人工智能“可控”？

定义

人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由约翰·麦卡锡在1956年的一个叫达特矛斯的会议上提出的

即人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。

另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。

总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。

你要知道的“强人工智能”与“弱人工智能”

利用计算机解决问题时，必须知道明确的程序。可是，人即使在不清楚程序时，根据发现（heu- ristic）法而设法巧妙地解决了问题的情况是不少的。

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。

此外，解决的程序虽然是清楚的，但是实行起来需要很长时间，对于这样的问题，人能在很短的时间内找出相当好的解决方法，如竞技的比赛等就是其例。还有，计算机在没有给予充分的合乎逻辑的正确信息时，就不能理解它的意义，而人在仅是被给予不充分、不正确的信息的情况下，根据适当的补充信息，也能抓住它的意义。自然语言就是例子。用计算机处理自然语言，称为自然语言处理。强人工智能 。

强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：

类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。

非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。

弱人工智能

弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。

主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则出于停滞不前的状态下。

可以理解，弱人工智能是绝对可控的，大家对AI的恐惧感其实是来自强人工智能。但是，真正研究这一领域的是少部分，且有相当的隐秘性。这正是恐惧来源。最终会成为商业VS道德，因为 在科技进步的道路上，政府总是后知后觉的。

现在主流的认识还是乐观，如有人（王小川）说：“大家觉得机器无所不能，但其实目前它只是在局部领域解决一些前人有经验的事情，也可以做得比人更好，但对于更广泛的领域，仍然缺乏能力。”，但是，当有一天，每个领域都能做好时，人类能及时幡然醒悟去思考可控性吗？