给出了一个关于“知道”的模态逻辑。A·帕普于1957年建立了一个基于6条规则的相信逻辑系统。J·亨迪卡于60年代出版的《知识和信念》一书是认知逻辑史上的重要著作，其中提出了一些认知逻辑的系统，并为其建立了基于“模型集”的语义学，后者是可能世界语义学的先导之一。当今的认知逻辑纷繁复杂，既不成熟也面临许多难题。由于认知逻辑涉及认识论、心理学、语言学、计算机科学和人工智能等诸多领域，并且认知逻辑的应用技术，又称关于知识的推理技术，正在成为计算机科学和人工智能的重要分支之一，因此认知逻辑在20世纪中后期成为国际逻辑学界的一个热门研究方向。这一状况在21世纪将得到继续并进一步强化，在这方面有可能出现突破性的重要结果。
4．对自然语言的逻辑研究
对自然语言的逻辑研究有来自几个不同领域的推动力。首先是计算机和人工智能的研究，人机对话和通讯、计算机的自然语言理解、知识表示和知识推理等课题，都需要对自然语言进行精细的逻辑分析，并且这种分析不能仅停留在句法层面，而且要深入到语义层面。其次是哲学特别是语言哲学，在20世纪哲学家们对语言表达式的意义问题倾注了异乎寻常的精力，发展了各种各样的意义理论，如观念论、指称论、使用论、言语行为理论、真值条件论等等，以致有人说，关注意义成了20世纪哲学家的职业病。再次是语言学自身发展的需要，例如在研究自然语言的意义问题时，不能仅仅停留在脱离语境的抽象研究上面，而要结合使用语言的特定环境去研究，这导致了语义学、语用学、新修辞学等等发展。各个方面发展的成果可以总称为“自然语言逻辑”，它力图综合后期维特根斯坦提倡的使用论，J·L·奥斯汀、J·L·塞尔等人发展的言语行为理论，以及P·格赖斯所创立的会话含义学说等成果，透过自然语言的指谓性和交际性去研究自然语言中的推理。
自然语言具有表达和交际两种职能，其中交际职能是自然语言最重要的职能，是它的生命力之所在。而言语交际总是在一定的语言环境（简称语境）中进行的，语境有广义和狭义之分。狭义的语境仅指一个语词、一个句子出现的上下文。广义的语境除了上下文之外，还包括该语词或语句出现的整个社会历史条件，如该语词或语句出现的时间、地点、条件、讲话的人（作者）、听话的人（读者）以及交际双方所共同具有的背景知识，这里的背景知识包括交际双方共同的信念和心理习惯，以及共同的知识和假定等等。这些语境因素对于自然语言的表达式（语词、语句）的意义有着极其重要的影响，这具体表现在：（i）语境具有消除自然语言语词的多义性、歧义性和模糊性的能力，具有严格规定语言表达式意义的能力。（ii）自然语言的句子常常包含指示代词、人称代词、时间副词等，要弄清楚这些句子的意义和内容，就要弄清楚这句话是谁说的、对谁说的、什么时候说的、什么地点说的、针对什么说的，等等，这只有在一定的语境中才能进行。依赖语境的其他类型的语句还有：包含着象“有些”和“每一个”这类量化表达式的句子的意义取决于依语境而定的论域，包含着象“大的”、“冷的”这类形容词的句子的意义取决于依语境而定的相比较的对象类；模态语句和条件语句的意义取决于因语境而变化的语义决定因素，如此等等。（iii）语言表达式的意义在语境中会出现一些重要的变化，以至偏离它通常所具有的意义（抽象意义），而产生一种新的意义即语用涵义。有人认为，一个语言表达式在它的具体语境中的意义，才是它的完全的真正的意义，一旦脱离开语境，它就只具有抽象的意义。语言的抽象意义和它的具体意义的关系，正象解剖了的死人肢体与活人肢体的关系一样。逻辑应该去研究、理解、把握自然语言的具体意义，当然不是去研究某一个（或一组）特定的语句在某个特定语境中唯一无二的意义，而是专门研究确定自然语言具体意义的普遍原则。[⑦]美国语言学家保罗·格赖斯把语言表达式在一定的交际语境中产生的一种不同于字面意义的特殊涵义，叫做“语用涵义”、“会话涵义”或“隐涵”（implicature），并于1975年提出了一组“交际合作原则”，包括一个总则和四组准则。总则的内容是：在你参与会话时，你要依据你所参与的谈话交流的公认目的或方向，使你的会话贡献符合这种需要。仿照康德把范畴区分为量、质、关系和方式四类，格赖斯提出了如下四组准则：
（1）数量准则：在交际过程中给出的信息量要适中。
a．给出所要求的信息量；
b．给出的信息量不要多于所要求的信息量。
（2）质量准则：力求讲真话。
a．不说你认为假的东西，。
b．不说你缺少适当证据的东西。
（3）关联准则：说话要与已定的交际目的相关联。
（4）方式准则：说话要意思明确，表达清晰。
a．避免晦涩生僻的表达方式；
b．避免有歧义的表达方式；
c．说话要简洁；
d．说话要有顺序性。[⑧]
后来对这些原则提出了不和补充，例如有人还提出了交际过程中所要遵守的“礼貌原则”。只要把交际双方遵守交际合作原则之类的语用规则作为基本前提，这些原则就可以用来确定和把握自然语言的具体意义（语用涵义）。实际上，一个语句p的语用涵义，就是听话人在具体语境中根据语用规则由p得到的那个或那些语句。更具体地说，从说话人S说的话语p推出语用涵义q的一般过程是：
（i）S说了p；
（ii）没有理由认为S不遵守准则，或至少S会遵守总的合作原则；
（iii）S说了p而又要遵守准则或总的合作原则，S必定想表达q；
（iv）S必然知道，谈话双方都清楚：如果S是合作的，必须假设q；
（v）S无法阻止听话人H考虑q；
（vi）因此，S意图让H考虑q，并在说p时意味着q。
试举二例：
（1）a站在熄火的汽车旁，b向a走来。a说：“我没有汽油了。”b说：“前面拐角处有一个修车铺。”这里a与b谈话的目的是：a想得到汽油。根据关系准则，b说这句话是与a想得到汽油相关的，由此可知：b说这句话时隐涵着：“前面的修车铺还在营业并且卖汽油。”“有”版权所
人工智能与哲学思考范文6
第二天清早，闹钟准时响起，可是你由于昨夜的“疲惫”，实在没有力气去演绎一场伟大的“起床励志故事”，有气无力地对iPhone4S说：“求你再晚一个小时吧。”闹钟戛然而止。一个小时候后，闹钟再次响起……
你无法想到的是，你与李奥诺克王的战斗实际上是人脑与AI的战斗，手机内置的SIRI人工智能语音控制系统，让手机进化成强大的智能化机器人。
2012年初，机器人产业技术研讨会在重庆科技馆落下帷幕，儿童陪护机器人、无人驾驶汽车、语音对话机器人、工业机器人与自动清扫机器人，给重庆市民展现了未来智能化生活的轮廓。机器人，已经渗透到生活的方方面……
图灵测试
关于人工智能的话题，我们绕不开一个著名的测试――图灵测试。
图灵测试的基本条件：
1 准备A、B两间完全看不透的房间，分别安置一个人与一个拥有强大AI的机器人，审判者只能通过打字与他(它)们沟通；
2 审判者分别向A、B提出问题，问题随机，但审判者事前不知道A和B里坐的是谁。
首先，审判者向A发问。
审判者：A，请问你从哪里来?
A：我昨天从北京乘飞机来的。
审判者：A，请问你从哪里来?
A：严格地说，我家住在北京东三环的一个大型居住区。
审判者：A，请问你从哪里来?
A：你怎么总是问同样的问题?好吧，从生物学的角度讲，我是我妈妈生下来的。
审判者：A，请问你从哪里来?
A：……我说你烦不烦啊?没事儿折腾我玩吧?我不干了!
在A拒绝回答你的问题后，你开始向B发问。
审判者：B，请问你从哪里来?
B：你好，很高兴认识你，我是广州人。
审判者：B，请问你从哪里来?
B：你好，刚才我已经回答过一次，我是广州人。
审判者：B，请问你从哪里来?
B：你好，刚才我已经回答过两次，我是广州人。
审判者：B，请问你从哪里来?
B：嗯，看来是我误解了你的意思，从哲学意义上讲，或许我与宇宙万物有很大的关系。比方说，我是由基本粒子组成的，但基本粒子来源于宇宙的诞生……
测试结论
从答案就可以知道，房间B里是一台不折不扣的人工智能，它拥有非常强大的逻辑能力，但是人类已有的技术还无法赋予它真实的情感。换句话说，人工智能能够具备强大的IQ，但人工智能的EQ几乎等于零。
图灵测试的意义在于，当一台人工智能可以欺骗过人类，使人类相信它也是人类的时候，这才是完整意义上具有智慧的机器人。毫不夸张地说，机器人通过图灵测试是科学家孜孜以求的终极目标。
真正意义上的大师
冯・诺依曼被认为是计算机之父，但这位伟大的科学家不止一次在公开场合表示，阿兰・图灵才是计算机之父。
第二次世界大战，阿兰・图灵协助英国军情处破译并掌握了纳粹德军密码制度。由此，纳粹德国对英国的空战与海上斗争中处于无知的被动。
1945年，图灵进入英国国家物理实验室，开始了“自动计算引擎”(人工智能的雏形)的研发工作；1949年成为曼彻斯特大学计算机实验室副主任，提出了伟大的“图灵测试”；1952年，他开发了超越时代的国际象棋程序以至于当时的电脑运算死机，他以人脑按照电脑的思考模式与同事下了一盘棋，完成了人类第一次“人机大战”。当然，大战的结果是“电脑”完败。
1954年，图灵以吃一口浸入氰化物的苹果结束了自己的生命。这个被咬掉一口的苹果，被很多人认为是“苹果”商标的来源。
机器人的衣食住行
从“图灵测试”的提出到日本本田公司可以奔跑的阿西莫，机器人走过了63年的历史。
通常概念下，我们会认为机器人必然有“人”的模样，这其实不一定，依据机器人的功能与作用，其外形与智能程度千差万别。但是，我们把机器人群体看作“人”的话，可以从“衣、食、住、行”人类生活四大基本要素来了解机器人的世界。
衣
《科学Fans》的编辑是一群80后，在像你这么大的时候，看过一部牛掰了的美国科幻电影《终结者2》。主角T800出现的时候，披了一副伪装人皮的美国加州前州长，前世界健美冠军――施瓦辛格先生简直帅爆了!三下五除二，T800从几个小混混手上抢走了皮衣、皮裤、墨镜、散弹枪和哈雷摩托车。
现实世界里，别说拥有T800的战斗力，能够有一部机器人能像它那样将摩托车开走都是科学技术的巨大进步。事实上，现阶段人类制造的机器人中，类人型机器人是极少数。依据功能的不同，有的机器人像煤气罐，有的像遥控车，有的是一个机器臂重复着一样的动作，还有的机器人就是一部手机，比方说iPhone4S。
用于深海探测的机器人长得像煤气罐，因为深海巨大的压力需要机器人的外壳能够Hold得住。我国在去年成功开发出下潜深度为6000米的“蛟龙”号机器人，具备全球最尖端的深海探测与控制技术，今年它将挑战7000米潜深，运用于海底勘探、海床绘制并搜寻矿藏，耐压能力超过核动力潜水艇。
军用机器人中，无人机是最典型的人工智能。以美国刚投入现役的A160蜂乌无人机为例，搭载18亿像素数码摄像机，可以在2万英尺(约6000米)的高度定点监视目标并滞空8小时。此外，美军在阿富汗战争中利用无人机，发射导弹成功击毙“基地”组织二号头目。
食
在日本搞笑动漫《阿拉蕾》中，主角阿拉蕾就是一个机器人，她补充能量的方式非常特别――喝汽油。《机动战士高达SEED》中，主角机体“自由”更夸张，直接搭载小型核动力装置。无论是喝汽油还是核动力，只是科学家梦寐以求的结果罢了。
现阶段的机器人，绝大多数采用电力驱动，少数军用机器人使用燃油驱动。机器人“大脑”和个人电脑并9B-致，都需要电力供应。机器人的运动，则是液压驱动、气压驱动、步进电机驱动或者直流电机驱动，电池很自然成为能量源。但是除工业机器人有稳定电力供应，军用大型机器人由燃油提供动力外，其他机器人的独立电池由于技术原因，续航能力很短。以类人型机器人巅峰之作阿西莫为例，所搭载的镍氢电池仅供续航30分钟。
什么?锂电池?锂电池听上去是个不错的主意，但锂电池单芯只能提供3.7伏电压，要达到足够的电压必须串联很多个电池。此外，锂电池由于放电倍率偏小的原因，当机器人全身所有驱动器同时要求电力供应时，过大的电流需求会“引爆”锂电池。
住
机器人的居住问题还没有引起足够的重视，又或者没必要重视，因为从人工智能的角度来看，机器人无处不在。
说近一点，你玩游戏时PK的电脑AI，你过马路时的智能红绿灯，你手机上某些智能程序或者强大
的1Phone4S手机，智能机器人就在你身边。说远一点，现在的汽车焊接、金属治炼、家电喷涂等生产线上，几乎全部由生产型机器人完成，它们老老实实固定在流水线上，一丝不苟地重复着一样的动作。
无论远近，智能机器人就在你身边，已经“严重影响”你的生活。
行
人能够平稳地走路，依靠的是前庭小脑调整肌紧张，脊髓小脑控制肌肉张力与协调，大脑与小脑影响行走的起始、计划与协调，在神经系统的紧密配合下，大脑这台超级计算机才能控制人的行走平衡。
机器人如果想要和人一样两条腿走路并奔跑，全球有此技术的国家不超5个。首先，跑这个动作需要电机与齿轮高速运动，需要液压系统降低震动；其次，平稳地跑需要在机器人头顶、手部、腰部和腿部安装多个陀螺仪，由陀螺仪确定身体是否平衡：最后，需要机器人大脑处理陀螺仪发来的信号，然后再发送协调指令给身体上的电机与液压系统。此外，当人在奔跑中摔倒会下意识保护自己，而机器人摔倒则不会做出任何保护措施而重击地面。
可以这样总结现在的机器人行走技术：除了天上飞的、水里游的和不需要动的，地面上只要是能走的，多数都是依靠轮子或者履带驱动。
机器人的新趋势环境感知技术
2010年9月16日，一年一度的IDF展览在美国旧金山举办，英特尔在大会上非常低调地介绍了正在开发的环境感知技术。简单地说，环境感知是一台高度智能的机器人，会通过机体所装备的各种传感器收集周围信息，通过强大的运算系统对需要的动作提前预判。
假设有一位腿脚不灵便的老人，当他口渴想起身喝水的时候。具备环境感知能力的机器人就会及时把装满水的杯子送到老人手上；又比如说，因为学习忙，你喜欢的某一档球赛看不了。你不需要告诉机器人，它会自动为你完成录制工作。
以上两种表现仅仅是环境感知技术的基本运用，这一技术的终极目标有两个，第一，通过专门的感应技术获取人类的脑波信号，通过对脑波的分析提前做出相应的动作，协助人类解决问题；第二，人工智能机器人可自行分析周围的环境，用自己的思考去选择合适的行为方式。
一旦开发出具备复杂环境感知能力的机器人，我们可以让他们去太空、核反应堆等人类无法涉足的地方，执行需要复杂应变的任务。这项技术看起来似乎很简单，但它所要求的其实是把心理学、生理学、人类行为学、数学与逻辑运算整合到一起。
环境感知技术的成品
2010年9月，美国旧金山。一名中国记者对英特尔全球副总进行了一次深度专访。
英特尔已经成立了专门的实验室，令人非常惊讶的是，这个实验室的主要专家不是计算机方面的权威，而是心理学、人类行为学、脑外科医生与社会学家，计算机专家仅占很少的一部分。该实验室已经开发出了一台具备人类5岁思考能力的环境感知机器人，并成功通过测试。
在一次大型的晚宴中，测试者将环境感知型机器人带到会场。大约5分钟后，测试者有意躲避机器人并藏起来，实验人员则用隐蔽摄像头与无线数据链监测机器人的举动。在起初的一段时间，这台机器人表现很正常，但过了一段时间以后，它会搜寻四周的环境。试图寻找带他来的测试者。再过一长段时间以后，这台机器人找到其他人并发出语音寻求帮助，随后，它还准备拨报警电话……
从测试中我们可以看出，这台人工智能得益于环境感知技术，不再按照指令的方式来计划自己的动作，而是拥有了人类才有的“心理”变化。EQ的初级概念已经在“环境感知机器人”中孕育。
“我”的概念
假设你面对以下两个问题，你如何解决?
1 你对属于自己的人工智能机器人产生了感情(亲情、爱情或者友情)，当“他”能源耗尽或者意外损坏后，你是否有复杂的心理变化?难受、压抑或者受到伤害?
2 当属于你的人工智能机器人产生自我意识的时候，本来十分乐意帮你写作业的机器人变得不那么情愿，反而会跟你强调“我”这个概念，你是否会产生恐慌?
前面我们提到了“环境感知”，对于英特尔这家企业而言，我们的确应该致以最崇高的敬意，因为对于该项技术的任何投入都是大量且持续的，而英特尔在近十年内是不会有任何收益的。
但是，任何一项技术或者说任何一项科学发现，未经实践以前将面对很多的质疑与不确定性。同样，环境感知技术也不例外，因为它将引发关于机器人亘古不变的话题――“我”是谁?
我们做一个大胆的假设，环境感知技术如果开发出一台具备强大学习能力、高度智慧并能思考的机器人。它会不会产生自我意识?如果产生了自我意识，机器人四大定律是否能够成为“机器人宪法”呢?
未来的思考
30多年前，人体低温冷藏技术诞生，濒死者可以死后通过冷藏等待死人复活技术。现在，人体芯片与机械义肢技术突飞猛进，我们是不是可以做出一种大胆假设――把人的思维拷贝进电脑?
日本超现实动漫巨作《攻壳机动队》中就大胆表现了这一假设，人因为事故、厌倦或者衰老，在大脑内安装电子脑或者将自己的大脑思维拷贝进电脑，人的身体乃至器官，可以用精密电子机械代替。于是，某些极端的人在形态上已经找不到丝毫“人”的踪迹，更极端份子则游离于网络之中。连“形”都没有了。
《攻壳机动队》英文名为《GhostIntheshell》，中心思想指的就是，当“人”只是一个包容“灵魂”的外壳时，这个“人”还是传统意义上的人吗?想到这里，我不由得倒抽一口冷气。人类可以在制造的机器人核心代码中根植“机器人宪法”。但如果人的思维数字化以后，他是否还会遵循“机器人宪法”?
无论机器人技术发展还是人类本身数字化的发展，都将面对一个核心问题――我，机器人?
影视作品中的机器人
最坚韧的机器人：T1000 《终结者2》
在《终结者2》这部科幻电影里，每当这个可以任意变化的液态机器人T1000出现的时候，我都不由得会吸一口气，害怕自己Hold不住场面。
T1000的出现，颠覆了人类对于机器人的传统想象。它没有科技感十足的芯片、电路或者能源设备，而是一台在固一液之间可以任意转换的机器人，他还可以模拟任何他接触过的东西。T1000作为一台机器人，他的目标只有一个，就是干掉孩童时代的人类救星约翰・康纳。虽然违反了“机器人宪法”，但只要指令下达，任何东西阻止不了他执行任务的脚步。
《科学Fans》：影史上当之无愧的机器人第一杀手。
最会耍宝的机器人：C－3PO与R2－D2 《星球大战》
这两个机器人贯穿了《星球大战》六部曲。C-3PO是一个喋喋不休的语言翻译机器人，掌握了银河系内全部种族的礼仪和风俗。虽然身高超过1.83米，拥有全金属外壳，却非常懦弱和怕事儿。当它的“乌鸦嘴”说出口头禅“我有不好的预感”的时候，总有糟糕的事情发生……
与C－3PO形影不离的R2-D2，是一个没有任何语言能力，只会发出简短声波与灯光信号的修理机器人，工作是修复受损的飞船并协助驾驶。与C-3PO相反的是，R2-D2是个身高不到12米的“移动垃圾桶”，非常机智与勇敢，经常在关键时刻利用自己装备的各种斧头和扳手，拯救倒霉的C-3PO和它的主人……
《科学Fans》：虽然有明显的自我意识，但这两个活宝严格遵守了机器人四大法则。
最有“性格”的机器人：塔奇克马 《攻壳机动队》
《攻壳机动队》中，“公安九课”特别行动组配备了一群长得像甲虫的“思考战车”，严格说是拥有机关炮与黑客作战能力的战斗机器人。它们拥有高度的智慧和恐怖的学习能力，最可爱的是，在学习的过程中还养成了不同的性格。或天然呆、或调皮、或喜欢恶作剧，有时候又非常“二”。这就是一群发出“娃娃音”的塔奇克马。
