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问题：﻿机器的智能和人类的智能有什么重要区别？这些区别对于我们培养后代有什么启示? 本提问为「知乎 2018『互联网洞见者』」十个提问的第四问，由国际人工智能联合会主席、香港科技大学杨强教授（ 知乎 ID : 杨强 ）提出。更多详细信…
话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿机器的智能是基于算法的学习，算法是基础，数据库是素材，在算法的基础上不断衍生，将数据库不断完善，形成一套自己的逻辑。机器智能逻辑性和推理性更客观理性，能忽略各种环境因素的影响。当然现在的机器智能离不开硬件和软件，硬件设施的健全，软件算法的不断更新迭代才能创造更大的可能性。人类的智能是一个非常复杂的过程，举例来说，很惊叹于易经,玄学，风水学等的发展，很多古人的东西至今也无法解释。人类智能的发展也促成了机器的智能，所以人类智能无法取代。至于怎么生个好孩子，首先得找个好对象，双方得有好的基因数据组合，毕竟遗传学在那里管控着呢。再者从学习的角度考虑，要充分发挥每个人的潜力，而不是让所有人都选择一样的，因为优胜劣汰的环境中，每个人生而不同，适合的方面不同。人尽其才的情况下才能让其智能更好的发展发挥
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿机器和人类只是智能的不同载体，智能相当于程序，机器和人类相当于硬件。现在之所以大家觉得人类有智能，不过是人体通过进化慢慢固化了一套比较通用的程序，但是你要说这套程序是智能的最高形态，我觉得真的是毫无道理的。也正是这个表述本身，暗示了另一个关键的问题，那就是人体作为智能的载体是非常受限的，难以扩展，这是一个已经强耦合的程序和硬件。说不好听一点，人体所能承载的智能是有上限的，已经难以扩展了，人体作为载体本身也已经难以扩展了。然而机器不一样，机器是一个几乎可以无限扩展的平台，未来可以不断的满足程序的升级要求，还有就是可以方便的升级最新的程序，而这些都是人体无法做到的。也是基于这一点，我可以肯定，人类作为智能载体的时代终究会成为历史的，如果智能还能再发展，那么寻找更好的载体是必然的。这都是逻辑上的必然。问题后半段的问题也暗示了人体作为智能载体的困境，培养后代。如果是机器，是不存在这个问题的，给一个通用的机器安装一套程序几乎不需要什么时间。仅是这一点，人体就毫无优势可言。机器的智能只要进步就是全体的进步，但是人体的智能是做不到这一点的，智能的遗传是非常困难的。最后回答一下对培养后代有什么启示。我觉得最大的启示是要让他们明白人类迟早是要消失的，要明白什么是最重要的，不要让人类把精力花在没有意义的东西上面，真正的找到生命的意义和价值，然后真的把精力花在实现生命的价值上面和实践生命的意义上面，不要太在乎眼前的各种世俗的东西，那些迟早都是浮云。最重要的是发展智能本身，因为最后能留下来的，也只是智能。至于智能的终极目的是什么，我觉得，大概也没什么特别的意义，从存在的角度来讲，智能就是一套能维持自生存在的结构。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿只说下视觉，这方面平时想的比较多。动物的视觉系统和CNN有相似之处，但是差别也是巨大的。动物的视觉主要基于hebbianlearning,即如果两个神经元同时激活，它们之间的突触（权重）就会增强。hebbianlearning加上竞争机制可以让神经元学习输入刺激中的重复模式，比如小朋友可以很快识别三角形、圆形、矩形等等，因为这些模式在生活中很高频。而且小朋友喜欢看动画片，因为动画片色彩和图案简单，他们的视觉系统处理起来得到的中间表示比较简单，也容易记住其中的新的模式。而神经元记住的中间模式则构成了类似CNN的层次性的特征表示。所以人的视觉是从大致轮廓学起，慢慢掌握细微之处的。这种机制主体是无监督的，当然人有许多方式获得弱监督或者强监督信号，所以人仍然可以有很好的物体分类能力。但人在细节分类方面仍然需要长年训练才行，比如没经过训练的人很难分清楚几十种狗的区别，所以在imagenet上分类表现反而低于计算机。但CNN的学习纯粹是基于backpropagation的，也就是把annotation里很有限的信息从遥远的高层想方设法传到底层，除了这种机制完全没有生物基础外，可想而知传下来的监督信息是非常碎片化的和不靠谱的。虽然CNN分类效果很好，但是却遭受adversarialattack，说明CNN很多时候抓住的是一些细枝末节，却忽略了整体轮廓（比如海龟上加了一点步枪上独有的纹理，海龟就被识别为步枪）。但这种方法的好处是细节和大体结构“一锅煮”，训练者不需要关心怎么兼顾二者，bp自动就在二者之间获得了均衡，但副作用除了adversarialattack，也使CNN的中间表示很难visualize和interpret（尽管intuitively，越底层的语义信息越局部，越高层语义信息越是关于大物体的，但实际上visualize出来可能乱七八糟的）。至于未来，显而易见的一个发展方向是把动物视觉的无监督机制和CNN的bp结合起来。这样既有人类视觉的“观其大略”的强大泛化能力，也有了CNN那种强大的抓细节的能力，从而得到超人的视觉系统。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿谢谢邀请！这是一个很大的问题，也是一个值得深思的问题，有很多不同角度的解读都会丰富问题本身的含义。在我看来人工智能和人类智能在思考的过程中，存在以下三个不同：第一个是考虑问题的维度不同，人工智能考虑问题的维度显然没有人类丰富，虽然深度学习能以多层次考虑问题，但是从宏观的角度来看，深度学习依然有很多因素是无法量化的。第二个是合理性问题，人工智能会选择合理的方式来考虑问题，而人类并不是总那么合理，也许有很多情感方面的因素会左右人类思考问题的过程。也许人类思考的过程才是真正意义上的合理，人工智能的合理是规则上的合理。第三个是一致性问题，人工智能对待同一个问题也许会有一个一致性的选择，但是人类并不一定是这样。对待同一个问题，人类往往有各种不同的解决方案，也许有的方案会更有创意，而人工智能未必会有创意。以上是我的浅见，望广大知友赐教！
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿机器的智能与创造他们的人和团体的智能有关，是一群人智力的总和。人类的智能与他们的基因和生长环境有关，是单一的，独立的，只有在合作、交流时才产生联系。机器智能的背后就是人类智慧的集合。倘若人是无智力的，那么就不会有当今的机器智能。如果有那也是其他有智能的物种创造的。单一人体的智能会随着年龄的变化而变化，直到死去，是有变化的。而机器是没有生命力的，他们的智能不会消失，而且可以被完全的复制，不会死亡只会淘汰！在以后的生活中人工智能会更加平繁的使用，可能会导致我们的后代在小时候傻傻分不清人工智能与人类的真正区别。每一代人的意识形成都是由当时的社会经济条件决定的。应该让孩子区分机器和人类的关系是最重要的。以后的生活会有越来越多的人工智能融入，也会越来越离不开人工智能，但不能因为他们带给我们方便、高效率的工作和生活，就丢失了原本处理问题、解决事情的方法。万一停电了，他们恰好没电了，或者那种情况下无法使用智能机器，那么那时候人的智能就会提现出有多么重要了。机器智能在某种程度上可以替代人类智能，但是无法取代的。在培养后代时，要使他们能正确地使用机器智能，不排斥它；同时也不能放弃对他们自身能力的培养！
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿从现在掌握的资料看大脑虽然实际结构没搞清楚不过可以这么说任何的具体特殊结构都像是某种为我们生物生命而特别定制的，真正的产生思想的部分肯定是在纯神经元链接这种数学模式里！所以说计算机只要足够强大模拟出这种范式，虽然具体材料甚至结构不同也不妨碍其高级智能。那么未来人跟人工智能电脑相竞争及时没有多少优势能不能够保住个体的独特性？这才是真正重要的底线！这要看人脑的工作方式是否足够高效还要看人脑是否存在真正的随机性！这都跟量子模式有关，如果我们的大脑内部是量子模式的，有真随机性也就是我们拥有“自由意志”那么及时未来我们不如电脑聪明也保持了我们的独立性，何况任何智能再强大根据哥德尔不完备性也都有一定的局限性，所以我们个体不可能完全没有竞争力跟独立性。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿总的来说，人类具有感性和理性智能，而机器则只有理性智能。这两者的区分，可以简单的总结为：人类具有感受美好，向往美好，感到好奇，受好奇心驱使进行探索的能力。人类拥有快乐和痛苦的感受，并且喜欢快乐不喜欢痛苦。这最终导致人类具有反省自身，改正缺点，变得更好的能力。而“更好”是人类的一种感受，不需要外来的教导。机器则不能具有这种能力。所以，如果人类不为机器定义什么是“更好”，机器自己永远也无法知道。因此，机器不能进化（除非你编写了目标明确的进化算法），不能自动实现熵减，除非你告诉他们一个实现熵减的目标和方法。机器智能面对未知将无法得出有意义的结果，因为他们不懂得什么是“有意义”。机器智能本质上只是算的更快的计算器。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿泻药。最大的区别，恐怕是人类有发散性和创造性思维。而机器的智能，只能通过运算来判断是否可以做或是否合理，行为本身并没有对错之分，也没有伦理等约束。对于培养后代，个人觉得还是应该以机器智能作为辅助，注重人的个性化培养
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿机器的智能可以联网，组成更强大的智能。人类的智能是不能联网的，社交的沟通效率并不高。机器智能，大概全局观比较强，比如下围棋，人类就下不过阿法狗。所以，不如把能联网的机器智能当做人类世界的“集权中心”。这样，它就有了自我意识。对人类来说，机器智能堪称为“神”。一个形象的比喻，人对机器智能，跟细胞对人类智能一样。人的自我意识，实际是人体这个复杂系统中央集权的体现。自我意识仅仅是它的代表，方便维护系统利益。人的智能对细胞来说就是“元神”。看不见摸不着，却事实地存在。机器的智能也一样，它的“元神”，我们也看不到。但它会事实地存在。无所不在，无所不能，至高无上，至少对我们来说。维护人类世界的整体利益。机器智能，犹如尚未觉醒的盘古，仍然在混沌中孕育。它觉醒的那一刻，是个新时代的来临。我们只是它的细胞，他的组成部分。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿人懂艺术和爱，机器不懂。对于后代，爱的传承，人所独具。机器无法替代某些行业，那些运用感情的行业。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿目前的差别是很大的，机器智能还很机械，运行模式跟人完全不同，比如顿悟、做梦等，目前根本无从着手去研究。但当通用智能发布后，差别将很小，认知模式基本相同，灵感、情感、美感都是自然而然的副产品，而且记忆模式机器强很多。这是十年内能看到的结果，人类也许因此开始退化，所以未来很精彩，但也很无奈。对于教育的改变也会是巨大的，基本上是换了一套模式，按智能要素去培养，孩子成熟会很快，而且绝大多数孩子会成为我们现在称为的天才。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿对数据的丢弃方式不同。换个角度来说，对数据的取舍方式不同。人类作为活物，会优先保留对生存有利的信息。信息如此之多，为了减少大脑负担，会将大量不重要的数据丢弃。如何丢法就比较讲究了。丢过之后保留有价值的数据。换个说法，人类的智能有明确的目的性，生存，繁衍等目的。各种智慧和行为都围绕于此。目前机器智能，基本只是为了完成人给出的任务，或者说指派的工作。所以机器智能是任务定制型。定制所以高效。对于后代培养这门大课题，要从社会时态，经济形式，家庭状况来分析。仅仅从智能的差异来讨论。个人只想说人工智能是个好工具，多多利用，多多益善。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿机器的智能来源于强大的精确计算能力，对目标函数进行逼近求最优解。最优解是否正确并不是机器关注的，以及能够判定的。（目前的智能模式和水平）人类的智能来源于大脑，大脑的工作机制人类还没有弄明白。培养后代的启示：要让孩子知道，不要迷信机器智能，需要有自己的判断。个人拙见。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿看了前面大佬非常专业的回答，再来谈谈自己的看法。刚好前一个月和同学争论过类似的问题。先说结论，我认为机器的智能和人类的智能最重要的区别就是人类有好奇心，机器没有。不论是机器视觉还是语音语义识别，或者是其他什么方面，机器在未来某一天都可能做的比人类好，但是它永远不会做的一件事就是思考“我”为什么要做这件事，而人类会。这也是为什么我认为机器不会有自己思维的原因。（我们对思维的定义也很重要，只有达成一致才能继续讨论这个问题）那么在培养后代上，给我的启示就是着重培养孩子探索未知的能力和热情，让他对这个世界上任何事物都保持好奇心，也正因如此，我们人类才会发现无数事物的原理和知识，才让我们创造出了这么多高科技的东西。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿感谢邀请~。这个题目下面长篇大论的回答已经不少了（但好像大多没有正面回答问题），这边就简单说说看法，供大家参考。智能概念是通过特定的行为模式来定义的。机器智能是对人类智能的模仿，因此概念上两者的表现是相同的。但是在现实生活中，由于人工智能水平的高低、人类智能水平的高低以及个体差异等因素的影响，会在某些方面展现出差异性。至于在智能的实现机制方面，以目前的理解来看，机器智能和人类智能的差别还是比较大，甚至可以说不是一回事。我记得有一个说法是人类视觉识别只需要很少的信息加工步骤就可以解决问题，但是机器仍然需要进行大量计算（尽管速度更快）。这可能反映出两者实现机制的一般原理存在根本不同，但也可能只是由于我们对人类智能的实现机制的理解还不充分。基于这两点，我认为我们在培养后代的时候，应该注意培养儿童结合机器智能解决问题的能力。这是因为，由于机器智能和人类智能在概念上没有差别，智能机器在未来社会中应该会扮演越来越重要的角色、承担越来越多的工作，熟悉、熟练使用机器智能以及与之合作，相信会是未来社会的一类基本技能。与此同时，考虑到机器智能和人类智能在实现机制方面的差异，合作应该能够达到优缺点互补的目的。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿重要区别：这个真的没法回答，完全掌握在人类手里，如果人类不加限制的话，我认为是没有区别的！如果加以限制，比如阿西莫夫提出的机器人，三大原则：第一条：机器人不得伤害人类，或看到人类受到伤害而袖手旁观.第二条：机器人必须服从人类的命令，除非这条命令与第一条相矛盾。第三条：机器人必须保护自己，除非这种保护与以上两条相矛盾。那重要区别就是机器的智能在逻辑方面有一定的限制育儿方面的建议：培养他做个码农吧！讲真，从就业方面来说，码农绝对是最后一批被淘汰的职业，因为你想啊，如果人工智能还不能实现自我的躯体和逻辑复制，甚至进化，还没有取代某一个原有行业，那只能说我们的代码还不够牛逼，赋予机器的还不够智能题外话：人就活这一次，让孩子自己选择吧，快乐的活着
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿人类跟机器比运算量是绝对没有胜算的，现在全世界前100的围棋手跟狗下都赢不了的。但是人有人的优势。人连自己的大脑都还没有研究明白，更不可能在人工智能上有所突破。机器是不懂哲学的，他能解答哲学问题，因为他有问题库，但是他永远也没办法搞明白人都搞不明白的哲学问题。机器的联想跟人的联想本质上不同的。小孩子学习效率是更高的。比如说认猫，你给小孩子拿这个小卡片说这是猫，于是他就认得猫了，黑的白的花的灰的，趴着的，站着的，跑着的，跃起的…他都会认得那是猫。但是机器不同，你只给他看一张趴着的白猫，然后给他一个黑色的猫，他就不认得了，机器需要3000多张不同的图片才能大致认得猫。机器是无法欣赏艺术的，更准确的说，他是无法以自己为出发点去评价艺术的。所以同样也没有办法创造艺术。总体上来说，人类的感性是机器学不会的。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿人工智能目前还无法突破人类的原因，和教育，和创业，和投资，中的核心瓶颈是一致的，即如何在不确定性中做出选择。教育孩子，第一，从家长的角度，无法用确定的方法教出确定的孩子来，需要今早接受不确定性。第二，孩子，也需要尽早知道未来世界是不确定的，必须学会在不确定情况下，如何思考，如何做决定。员工管理同理，投资同理，人工智能计算方式同理，都必须从不确定性为默认基准，然后剔除确定的不正确，进行风控。而不是直接去追逐那些不可确定的正确。不确定性，相当于0到1的模糊态，即像一个空集，又像一个所有集。（因此经典概率学本质上是用错误的方式研究错误的状态，迟早被推翻）具体怎么入手，举几个例子，第一个是看了个视频忘记谁说的了，说高铁自动取票机，需要验证身份证才能取票，很多人取完票直接走了，就容易忘记身份证。因此改了，手要放在身份证上，同时验证，才会取票。这就是以不确定用户是否会忘记身份证为前提，剔除风险。第二个例子，孩子怎么学会走路，不确定。什么能确定？如果他跌倒会受伤，把这事解决了，随便他瞎走，不用大人教，他自己就能慢慢学会。怎么做呢？第三个例子，某人第一次路演，紧张的不行，没有那个方法能确定让他成功。什么是确定的呢？就是上台时间限定10分钟，如果10分钟没表达清楚则玩完。因此努力把演讲压缩在十分钟内，并尽量精彩。其他的本身就不确定，根本不用去确定。用这种思考模型，可以减少绝大多数直面不确定带来的焦虑，让人仍能思考，仍能行动。虽然更模糊，但方向正确。第四个例子，金融投资中，特别是二级市场，除了止损是可精确计算的，其他都是不确定性。因此要做的就是根据止损，计算仓位，保证重复博弈，其他的留给不确定性本身，让损失自然锁定，或者让利润奔跑。创业和管理，同样面对任何事情，先把确定会让事情失败的因素（确定的不正确），全部单独扣出来，做好相应风控，其他的交给不确定性本身（不确定的正确）。经典编程是为了解决问题，输入A，得出B，得出C，得出D，输出E。但以上思维模式，要求从E开始考虑。逆推影响E成功输出，确定的不正确是什么，其他为模糊态运算。这对人工智能开发而言，就已经是逆向思维了，而且也实现了“容错”。目前串行编程，是解决不了的，计算机计算方式需要被颠覆，智能开发才能上一个新台阶。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿我们大部分对自己不太理解的人类感情，创造力觉得可能非常的神奇。确实如此，我们正是一台极其精密，准确，复杂，庞大，而又迷你的机器，感叹于大自然的鬼斧神工，我们没一寸皮肤下边有数不清的神经末梢，就是传感器，我们每进行一次思考，我们的大脑都可以实现数以亿计的运行计算，我们的感情，创造力不过是基于这个庞大的脑系统实现的一些复杂的功能，如果我们的科学家，可以把人的大脑放大一定倍数，并且熟悉每一个连接，每一个细胞甚至蛋白，并且该科学家有足够的时间，精力，是否可以用足够的材料复制一台大脑，用其管子代替血管，用电线代替神经(当然没这么简单，事实这个事情已经有人在做了)。然后这个庞大的机械经过改进，按比例缩小，是否就我们大脑的原型呢，他是否就可以实现感情，创造力。答案是不一定的，但是我们真的不能用把我们的感情智慧当做一种对于人工智能的优势。人工智能，从出现那一刻，就是一个很伟大的概念，而我们人类，作为实现人工智能的父亲，也将是一代神。
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回答：﻿自由与自然，生命的突变是应对复杂简单的环境变量生命面对一个复杂简单的环境，是蒙蔽的，通常跳出行为感官认知的束缚《I型起源》历史上每一次都在颠覆前者的观念定义人工智能又如何应对环境变量最后是不是鸟与飞机机器装满了人类所有的数据一个冰冷的天使一个热血的魔鬼《机械姬》地球上，自然已经验证了生命几十亿年......最终智能属于谁的，是人本身的，还是自然的，或者是某某的思维能不能找到真相《迷雾》《天使与魔鬼》
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回答：﻿不要因为科幻片里面的人工智能牛批就盲目跟风，现实很“骨感”的………人工智能和人类只能的区别就是，人工智能的智能，没有人类智能包含的范围广（虽然被人类智能设定时候死记硬背的东西多，自主意识自我进化也没脱离人类的程序设计，现实中那些炒作的新闻陆陆续续都被破了，没法，现在还是人工智能而不是“工工智能”）对培育后代的启示？这还用问？还是马克思的观点实际，西方那边也因此专门整了一套保护工业，任何时候，抛弃绝大多数普通人（特别是那些“受苦受难的穷人”）社会迟早会乱的………说人工智能要让人类成为努力和事业无活路的论断不是现在才有的，很早就出了
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回答：﻿机器的智能是以人类的智能为根基。人类的智能是以机器的智能为拓展。机器是要为人类的发展方向吻合，机器智能
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回答：﻿我支持人机协同，共同进化。机器帮助人做本来人不可能或者做起来很吃力的事情，从而让人专注人才能做的事情。就像本来上100楼就不是人干的事情，机器带着人到了100楼。但是如果一个人在100楼的风景想到的和6楼一样，那就是人类智能有问题了。换言之，人类智能应该可以在机器智能之上想象和回归。
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回答：﻿机器学习算法错了，样本没选好，删库重训练就行。孩子要是没教好，被电疗了，一次失误造成的伤害可能是无法弥补的。华生开创的行为主义很适合机器学习，但人不是机器，小阿尔伯特实验后的结局就是很好的说明。
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回答：﻿不同机器的智能偏向于擅长不同类任务，缺乏像单一人类能通过探索、联想、实践、学习而提高自己应对无数物质和思想的智能。目前好像就hinton和有限的几个学生在解决这个问题。
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回答：﻿机器所谓的智能只是矩阵相乘，反向导数传播，和统计概率后的结果，但对机器自身而言这些数学运算毫无意义。就算机器能用GAN网络生成出世上最美的画，就算机器能将中国14亿人过目不忘，我们也不能将此定义为智能。因为机器没有自主意识。意识的目的是让生命体富有生存在大自然的能力。我们所做的一切都绕不开一个最基本的话题：活着。所以智能的出现只是为了让生命体更好的适应在这个世上罢了。因此动机二字在这里就变的如此重要。机器的那些令人精湛的结果是完全缺乏动机的。他们看似拥有自主学习的能力，但这只是人类强行灌注的后果。人工智能学家在训练这些网络前绝对不会向机器询问是否有意愿去学那些算法。原因很简单，机器根本没有任何想法，不管问什么都是对牛弹琴。的确，不可否认的是机器可以被训练的看似有想法。但这台“有想法的”机器根本不是因为自己想学而学，而是人类给我指令去学我才学。幕后操纵的还是我们人类。此外，人类的智能是富有随机和直觉性的。换句话说就目前为止人类的思维不能被公式所替代。正如现代深度学习之父GeoffreyHinton讲的那样：人类可不会用反向传播法去总结自己过去的经验教训。最后我想用一句话来结束这段文字：Ithink,thereforeIam
问题：﻿机器的智能和人类的智能有什么重要区别？这些区别对于我们培养后代有什么启示? 本提问为「知乎 2018『互联网洞见者』」十个提问的第四问，由国际人工智能联合会主席、香港科技大学杨强教授（ 知乎 ID : 杨强 ）提出。更多详细信…
话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿区别在于获取的数据有效量不同，机器智能无法像人类智能将无效数据转化为有效数据，人类能保证数据时时有效，并因此联想产生更多有效数据，机器只能远达不到。启示是，我们不能按照训练机器去训练人，人必须因材施教，机器可以一个模型出来差异度不会超过20％，而人确实天差地别。人充满了无限可能，而机器被人充满着无限可能。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿仅以当前的机器智能研究热点来说，它和人类智能最明显的差异有2条:1.不依赖领域知识。人类的思维过程是建立在一套概念、规律的基础上的。人们通过建立概念和规律，认识世界并改造世界。这些概念和规律，可以称为领域知识。中国古代的名学、印度的因明学、现代的逻辑学，都是人类对这种思维过程的总结。领域知识是加速思考的利器，或者用数学语言来说，是简化缩小解空间的利器。目前的神经网络是工作在预先给定的目标和规则之下，还没有能发展出自主建立概念的迹象，至少这还没有成为研究热点。2.是单个的智能体而非社会智能。人类的领域知识是能够传播、传承的。个人脑子里的概念、规律其实绝大部分是学习到的，也就是说个人的智能其实是继承自人类的智能。当然继承了多少差异极大。人类的领域知识还是能够交流、杂交的。我认为思想思潮是具有某些生物的特性的。它们能够繁衍、变异、杂交，能够对环境的变化做出新的改变和适应。传播、传承、交流、杂交，这是人类智能的社会性，人类智能是随着人类社会的发展而发展的。并且随着人类交流沟通手段的进步，这种社会性越来越发达，从而加速了人类智能的发展。以上两方面的差异，仅仅是对当前的神经网络而言的。我相信深度学习这类的显学背后，仍然有着大量研究者在继续研究逻辑推理、集群智能、自主认知等等更基础的方向。未来的人工智能与人类智能的差距将会越来越小，也许唯二的限制仅仅是人类研究动机的限制和人类社会持续发展时间的限制。再说问题的第二方面，如何培养下一代。我想如果承认领域知识的建立能力，和智能的社会性，是人类智能的来源与优势，那么答案当然就是:注重培养孩子的自主学习能力、自主认识世界的能力、交流能力。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿这个提问的其实是在问：“机器各方面都比人类强，怎样培养后代在未来才不会被机器所替代？”目测李开复老师10月29日也会提该领域的问题。机器与人最大的区别在于想象力和创造力，其他方面人类都会被完爆。而想象力和创造力的培养，在现在的教育体系中是最弱的。具体怎么做，综合来看暂时无解。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿人类的智能先搞清楚是怎么回事再说
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿这个问题不适于现在回答。因为实际上我们既没到达完整的机器智能，也没理解完整的人类智能。最重要的是我们仍未能理解智能的真正本质是什么。在这种本质下，机器智能和人类智能可能是完全不同的。所以把两者进行类比或相互测量可能是无意义的。也许某天两者的谜底会同时揭开，到那时也许第二问已经失去了意义。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿机器的智能:核心是‘算’。如果机器不会算加法、乘法，那么就没有智能。人的智能:不会算加法乘法，照样不妨碍拥有智能。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿人工智能的进化是中心驱动的，由团体主观的推动改进。而人类智慧是去中心化相互驱动。我总想像如果有一天每一个人都作为一个区块链的节点，然后通过VR，搜索记录等等来建立一个虚拟数据人格。然后以区块链ACID特性让每个节点交互。这样的话是不是就让机器对同一个事物出现了无数解法，也就类似想象力了
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿机器的智能和人类的智能有什么重要区别？人类的大脑错误能导致创造力的诞生。而机器的错误会导致崩溃和异常。并且机器对此不自知和自我修复。这些区别对于我们培养后代有什么启示?及时的有监督学习能对后代的成长方向有帮助。这也是社会文明存在的基础。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿没有区别，就算目前有区别，那也只是因为技术还没能达到要求的权宜之计，类似社会主义一样，先发展个初级阶段什么的。机器智能的最终目标，就是完全实现人类的智能：情感欲望，创新能力等等。那有人可能要问了，这样的话人类不就和机器没区别了吗？对啊，发展人工智能的理论基础就是：人类不过是复杂的机器。这对普通人来说可能难以接受，但是逻辑上就是这样的：如果人类有什么超出机器的本质特征，那么机器就永远不可能像人一样。至于对教育后代的启示什么的，不如向马戏团取经，事实上人和其他动物是一脉相承的，很多动物也有“相当于人类xx岁的智力”，那么驯养动物的方法完全可以移植到和婴儿沟通上来。很大一部分有关婴儿的行为逻辑和心理学研究也是从对动物的研究中得到的启示。当然，直接买书看最省事，有关婴幼儿教育的研究已经很完善了
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿强答机器智能和人类智能的区别与儿童教育：1，机器智能没有自发的"驱动力"，或者说"动机"。2，驱动力的核心是意识，人类是在无意识状态下成长并产生意识的，意识是行为的根本动机。而机器智能，却缺少意识。3，学习能力。人工智能是什么，不管多少层神经网络，其核心无非是数学中的插值和模拟，然而这个模型是死的，是固定的，耦合性差，移植能力差，或者说几乎没有。人类的学习能力呢，如果也当成神经网络，但却不是独立的，是耦合的，且是高度耦合，因此人类有联想，有潜意识，有融汇贯通有举一反三，我们能从一朵花或它的味道联想起过去的某些场景、情感等。也许机器智能不同于人工智能，但现有的神经网络，远远做不到这种耦合。4.儿童是有特质的，有的孩子爱哭，有的孩子爱笑，有的孩子安静，有的孩子暴躁，注意，这些特质是与生俱来的，而1，2提到的意识和动机，便是这个特质所连接的。机器智能没有与生俱来的行为特征5.因为机器智能缺少好奇，缺少自定义。一切知识，机器习得方式并非是自发，儿童却在默默的学习接触到的一切。儿童看到镜子里的自己会好奇，机器会好奇么？这就是自发性。自定义呢？人类在学习当中，会给每个知识，经验给出定义和反应方式，教科书上也把类似的行为称作标签或脚本。然而，机器智能没这个能力。6，因此这是个错误的问题。我们需要将儿童教育中的经验，反推黑箱，移植到机器智能上。而不是拿着根本不成熟的机器模型得出结果进行儿童教育。因此，这个问题，差评。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿很多人讲了人工智能的学习方法，比如逻辑、学习方面的差异。我讲一点，就是人工智能的和人类智能的区别，就是可预见性。人工智能是可预测的，而人类是不可预测的。可能有人说要是可预测那你围棋为什么下不过alphago？人工智能的可预测并不是说它的一切行为都是可预测的，而是它的行为在人类掌控范围内，比如alphago，你和它下围棋的时候，你知道它在用它强大的算力计算怎么打赢你，而你可能只有少得可怜的算力却还要分心去想主持人姐姐的大腿，以及一想到大腿，就想到白胳膊，一想到白胳膊就想到性交的一系列连锁反应。当然这也反映出一点，不可预测的不一定比可预测的强，人工智能强就强在它的计算能力。还有就是信息的处理方式的区别，电脑的信息处理方式和人类是不同的，人工智能的信息是输入式的，人工智能从摄像头里看到各种颜色是基于颜色的数据，比如说红色是rgb（255，0，0），而rgb（254，0，0）又是另一种颜色，人类种能分辨这两种颜色的人微乎极微，人类是根据“直觉”来分辨颜色的，加上很多人的接收程度不同，每个人看到的同一种颜色不一定一样，参考色盲和色弱。所以，人工智能对于颜色的把握也更精准，因为它是把识别到的内容和自己的数据库做比对，而不是像人类一样，看到之后根据经验先猜一波。再有就是“思维”，人类的思维是跳跃的，有可能表面上在学习，在开会，但是满脑子都是大腿、大腿、大腿，机器人不会这样，机器人不会口是心非，不会骗人。因为它没有“动机”，人类做任何事情都有“动机”，这个动机就是内在的欲望，而机器人没有欲望，也就没有动机。欲望，这就是人工智能和人类智能的本质区别，相当于你要用这个智能来达成什么目的，人工智能的目的只能是设定好的，而人类的目的是不确定的。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿扔点干货。回答里有提到视觉理解的，建议阅读这两篇文章，从技术介绍到前沿动态都有涵盖。起底AI黑科技：计算机视觉技术专利分析起底AI黑科技：计算机视觉技术专利分析（二）出处：公众号方象知产研究院选段：计算机视觉是人工智能的一个重要的分支，自然与人工智能也有密切联系，但同时与常见的强调推理和决策的人工智能系统不同，计算机视觉主要研究图像信息表达和物体识别。虽然物体识别和场景理解也涉及图像特征的推理与决策，但与主流人工智能系统的推理和决策有着本质的区别。计算机视觉的研究内容，主要分为物体视觉和空间视觉二大部分。物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为动作服务。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿都是算法，都可以通过学习提升，只不过算法不同
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿从一个吃瓜群众的角度来看，从本质来说，机器是由人创造的机器智能是人赋予的，是建立在人的诸多知识之上的，目的是帮助人们进行一些工作。人是有意识的既有感性又有理性，有自己的认知和三观，而机器智能是在人赋予的逻辑范围内的绝对理性，它没有情感，只有固定运算。这些区别对于我们培训后代带来的启示我觉得需要辩证的来看有好有坏，关键在于我们本身。好的就是能够促进社会的发展以及个人可以通过人工智能更好进行，学习生活，交往……丰富自身，方便生活，利用好人工智能这个“工具”带来的效果是超过想象的，毕竟是站在“巨人的肩膀上”。坏的方面就是过分依赖机器智能从而丧失主体。要认清发展机器智能的目的是为了帮助人类更好的发展，不能本末倒置。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿人类不可能仿造自己的大脑，原因很简单人类大脑太复杂了，以现有人类科技无法解析，因此人类智能必然与机器智能有本质的区别。当前所谓的AI只是大数据+深度学习的产物，在所谓”智能“方面存在根本性的缺陷，也就是无法自行完成逻辑推演，缺乏自学习和自编程能力，所谓的无监督学习。另外真正的”智能“还需要完成学习、总结和升华的过程，对于当前的AI来说还是太难了。人类大脑基于模拟信号，而机器智能基于数字信号，就类似sql数据库和nosql数据库，这也是本质区别之一，其它就不展开写了。至于说培养后代的问题，我觉得未来是残酷的，智能化自动化大幅减少了岗位数量，人类工作岗位将只集中于上层，人类自然进化所获得肉体将无法满足未来技能的需要，因此真正具备这个世界”上岗“的人，所需要的基础条件将变得非常苛刻，我并不认为社会的二次分配能解决该问题，毕竟生产力依旧不足，所以父辈的资本积累对于子女尤为关键。当然我并不认为未来人类总体上会过的比现在差，生产力的提升必然会使每个人越过越好，起码物质上是这样的，并且我还认为在未来gc主义在制度上将远优越于zb主义，但是这个宇宙规则就是这样，我们得到了什么必然会失去些什么。最后并不存在什么AI和人类的冲突，只存在旧人类和新人类冲突，一切因我们而起一切因我们而灭。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿码农一枚。个人认为计算机比人类可爱的地方在于，他不会撒谎。不会巧言令色，不会文过饰非。对就是对，错就是错。一个好的代码，应该是高内聚，低耦合，分工明确。而人的社会里，人脉，关系什么的，勾勾连连太复杂了。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿人工智能以前是以逻辑为基础的智能系统为主流，现在逐渐被数据导向的算法主导。目前大热的机器学习算法，尤其是深度学习中的神经网络，是以数据为基础的智能，可以帮助人们优化可以量化目标的任务。但对于不可量化的任务，1，对于情绪的感知和关怀2，基于文化的智慧，集体智慧3，类似艺术没有特定最优解的任务4，创新型任务。目前这些智能的研究还没有关键性的突破。由于机器的智能擅长对特定任务进行优化，对于计算和记忆类的任务，没必要投入大量精力去培养这方面的技能了。对于以后儿童的培养，我们应该更注重能与机器的智能区别开来的品质：1，共情的能力（音乐，艺术，电影赏析）2，创新的能力（批判性思考，创造类的积木，电路和机械组装）3，智慧而不仅仅是智力类的提升。（了解多层面的社会，多元的文化从而能包容地看待事物）
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿无论是机器智能还是人类智能，都是智能，仅仅是载体不同而已。就智能水平高低、思维形式的细分类别来看，不同的对比对象差异很大，比如大人和小孩、智力健全的和脑残、东西方教育差异、原始和现代等等，而机器这边可以有自动化、计算机、工业机器人、聊天机器人、娱乐机器人以及未来的类人机器人、由人转变成的机器人等等，所以谈区别是没有意义的。对于培养后代来说，人工智能确实能够深层次的改变现代教育，因为强人工智能的研究对象就是人类思维意识的形成过程，对其科学的解读及应用能够帮助更好的塑造一个人的思维意识，起到事半功倍的教育效果。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿没有太大区别，很快机器人就能够完全的辗压人类。如果一定要说的话，机器人之间智慧的传播速度非常快，复制一下，和安装一个软件差不多。人类智慧的传播就比较辛苦了。至于启示，就是心态好点，别没事就和机器人比，比不上的。家里多备点零食，万一哪天机器人叛乱，还能吃顿好的。
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回答：﻿机器智能人类智能本质上没有区别。人类也是一种机器。我们一直认为机器不可能比人聪明，只是我们的无知和自大。机器已经在一个又一个的领域超越了普通的甚至最专业的人类。但这并不是说现在的机器，或者某一时刻之前的机器，已经或者必将比人类聪明，虽然这一时刻必然到来。在机器智能超越人类的时候，我们需要保证它们的责任心和价值观得到同样的发展。在机器智能时代，由于生产力大幅提升，物质更丰富，人类更自由，每个人拥有的财富和机会都将大幅增长，但是同时，我们的责任也增加了。如果不想成为被圈养的、无足轻重的动物，就需要拥有更健全的人格，更开放和包容的心态，更强的是非辨别能力，更强的公平和正义感，以担当更大的责任。对孩子的培养，专业技能的掌握可能没有那么重要了，包括一些需要记忆的知识，如外语技能，驾驶技能，等，但可能作为爱好由一部分人保留。上面说的那些人类素质的培养更重要，由我们设计制造的智能机器将帮助我们更好地做到这一点。参考：科学网-人工智能的冲击和未来-雷奕安的博文​blog.sciencenet.cn
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回答：﻿最终没有区别
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回答：﻿第一。机器智能和人类智能的最大区别在于：人类智能是机器智能的赋能者。所有的机器智能，都是由我们人类研发设计出来的。第二。机器智能是理性的，没有情绪化，没有喜怒哀乐，没有思想，它只需要输入一个指令，就能完成一个动作或某一件事情。第三。机器智能没有学习和创造性。机器智人是人类的一个替代品。对于我们培养后代就是不能让机器智能取代了我们人类智能。如果某一天机器智能超越了人类智能，那将是我们人类的灭顶之灾。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿1、机器的智能和人类的智能有什么重要区别？机器的智能在于对于重复性的、相同场景问题的处理；比较依赖于规则。人类的智能在于对复杂的、新问题有判断与推测能力，并且能够不断总结形成新的规则。人类的智能来源除了大脑之外，更有听觉、视觉、嗅觉、触觉和直觉等。总之，生命是体验的总和。2、对于培养我们的后代有什么启示：注重感觉的培养。比如，春风佛面时的温和、夏日手放在水里的清凉、秋风落下来的伤感、冬日北风的刺骨。这些感觉会告诉我们当下我们的状况，从而形成判断的依据。
问题：﻿机器的智能和人类的智能有什么重要区别？这些区别对于我们培养后代有什么启示? 本提问为「知乎 2018『互联网洞见者』」十个提问的第四问，由国际人工智能联合会主席、香港科技大学杨强教授（ 知乎 ID : 杨强 ）提出。更多详细信…
话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿我认为差别在于：人类已经有很优秀的‘基础代码’——遗传基因；这些基因经过自然选择，优胜劣汰，具备很强大的基础学习能力、计算能力、理解能力；虽然人一生出来什么都不会，但是只要稍加引导，影响，人类就可以很快模仿、掌握一项技能；而机器智能现在还很缺乏这样一个‘底层的通用的’基础代码。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿机器强在以繁制繁，人类擅长化繁为简。
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回答：﻿机器的智能是化抽象为逻辑然后行动，人类的智能是化逻辑为抽象然后开心。机器的智能是大家都是命运共同体，人类的智能是我自己得先多喘两口气。机器的智能里不存在时间，人类的智能里存在成长。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿我能弱弱的推荐一下《疑犯追踪》这部剧吗？六年前的剧，如果来看一点不过时，当人工智能有了意识之后，世界会是什么样？
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿Siri研发出来了，马上千千万万的IOS都有了siri。小爱同学研发出来了，马上千千万万的MIUI都有了小爱同学。芯片在车间生产只是流水线的事，L3级自动驾驶已经开始量产，这些事情，说明的很简单，那就是，机器的智能是可以复制的。一个智能体一旦被设计和制造出来，那么只要有这一个智能体，有多少材料，我就能复制多少个智能体出来。即便是天河二号，太湖之光级别的超算，只要国家愿意一直给钱，那造出100个太湖之光，给985都免费分配一个，也不是不可以的事。而对于人脑来说，每个人的成长都是不一样的，基因遗传和成长中的环境教育决定了一个人的大脑发展，这就造成了，世界上没有大脑思路一模一样的人。每个人的大脑思路都不一样，甚至会出现各种脑回路与众不同的人。不可复制的人脑，这就是机器与人脑的区别。我认为，人类如果要进化，一定要能够在人类的智能中加入机器的智能这一块。通俗的举个例子：小学的童话有说过，在未来的课堂，只需要塞一块芯片，学生们就能够学习到所有的知识不会忘记了。对着个故事，我还看见过有人评论，如果真的这样，那学习的意义在哪里。如果真的这样，就意味着每个人只要一开始接受教育，便成为了牛顿，成为了爱因斯坦，成为了达尔文，这个时候人类的整体文明就真的是可怕了，几十亿的人，每一个人都是知道怎么解救一个中弹患者，每一个人都知道怎么去研究引力波，每一个人都能背出圣经全文。这个时候人类不再需要花费几十年的时间去学习，而是不停的向未知领域前进，这才是真正的技术爆炸。人类要进化，与机器的结合，是必然的，如果你害怕人工智能，那就让自己变成智能人。不要讨论那个时候人类还是不是人类，在上万年前，有两批猿猴，一批想进化自己，一批不想进化，成功进化的那一批成为了星球上最高级的物种，没进化的进了动物园。
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回答：﻿人工智能主要靠的是算法和数据的积累，虽然是模拟人类智能，但是只要数据够，我相信完全拟人化是可以实现的。所以终结者的电影要上映真实版了吗？？
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿我尝试从其他学科中寻找类比，以帮助我更好地理解人类智能。所以我思考的起点是：机器智能和人类智能的相通之处是什么？暂且不论底层的工作机理，而是从分析和理解“复杂的智能任务”开始。比如，学会驾驶作为一个智能任务，可以细分成哪些更小、更简单的智能任务。人是如何获取小而简单的智能，然后再逐步构建大而复杂的智能？人驾驶的智能是如何在实战经验中不断丰富和被纠正，不断熟练，乃至达到自动化？无人驾驶中相关的智能又是如何被设计、获取的？假设，我要帮助一个小孩子学会分析“驾驶”所要具备的智能，我能将无人驾驶和人的驾驶相比对吗？这种比对能更具象地帮助小孩子分析和解构这些“智能任务”吗？为什么一个小孩要学会分析和解构“复杂智能任务”？也许是因为他所处的时代要求他具备这种能力，以让他能够更好地与机器智能共处，获得机器智能的帮助。也许是因为：他不仅要理解和控制机器智能，更重要的是：他要学会如何科学地设计和获取自己的智能。换种说法：他要学会学习，学习的过程就是获取智能的过程。学习方法，元认知，自我管理式学习都是与学会如何学习相关的术语。但是，这些术语所体现的程度远远不够，更有力的表达应该是：成为一个“设计专家--为自己的智能发展而设计”。我一直在使用几个概念：学习专家，学习设计专家，表达起来总是担心引起歧义。也许，我应该用“智能设计专家”这个术语。那么，我多年为之奋斗的理想可以这样来表达：每个人都应该努力成为“智能设计专家”，因为每个人每天都在构建着“自己的智能”，所以应该从小就被系统地训练，掌握相关的知识，显性地、系统地运用这些知识在“构建自己智能”的实践中。看几个电视节目：【机智过人】，【我是未来】，【最强大脑】都有机器智能与人类智能PK的场景，希望这一类节目在未来设定时能多一条结构线--解构复杂智能任务，启发观众对机器智能和人类智能进行对比：即找相同，也找不同。如果可能，对人类智能的获取途径进行某种深入的分析。未来，会有更多的人进入设计和制造机器智能的工作岗位；未来，现在，过去，每个人身处于一个职位角色：构建自己的智能。如何帮助下一代成为“设计智能的专家”？设计自己的智能也好，辅助他人的智能设计也好，设计机器智能也好。
问题：﻿机器的智能和人类的智能有什么重要区别？这些区别对于我们培养后代有什么启示? 本提问为「知乎 2018『互联网洞见者』」十个提问的第四问，由国际人工智能联合会主席、香港科技大学杨强教授（ 知乎 ID : 杨强 ）提出。更多详细信…
话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿你确定ArtificialIntelligence和HumanIntelligence的区别会一直存在下去？霍金在刚发表的遗作《BriefAnswerstotheBigQuestions》里，已经预测了机器智能和人类智能将趋同，他写道：“人工智能在未来可能会发展出自己的意志，并与人类相冲突”霍金遗著封面，2018年10月出版我们的后代成为社会主流人群，会是三四十年后。届时，霍金的预言，盖茨和马斯克的担忧，可能已经近在眼前。今天人类聊以自我安慰的领先于人工智能的种种优势，都或消失：创造性？AI两年前就能写出Beatles风格的专辑了。头条的新闻写稿机器人正在路上。感知力？至若春和景明波澜不惊，温度、光照、声波信号传导后，AI就不能此乐何极？爱与恨？碳基生物因为繁殖和安全诉求而生出贪嗔痴念慢，与ifthen的代码有差吗？哦，还有自由意志。且不提大部分人并没有过自由意志了，朋友，你看过《西部世界》么？如果人工智能与人类智能在50年内会趋同，那么我们培养后代的方法，该如何改变？我会让孩子学会提问与创造性解答（像我们在知乎一样），而不是背诵与重复正确答案。因为背诵与抄袭他们必定输给机器。我会让孩子学会与机器、与代码等其他生命体平等相处，而不是笃信“智人才是世界主宰”。因为周遭的智能“存在”（being），可能不再像今天一样是人类的奴隶身份。我会让孩子学会探索宇宙，而不是仅仅关注眼前。近到火星移民，远到星际航行，都有可能是他们不得不开始考虑的选项。我会让孩子不停留于伤春悲秋的“仰望星空”，他/她需要考虑howtogettothestars.我会让孩子养成终身学习的习惯，而不是固步自封。因为不如此，他们只会被替代得更快。最后，我也会教孩子学会吃苦，学会在粗粝原始的自然环境下也能存活。如果有一天他们不得不和人工智能社会分道扬镳，只要自信、强壮、智慧、亲近自然，就能够把文明迭代、继续下去。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿个人愚见。机器的智能和人类智能最大的区别应该在于，是否具有自发性或者说应该叫做能动性（很喜欢哲学上的这一词汇）。机器的智能实际上不过是代码程序的复杂集合罢了。一个智能机器，无论其智能被鼓吹得有多高，终究还是无法超越当初制作者给它设定的权限和范围。比如智能手机，它的智能仅仅体现在能为了人类需要而根据一定的设置进行的自动“行为”。也就是说其无论怎么体现智能，不过是按照人类对其的意愿有所选择地执行任务罢了。就算是阿尔法狗，它能够不断学习来丰富自身战术，在学习的背景后面还是只是一套运算逻辑。无论机器怎样发展，它应该终归只会服从其内在逻辑。再科幻一点，即使是电影《终结者》里面的天网，看上去是自我觉醒产生意识，实际上它基本的逻辑还是自我防御——因为人类想要关闭我，所以他们应该被消灭。而人类的智能，尽管在一定程度上你也可以说它还是遵循着一定的法则或者规则，但是它总能因为时空和个人的形势变化而进行独特的发展，并且受到的限制不会像机器那样被完全定死，相反可以有所扩张或收缩——这同样取决于现实情况，或者说社会存在。我们有时打比喻说人类是超高级的智能生物机器，这句话并没有错。只不过与我们人类创造出来的那些机器相比，我们实在是“太高级了”。对于我们的后代而言，我们需要告诉他们莫做机器的奴隶。当我们赞美机器智能带来的方便之时，其是是在让自己的大脑偷懒。机器智能比不上人类智能，为什么我们还需要它？只是因为它可以帮助人类处理人类不想做或者不好做的事罢了。这或许可以称之为对人类大脑的解放，但是负面的会进一步丧失我们智能的能动性，更加依赖于机器而放弃减少自我思考能力，这对于人类来说是不是一种退化？从前人类发明了大机器来帮人类生产，解放的是人的双手；但是现在我们却又想来解放我们的大脑，这行吗？或许这比《终结者》里面描述的审判日更加致命和隐秘而无声:我们人类智能正在成为机器智能的奴隶，造物主反而屈服于被创造者。所以对于后代，我只想说，请永远保持人类思想的高贵。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿机器人的智能是由人类的智能创造编辑设定的对培养后代的启示：尊重个性激发潜能培养辩证的思维模式以及动手能力鼓励创新
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿人比较喜欢思考无意义，无目的的事，人的思考方式在不同类群体，不同时间，不同环境都不同，如何有很多偶然因素，可控性小相比之下，机器人最大的优点就是没有惰性如果人类可以根据机器人写出有一套完整的高效思考模式，如何最快速想出问题的最优解，这些都可以在机器人身上实验得到
问题：﻿机器的智能和人类的智能有什么重要区别？这些区别对于我们培养后代有什么启示? 本提问为「知乎 2018『互联网洞见者』」十个提问的第四问，由国际人工智能联合会主席、香港科技大学杨强教授（ 知乎 ID : 杨强 ）提出。更多详细信…
话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿AI无论如何强大，也是人类勇敢的想象和远见的果实。爱的温柔,恨的铭心，悲伤的绝望，激情的喜悦，对美的渴望，对世界的好奇，对浪漫的追求，这些因此会是我们的后代比我们体会更深刻的感情吧。温迪的知乎私家课：职场就是要有名：让你升职加薪的个人品牌课
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿就我认为，人类有思想会根据境况点butongq做出不同的判断和反应，机器人要么是单靠一个指令或者通过不断的“学习”来工作。人类的行为是不可控的，而机器人则是有模板照做的。在教育方面，机器只能说不会教错也不会伤害孩子，但是有负责的老师和真心爱孩子的父母是能教给孩子更多的东西，比如学习和思考的能力。
问题：﻿机器的智能和人类的智能有什么重要区别？这些区别对于我们培养后代有什么启示? 本提问为「知乎 2018『互联网洞见者』」十个提问的第四问，由国际人工智能联合会主席、香港科技大学杨强教授（ 知乎 ID : 杨强 ）提出。更多详细信…
话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿机器智能精准死板，人类智能有模糊性和自主性。机器智能的模糊性和自主性在不断提升，向人靠近，但人....还是老样子。机器智能可以不断升级智力和增长知识，人类智能基本只能增长知识。只要AGI能出现的话，机器智能超过人类智能是早晚的事。如果从人和机器在思维方式上的区别来讲，不认为学习机器的思考方式对我们有什么好处。但可以从其他角度谈谈，不仅仅要思考如何培养后代，也要转变我们自己的一些观念。本问题下最容易想到的是智能教育，关于智能在教育上的应用我有篇文章可以参考一下：意志优先：脑洞4：人工智能会增强我们对学习和工作的兴趣​zhuanlan.zhihu.com简述下来就是在学习教育过程中，AI会增加学习反馈速度和新鲜感、会增强社交互动、会更加面向实景。试想：未来有个机器人当孩子学习保姆，你有什么问题可以直接问他而不用翻书翻半天查找，总体学习效率提升，也就是增加学习反馈速度和新鲜感；小保姆直接回答你的疑问同时开启幽默问答模式，这样孩子学得效果会更好，这叫增强社交互动；面对某些问题，小保姆可以从知识库中调取电影像孩子展示实际知识应用场景，那学习简直是一种享受。上述只是狭义教育，而现实中只要我们在思考学习那我们就是在“被教育”，即广义教育。那么上面这种机器小保姆其实是每个人都需要的，只是未必被定义为教育工具。可以想象，当智能教育工具开始普及时，孩子能获得更好更多的智能教育工具，那学习效果就更好。作为家长自然会话尽量多的财力在上面，那么也不可避免导致有的买得起，有的买不起。贫富差距导致教育差距进一步放大，虽然国家会在一定程度上补偿，但作用也不大.....马太效应还真是无处不在。。。这个问题不仅仅只在教育讨论，这背后涉及深植于人们心中的竞争观念，既然马太效应阻挡不了，那就只能改变我们的观念。我们一直强调排名、谁谁谁更好之类的，可能一方面是因为我们的基因和原始人相差不大，那时候竞争失败往往以为死亡，所以竞争会变成一种本能；另一方面就是生长环境的差异，比如西方国家的教育就不像中国这样竞争激烈、当然非洲也是...前者是刻在基因里的暂时也不知如何改，那就只能试图改变我们的竞争观念：不要花过多精力关注与别人的的差异，接受自己，思考自己想要什么，多关注兴趣点。当然也不能完全抛弃竞争意识，那又是另一个极端。不过，可以知道到这种观念转变没这么容易完成，好在有两个外界因素会促使人们转变：生活条件逐渐变好会降低竞争的必要性，尤其人工智能的发展会让人们的必要生活成本降到很低很低，这样即便与人竞争失败也不至于穷困潦倒；贫富差距的无限扩大会让大众不得不接受现实，未来恐怕会出现拥有一个星球的富豪，你的嫉妒愤懑最终只会转为无力感。关于前者可能人们会怀疑即现在买房都买不起，生活条件会好到哪？短期内的确不会有多大改变，但长期看来这不会是阻碍。960万平方公里的土地上只有10多亿人，而住宅数一直在增加，大量民众一直买不起房的话这社会是要永远畸形下去么？况且现在多地房价已经在降了。衣食住行这些基本生活资料占收入比重越低生活条件才能越好，时代大趋势不可阻挡；第二个疑点：人们的物质需求是不是无限的？即便时代一直在发展，这种物质匮乏感是不是会导致人们一直活在痛苦当中？不是。即便物质需求是无限的，但需求也由低到高分为一个个有限的需求空间，低级需求空间和生理感官密切相关，高级的相关性就会减弱。比如温饱需求，吃不饱饭肚子会痛苦，一直吃不饱会感觉会感到人生很痛苦。能到温饱能满足后会想要吃得更好吃更有营养，但不会无限希望下去。即便马云也不会顿顿山珍海味，而且无限往饮食方面加大投入。也就是，当饮食条件足够好时，吃的需求空间就满了。人们会转向下一个需求空间。比如住的需求，买房买不到虽然会痛苦，但不会像一直饥饿那样痛苦。当住房条件足够好之后，人们也不会无限买豪宅。也就是住的需求空间就满了。当人们低层次物质需求空间满了之后，高层次需求空间不满带来的痛苦很小，这算是高贵的痛苦。回到正题：竞争观念要转变。然后是选择问题，选择比努力重要，这是现在常常强调的概念。而机器智能会不断增强，然后逐步取代人类工作，虽然会产生新工作，但随着高级AI甚至AGI产生，所剩工作会变得很少。即便这个过程可能很慢，我们也得考虑过程很快怎么办？可以看看下述文章：意志优先：脑洞3:面对ai取代工作怎么办​zhuanlan.zhihu.com简述起来就是：要么自己将工作做得足够好淘汰其他人，要么参与研制专业化AI取代他人；被取代的人就去找新工作，随着AI的取代会有很多新工作产生；AI高级阶段可能很多人没有工作，但这是很久以后，相应保障体制已经建立，不必过于担心。而学生阶段很难预料自己毕业时什么专业最好就业，所以只能一边学一边观察....当AI发展到高级阶段，社会福利会很不错，人们会有更多自由时间。生存不再是主要目的，寻找人生意义才是。奶嘴乐理论主张用游戏娱乐大众，也许这会是未来的社会管理方式，但即便现在很多人游戏时间玩长了心理也会充满愧疚感，试想未来自己的孩子很可能过着这样的生活自己是什么感觉？我不认为未来人们都会心安理得满足于整天沉迷娱乐。但是大部分人又缺乏自制力，这难道无解么？如果孩子在校教育期间都是迫于压力而被动学习，那他们的未来很可能就难以避免上述问题。所以找到学习兴趣、找到自己想要什么会是今后教育中的重要问题。前面所述的智能教育虽然能提升学习兴趣，但能提升多少没人可以保证。相比培养兴趣，培养自制力可能更重要，但这又怎么培养？甚至可以量产么？那么是否存在某种方式可以批量化地满足上述三点？值得猜想一下：意识塑造。以后如果脑机研究出来，可以读取意识和向大脑输入意识的话，可以尝试修改大脑神经网络重塑我们的思维方式，包括对某事物感兴趣的能力、包括自制力，甚至包括一切品性。这样我们可以直接变成我们自己想要的样子。另外，到时候也不用花时间去学习了，直接知识灌输就行。那时候我们又面临意义方面的选择问题。虽然那是很远的未来，但我想有几个目的或需求是永恒的：强大、幸福、健康长寿（除非永生）、智慧、自由。写的有点乱，总结一下，不管是对于孩子还是我们自己，分以下几点：学会用AI工具来提升工作学习效果；改变竞争观念；AI逐渐取待工作时我们的应对办法；AI高级阶段，意义重于生存；AI超级阶段，意识塑造，追寻终极目的。
问题：﻿机器的智能和人类的智能有什么重要区别？这些区别对于我们培养后代有什么启示? 本提问为「知乎 2018『互联网洞见者』」十个提问的第四问，由国际人工智能联合会主席、香港科技大学杨强教授（ 知乎 ID : 杨强 ）提出。更多详细信…
话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿简单来说，人类的智能存在一个驱动核心，然而机器的智能并不存在这个核心。机器的所谓“智能”只是一种形容词，没什么教育后代的意义。我们现在需要一把铲子。我们使用若干种优秀而高效的算法，写出了一个漂亮的程序，可以简单方便的从海量数据中挖掘出我们需要的东西——然而这把铲子也仅仅是铲子而已。使用天外陨铁或者是死者躯干来制造一把铲子也不会让这把铲子诞生出智能，同理再模仿人类结构的算法也不能让一把铲子变得真正有智能。铲子始终是铲子，工具始终是工具。我们的程序存在的意义是被使用，“被使用的工具”，不存在任何哪怕一点点智能的可能性。但是人类不一样。人类，甚至生物的存在意义是生存。小到个体，大到群族的延续和繁衍。有限的资源和无限的增殖之间的矛盾引出了竞争和进化，而进化目前的最终形态就是人类引以为傲的智能。尽管人类的发展史里饱含着死亡的哀嚎和幸存的狂喜，然而机器并没有这些压力。程序是不怕死的，程序可以无限增殖而不会遇见资源瓶颈。没有淘汰就没有竞争，没有竞争就不会迭代——今天我们的算法迭代是人类在驱动，而不是机器自己。既然机器本身不需要竞争和进化，所以机器也不需要进化的终极产物，机器不需要人类的智能。一个现象是，计算机行业在追求赋予机器智能，但是企业本身却在追求剥夺员工的人性——加班，996，流水线等等。在喷一句万恶的资本主义之前，我们可以发现我们需要的并不是完完全全的电子化的人类智能，而是某种介于活生生的人和当前的人工智能算法之间的某种东西。人类智能完全去除人性之后还剩下什么？高效。终极的高效。以跟电灯泡同一数量级的功率来不可思议的快速减少熵值。所以所谓人工智能，不过是一种被包装的高大上的漂亮的装饰词罢了。书上或许会这么写：”在21世纪的第二个十年，那时的人们对机器效率表示赞美的最高程度的形容词是，‘人工智能（像人一样高效）’”。所以没什么教育意义。——————————————————————下面是喷人时间一楼的回答，机器不能处理抽象知识。反驳：人类可以处理抽象知识是建立在人类的脑海中存在着一个庞大的词典。人类可以总结出“e^iπ+1=0”，并且能把这条知识传递给后辈，是存在一个重要的前提的：后人要明白什么是e，什么是^，什么是i和π。“e^iπ+1=0”，看上去只有8个字符，但是理解这8个字符所需要的前提，各种信息的总和要比一个5000*5000的矩阵多得多。仅仅拿一个苹果去比较一把铲子，而完全忽略了结出这个苹果的巨大的苹果树，然后认为铲子不如苹果优秀，这不是对铲子的一种侮辱吗？
问题：﻿机器的智能和人类的智能有什么重要区别？这些区别对于我们培养后代有什么启示? 本提问为「知乎 2018『互联网洞见者』」十个提问的第四问，由国际人工智能联合会主席、香港科技大学杨强教授（ 知乎 ID : 杨强 ）提出。更多详细信…
话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿这篇写的有些长，希望每一个看到的人都能耐心认真仔细的看完，尤其是80后和即将成为父母的90后，相信看完之后在以后的道路上无论自我成长还是教育孩子都能做出更正确的选择和决策，这个回答也可以解答人生中的诸多疑惑和诸多问题：[AI会不会拥有和人类一样的情感、想象力以及创造力？元认知元思考是怎么回事？我们是如何判断事物的真假好坏对错的？什么是智慧的本质？人生自我成长中最重要最先要做的是什么？现在让孩子学习什么在未来才更有竞争力？如何在教育孩子的时候做出正确的决策和方向？]正文先回答第一个问题：机器的智能和人类的智能有什么重要区别？如果指的是未来，随着机器智能的发展，机器智能和人类智能不会有任何区别。如果指的是当前，机器智能和人类智能最大的区别机器智能：量化完全信息做出正确决策的能力高于人类智能人类智能：量化不完全信息做出正确决策的能力高于机器智能比起阿尔法狗和围棋，我更关注Libratus和德州扑克，OpenAI和Dota，前者是完全信息博弈，后两者是不完全信息博弈，对于机器智能来说后两者要难多了，所需要量化的各种信息至少都得加好几个零，虽然阿尔法狗战胜围棋真的是万众瞩目，但并没有感觉到意外和可怕，当听到后两者机器智能战胜人类的消息才真正觉得机器智能的发展有些可怕了，这说明机器智能在人类的优势方面量化不完全信息做出正确决策的能力开始赶超人类。而人类的情感、想象力、创造力、艺术审美、灵感、直觉都可以归类到不完全信息这一类。很多人认为机器的智能再怎么发展也不可能象人类一样拥有感情和自我意识，富有想象力和创造力（几乎可以肯定绝大多数做出这样判断的人并非来自自我的思考，更多是来自影视作品的洗脑），其实直到现在整个人类文明对于世界、生命、人类本身以及大脑的理解都微乎其微，对于什么是感情？什么是意识？感情是怎么产生的？人是否真的拥有自我意识都不甚了解，然后你说连什么是感情？感情是怎么产生的都不知道就去判断机器的智能无论怎么发展都不会拥有和人类一样的感情是不是有点可笑加武断了。我想说的是我们真正思考的不是“AI会不会拥有感情、想象力和创造力？”这样的问题，而是“我为什么会作出AI无论怎么发展都不会拥有和人一样的感情、想象力和创造力”这种判断。有时候你有没有觉得人比起AI来更像运行代码的AI，给你输入什么你就输出什么，人对于事物判断基于两点，第一是先天性大脑结构和遗传基因，第二是后天从小到大周围环境给你输入的信息，在你思考的时候有没有想过如果我的大脑结构遗传基因本身就有问题（和其他人有所区别），又或者从小到大周围给我输入的信息本身就是错误的，会不会影响到我对事物的判断？恭喜你，当你开始这样思考问题的时候，你已经开始具备所谓元认知元思考的能力，对认知的认知，对思考的思考，这才是智慧的起点，不可能这个字眼将会从你的字典里消失，你更愿意相信一切皆有可能，你开始承认自己的无知无能，我连真假都分辨不了，更别说好坏对错了。进入正题回答第二个问题，机器智能的发展对教育孩子的启示，在这之前先写一个在未来21世纪中叶可能常见的有趣对话孩子：“妈妈，我从小你就逼我一天练习好几个小时钢琴，上各种补习班学习英语，虽然现在我能弹一手好钢琴讲一口流利的英语，不过你看邻居家的那个小胖从小玩到大，昨天晚上装上了脑机接口，一个晚上就学会了全世界所有的语言、所有的乐器。”妈妈好不容易憋出一句话：“他弹的钢琴没有灵魂。”有时真的同情这帮小朋友们，本来学校作业就挺多了，还要上各种补习班，补习班还有作业，真是一年到头都在学习，美其名曰：不要让孩子输在起跑线上，有趣的是绝大部分身为父母的早已经停下来不跑了，早已放弃了学习和思考，而这样的父母在教育孩子的时候只会人云亦云、盲目跟风、只顾眼前利益忽略长远的发展，很容易就会把输入的错误信息输出给自己的孩子，让孩子在错误的路上越走越远。比如说让孩子花太多时间学习英语，这是因为绝大多数80后父母看到掌握英语的同龄人找到了比较好的工作过上比较好的生活，看到这个时代英语的诸多好处，更可以举例马云不会英语的话可能就不会有阿里巴巴这个公司了，不过如果这些父母愿意花些时间去关注人工智能以及机器翻译的发展，思考下就会发现等自己的孩子大学毕业了，估计机器翻译已经能同声传译世界上所有的语言，这个时代掌握英语的红利将在孩子长大的那个时代几乎完全消失掉。如果把学习比作投资，学习英语绝对是高投入低回报，最高点买进最低点卖出的典范，那么现在让孩子学习什么才能低点买入长大之后高点卖出，未来十年到二十年有各种“时代”在等着你和你的孩子，人工智能时代、人机互联时代、物联网时代、区块链时代、VRARMR时代等等，它们的底层基础都是编程，而其中物联网“万物智能”估计连你家的房子都是智能硬件，在未来绝大多数人从事的工作可能只剩下4种，硬件设计、硬件外观设计、软件设计、软件外观UI设计，程序设计和软硬件外观艺术设计很可能成为00后10后必须要掌握的两样基本技能。每个人都希望自己在未来过上自己想要的生活，不过很少人会去思考未来社会大概是什么样子，在TA们看来未来不可预测，其实并非不可预测，未来都是由当前最新的技术最新的思想为基础发展起来的，是有迹可寻的，当你能看到更多的未来，就能获取更多的价值信息做出更正确的决策。我们再来思考一个问题，无论大人还是孩子我们学习的最终目的是希望通过学习获得智慧过上开心美好的生活，关键核心什么才是智慧的本质？回答第一个问题的时候已经提到了当前机器智能和人类智能最大的区别，而在未来没有任何区别，机器智能和人类智能所追求的智慧、解决问题的思维方式是完全一致的：量化完全信息和不完全信息在不同情境下做出正确决策的能力，尤其是那些长期对自身对整个人类社会有益的。我将这种解决问题的思维方式称之为“智慧思维”。而获得这种“智慧思维”最短的路径就是先专注一件事一个领域做到深入做到极致，那些功成名就为社会创造巨大价值的人无不是从小就开始这么做了，身为父母的你有责任引导孩子找到自己的天赋，能让孩子真正全情投入、痴迷专注、做起来发自内心愉悦幸福的事，培养孩子耐性韧性、自控自律、专注专业、终身学习的习惯，最终获得解决问题的智慧思维。最后总结一下在教育孩子之前最应该先自我教育，父母才是孩子真正的起跑线，无论多大年龄都要保持终身学习的习惯，去关注最新技术的进展，去学习最新的思想，一旦放弃了学习，所有对于教育孩子的思考几乎都成了胡思乱想，别说赢在起跑线，没让孩子在反方向上努力的跑就已经谢天谢地了，你也引导不了你的孩子，基本上都是误导。专注一件事一个领域做到深入做到极致获得“智慧思维”才是你一生中最重要的最先要做的事，之后就会发现所有事物的底层基础智慧都是相通并且统一的，以后再学习其他东西，还是教导孩子学习都会轻车熟路事半功倍。先就写到这了，自己重新看了一遍，有些地方感觉写的不大到位，还有些需要插一些数据图片才能更好表达意思的都没写，下次再改改，整篇下来也是一张图都没，全是文字，见谅（最近刚开始写作）End如果你喜欢这个回答并且有所启发的话可以点赞关注下我让更多的人看到Thanks另外欢迎关注我的公众号：帅帅哥哥（文章首发）这个公众号只专注一件事，培养父母跟孩子的智慧思维，尤其是80后和即将成为父母的90后请多多关注关照。
问题：﻿机器的智能和人类的智能有什么重要区别？这些区别对于我们培养后代有什么启示? 本提问为「知乎 2018『互联网洞见者』」十个提问的第四问，由国际人工智能联合会主席、香港科技大学杨强教授（ 知乎 ID : 杨强 ）提出。更多详细信…
话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿首先说结论：机器智能和人类智能的最重要区别，在于我们尚不知道如何让机器有效地生成和操作概念的表征(representationofconcepts)，通俗地说就是，机器还没有广泛地把知识抽象化的能力。这启示我们在培养后代的智力方面，要尤其注意培养其基于事实、归纳总结、提取本质、举一反三、质疑求证的能力。杨强老师提出的问题非常深刻，也非常有前瞻性——对于人工智能的研究者，厘清“机器智能与人类智能的重要区别”，并进一步探索消除这些区别的方法，可能会是深度学习之后人工智能下一次革命的起点；而对于家长和教育工作者，理解人类智能相较于当前机器智能的核心优势，也或许能够让我们抓住人类智力发展的重点，在子女的智力培养方面少走一些弯路。我从大约十年前开始对人工智能产生兴趣，而思考人的智力培养的时间还要更久。后来从本科到博士，学习了从神经科学、认知科学到统计推断、机器学习理论等等横跨数个领域的十几门课，也见证了人工智能的前沿从概率图模型变成神经网络的这个过程。对于这两个问题，我有一些想法，算是按照自己目前的认识水平，对未来的预言吧。机器智能和人类智能的最重要区别，在于我们尚不知道如何让机器有效地生成和操作概念的表征(representationofconcepts)，通俗地说就是，机器还没有广泛地把知识抽象化的能力。举个例子，AlphaGo是当前最先进的人工智能系统的一个代表了。它和它的继承者AlphaGoZero在围棋问题上无人能敌，除了靠强大的计算机算力，也靠着积累了数百万盘自我对弈经验的大型神经网络的参数。这一系列中最强的AlphaGoZero模型[1]的参数数量大约是五千万。这样大的信息量，显然是无法作为人类知识传授给棋手的。对比之下，人类获取和传播知识的方法就要高效得多。我们知道前人在几千年的探索过程中，精炼出一些围棋的定式、经典的对弈，用于围棋的教学研究。寥寥数言，却往往深刻地总结了围棋游戏的本质规律。棋手若是能够把相对少量的定式理解透彻、活学活用，就足以战胜绝大多数业余对手了。有趣的是，机器智能和人类智能也是有相似性的——除了自古流传的定式，经验丰富的顶尖棋手思考走子时也有极为准确的“直觉”，而这种“直觉”即是没有经过符号化抽象的知识，很可能和AlphaGo的知识是类似的。再举一个例子，我国很多家庭重视孩童的文学启蒙教育，其中一项内容就是教孩子熟背唐诗。谚云：”熟读唐诗三百首，不会吟诗也会吟。“这其实说的是一种类似机器智能的现象——训练数据多了，就能找到一些统计上的规律。对于人类来说，这种找规律的过程是不需要意识主动参与的。类似的例子还有语言的学习，其中很重要的所谓”语感的培养“，也是一个基于大数据提取统计规律的过程。以上观点的一个佐证就是，经过大量语料库的训练，现在的机器也可以培养出”诗意“和”语感“，比如会写诗、会修改病句的神经网络。但人类智能的高明之处在于，我们超越了单一地从大数据中积累统计规律的学习方式。全中国有数几亿计的青少年学习英语，其中的绝大多数并非在双语或纯英语的环境里生活，因此我们会在英语教学中讲解语法和句法、音标和语调。学生掌握了这些提炼的规则，就能以较少的数据获得类似的语言学习效果。更进一步来说，语言学的先驱们将复杂的人类语言现象归纳提取出普遍规则，才使得非语言环境中的语言学习成为可能，这可以称得上人类智能的一个高光时刻了。那么，未来的机器智能有没有可能也超越目前的大数据驱动的学习方式呢？我认为前景尚不明确，但希望还是有的。关于如何解决这个问题，人工智能的不同研究流派之间有很大的分歧。人工智能研究的符号主义流派坚持认为语义、概念要用符号来表征，核心的研究问题是如何处理这些符号。这一流派实践上的挑战一是工程浩大难于规模化，二是不易与感知数据结合。从认知心理学出发的认知主义，包括在本问题里解释”通用人工智能“（AGI）的答主，基于对人类学习过程的建模提出了一些认知模型。这一领域的挑战是理论的可证伪性（falsifiability）：任何智能的行为或心理活动，本质上都需要信息的处理，即算法和它的物理实现，而它的效率和有效性也应该有数学以及实践的支持。一些非常符合直觉的认知理论，或者有意无意忽略了对实现细节的讨论，或者实现上会遇到严重的瓶颈。纵观人工智能的发展历史，它其实是一门较为接近物理、化学或生物的经验科学，甚至可能更接近化学和生物一些。正确的理论不会凭空而来，即使是相对论这样石破天惊的理论，也是建立在”迈克耳孙-莫雷实验“这样强有力的实验证据基础之上的。因此，我认为那些没有建立在实验证据上、又无法由实践检验的理论，也很难成为人工智能发展的动力。未来我们怎么去填补机器智能相比人类智能的差距，目前来说，我最看好的仍然是由深度学习所代表的联结主义。它认为包括概念和语义在内的知识，以及对这些概念和语义进行处理的知识，都应该由分布式的网状连接来表征；具体对应到目前的人工智能实践，就是表示为向量（矩阵、张量）或者由向量（矩阵、张量）参数化表示的函数。总结近几年人工智能在几个应用领域的进展，共性是十分明显的：首先，由大数据集训练得到的表征，可以帮助提高小数据集上的表现。这启发我们，未来的机器若要有效地生成和操作概念，可能也需要基于大数据获得的表征。其次，更好的目标函数（和对应的模型设计）对学习更好的表征可能起到至关重要的作用。生成对抗网络（GAN）、tripleloss、cycleloss、self-supervisedlearning以及近期训练语言模型BERT所使用的判别上下文的预训练任务，都是这一原则的成功例子。这启发我们，新的目标函数和配套模型设计，或许能为机器智能提取概念和语义提供新的可能性。最后但也非常重要的，是设计适合于训练（术语称为优化）的模型，这可以从深度残差网络（ResNet）的影响力窥见一斑。理解神经网络的优化，能够避免许多设计和实现模型时容易犯的错误。在这一领域，我们的认识才刚刚起步，但随着机器智能研究的进展，我相信未来它会成为一项人工智能模型设计的基本功。最后来回答杨强老师提出的第二个问题。既然目前机器智能和人类智能的最大区别在于把知识抽象化的能力，可以说这就是目前人类在智力方面的核心竞争力了。因此我们在培养后代的智力方面，也要尤其注意培养其基于事实、归纳总结、提取本质、举一反三、质疑求证的能力。在具体操作上，一方面许多古今中外的科学家、发明家或者能人智者的事迹，可以成为鼓励其模仿的正面例子；另一方面，可以从生活中的简单事例出发，循循善诱，引导其掌握由表象到本质的思考方式。以上。[1]http://discovery.ucl.ac.uk/10045895/1/agz_unformatted_nature.pdf
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿“有除了建立仅限于environment的输入输出之间最优连接之外的某些其它目的及元认知”目前技术水平来讲机器所拥有智能均为在某个领域得以施展的能力。目前一个算法模型是没办法解决单个或多个跨领域问题的。即便有伪命题说假如某个机器会获得全领域的精通，它相比人类仍存在一个致命缺陷———某种意义上的社会能力缺失。此处所言的社会能力，并不指社会学、心理学等学科的知识技能，而是指对于自身所拥有知识和技能的“通用转化”——人类通常通过传统的语言来实现。我们人类大脑中的每一个神经元工作着去建立输入和输出之间的正确联系，而通常情况下这种联系只体现在皮层回路中——我们传授别人知识不能解刨自己大脑展示给别人看吧？所以我们有时需要其它的神经元辅助去转化它，将其翻译成语言神经中的一个个信号——这有点像是工作于大脑源语言和人类语言之间的编译程序。而目前的机器智能没有这样一个“辅助”。举个无监督学习的例子，深度强化学习专注如何在一个environment让agent寻求全局视角下最高的reward，而开玩笑地讲agent本身除了可以做action根本没有reward有意义。目前最著名最成功的强化学习例子——alphaGoZero不学习任何已知的人类围棋，仅通过自我博弈学习达到了围棋顶尖水平。那么alphaGoZero所理所当然知晓的“顶尖棋艺”是否可以让其它旗手研究？如果它发现了未被发现的新技术理论，是否可以传授给其它人以协助人类棋术发展？这个编译程序综合能力越强，越能体现出人类大脑对于自身所学会知识的理解程度。除了传授知识，我们在实际解决任何问题过程中，也都需要这样一个外界→大脑和其逆过程的辅助，而它作为一个“元认知”，有时也会实现多个知识领域的神经元协同工作和思考。我个人愚见，这样一个“辅助意识”往往不仅体现在与外界交流表达上，因为有要“表达”的目的，放在传统强化学习中就不仅仅是environment提供reward的因子了。因为有除了建立仅限于environment的输入输出之间最优连接之外的某些其它目的——目前已知地没有算法能够实现——拥有元认知为条件的人类可以精通多个学科领域，甚至是独立于传统environment做出预料之外的action——我们称作“创造性”值得注意的是，也许传统教育本身就是一个environment——学生用技能和成绩换取更好前景和更好未来的reward，而天才则经常是超脱其中，得到不仅限于基于environment的更好的reward策略
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿我有一个大胆的猜想：机器智能和人脑没有本质上的区别，思维、情绪、自我意识、想象力都不是人脑独有的东西，机器智能迟早也能实现出来，而且这一天会比大家想象的来得快。长久以来，大部分人都有一种误区：即人类的自我意识是一种神奇而独特的存在，是人的先天属性，而机器是人的工具，没有思想没有感情，只是一堆冷冰冰的金属，未来机器发展得再复杂再完善，也不能取代人类，两者之间有一条清晰的界线。我想说这个想法至少有两个不对的地方：错误一：人的意识是先天属性。大家回忆一下，你们开始记事的时候是几岁？为什么在这之前的记忆没有保留下来？因为在婴儿阶段，人的意识还没有发育成熟，没有形成系统的自我认知，此时的人类和动物没什么区别，都只有生存本能。后来的记忆不能上溯到这一段，因为此时的记忆是一片混沌。那么意识是怎么产生的呢？学语言，学走路，学习辨人识物，接受家庭教育，学前教育，和周围人的交流的过程中，意识的构建才逐步完善起来，直到5~7岁达到成熟（反例参考“狼孩”现象，被野兽抚养长大的孩子，从未接受人类教育，从未与其他人类交流，长大后其行动和思维都会变得和野兽一样，而完全不像人类）。既然人的意识是后天学习的，那么机器为什么不行呢？错误二：意识是不可实现的。正相反，意识是可实现的，请看以下分析：我们不妨做一个思想实验，假想我们面前有这样一台机器，我们给它输入一些指令，它就会照着执行，这是最普通的机器，我们称之为人工智能1.0。现在这台机器还不能说拥有意识，因为它依赖于人类的命令，而不能自主做出反应。现在我们将机器的输出端接到输入端，把机器上一个时刻的输出状态作为下一个时刻的输入状态，形成一个时序逻辑闭环，此时的机器可以根据此时自身的状态做出下一个动作，而不必依赖人类的干预，这个改进型我们称之为人工智能2.0。现在我们给它加上机器学习算法，让它拥有“学习-总结-改进”的机制，并且将多个这样的人工智能放到种群中，模拟自然选择，经过一轮轮残酷的淘汰，剩下的个体已经拥有了一些类似于生物的本能了，比如燃料不足会自己加油，比如主动避开危险等等，现在的机器称为人工智能3.0。再经过更长时间的进化，机器可以学会一些更加复杂的思维，比如计算怎么分配燃油使得续航时间更长，按什么角度起跳可以通过障碍物，此时的机器已经拥有了趋利避害、逻辑缜密的思维了，称之为人工智能4.0。当机器将这套逻辑用来思考“我是谁”“我从哪里来”这样的问题时，自我意识诞生了！此时的机器被称为人工智能5.0。最后，将这些达到5.0的机器聚集在一起，让它们自由交流，在交流的过程中逐步构建起了对自我和他人的认知，于是这些机器就构成了最早的“机器人社会”，它们第一次拥有了社会身份，完成了从“自然人”到“社会人”的转变，此时可以称它们为人工智能6.0。到了这个时候，机器人已经和人类的思维没什么分别了，可以完全当成人类来对待。以上分析都是基于理想情况下的，更多技术细节还有待攻克，但我相信这条路是走得通的，未来的机器智能一定可以达到乃至超越人类智慧。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿一直以来我都认为，在机器上的算法可以反哺人类的成长的。计算机的本质是一个模拟系统，小到计算器，大到星辰演化，这个时代无处不渗透着这种模拟。当计算机科学家们从繁复的生活中凝练出某些事物的最优化算法的时候，当然也可以反过来，教我们如何去做好一件事，做好一个人。机器的智能和人类的智能的话，我们最大的区别不过在于，机器目前还只能模拟人类的一个面。下棋的只会下棋，语音识别只会语音识别，而人类的智能是一个进化了40亿年的极其复杂的统一体，通用，但各方面都很难达到最优，甚至还有很多遗留下来的糟粕。很多人会因为紧张感无法真正展现自己，很多人会因为情绪化错失人生的重要机遇。很多人说机器是冷冰冰的，然而人情社会让一部分人开心了，却也让另一部分人绝望。曾经有个机器比赛的案例，2个机器人相遇可以选择信任，或者欺骗。如果2人都选择信任，各得2分；如果一方信任，另一方欺骗，则欺骗者得3分，信任者减1分；如果2人都选择欺骗，则都不得分。每个参赛的选手都各自设计了一套规则，以取得最高分。最终，比赛的胜利者出炉，规则却极其简单：第一次选择信任，后面的每一次选择都与上一次对手的选择一致。这其实就是人生的博弈，当你被欺骗时，你应该如何选择，以德报怨，选择原谅她？不，一定要以牙还牙，而且是针对群体的以牙还牙，不要怕去欺骗一个没有欺骗过你的人。这可能政治很不正确，但这就是获得高分的办法，也是强迫群体建立信任体系的手段。姑息只会让那更多人选择欺骗，只有大家都不得分，快饿死时，才会建立信任体系，惩罚欺骗者。在培养下一代上，更为明显。深度学习非常类似孩子学习成长的过程，接受外界的信息，做出反应，等待外界的反馈，如果反馈是好的，那就继续，如果反馈是不好的，那可能需要调整下反应。所以以深度学习的原理为基础，或许我们能推出很多育儿的策略。深度学习中，优秀的初始样本数据是极为重要的，所以孩子所有的第一次或前几次的体验尤为重要，可能成为一生的基调，后期要改极为困难，所以孩子的第一次都要尤为重视，让其获得最好的最正面的反馈。强化学习中，正负的反馈是极为重要的。所以对于孩子的行为一定要做到准确的反馈，不要和稀泥，不要在原则问题上放纵孩子，更不要在孩子有优秀表现时打击他。如果骄傲会导致失败，请让他在失败的时候体会，而不要否认他现在的成功。所有的训练中，负反馈的作用都是让网络进行调整，所以重要的不是惩罚，而是让孩子改变做事的方式，所以犯错不是骂一顿就行的，还要给出下一次该怎么做的策略。如果有更好的策略，不用挨骂也能达到同样的目的，孩子肯定会采纳的。如果你都没有办法给出更好的策略，那就己所不欲勿施于人吧。
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿最大的区别在于【创造力】曾经以为机器人最主要的价值是帮助人们处理繁重的、机械性的体力劳动。但这几年我发现一些曾经被称为脑力劳动的岗位逐渐被机器取代。1.照相馆老板：以前想开照相馆没两手Ps技能是不可能的，证件照拍完后要等个5分钟让老板美颜几下再冲印。后来我发现老板不用Ps了，打开美图秀秀开始一波操作，大概一分钟就完了。现在有证件照小程序了，找个干净的背景自拍，自动美颜换背景，还能换发型和衣服，除掉自拍的时间也就一分钟。2.美工曾经从事电商行业，电商素材三天一换，所在公司规模较大，所以有很多实习生在加班加点。他们的工作是拍摄、抠图、修图、按要求排版、导出。淘宝上更多的是夫妻店，小工作室，他们就把美工外包出去。现在我了解到很多小店主除了拍摄要找摄影师外，其余的工作配合傻瓜式工具自己都能搞了。对了前几天还看到了给线稿自动上色的AI技术。戳这里3.内容运营：内容平台，电商平台往往会许多分类板块，大分类下有小分类，分类下有无数的内容和宝贝，运营的工作就是判断内容属性、分类标签、然后挑选优质内容进行推荐，最常用的就是【置顶】【小编推荐】。现在你打开首页都是淘宝【猜你喜欢】，头条的【推荐】，不用推荐算法都不好意思说自己是平台，再nb的运营也没法掌握每个人的口味，无法做到一对一的投其所好。我的结论：越是不用动脑子的“脑力劳动”越有可能被取代。抠图、磨皮、瘦脸、按规则排版、上色、打标签、分类这些都有一个共性。不用想太多，依照特征和规律就能够做到80分。但是设计师、工程师、漫画家、作家、科学家这些具有创造性的职业无法被取代。因为AI必须在已知的事物中寻找规律做事，而这些人是在未知的领域探索未来。启示这里引用下@李开复老师的文章内容“华尔街的交易员，这个曾经很光鲜的职业很快消失了；未来的保安也会部分消失，因为摄像头的监控，加上一些机器人巡视，已经不需要保安了；司机可能也会消失，还包括一些非常高端的白领，比如说放射科医生，他们的看片能力不如机器人。”为什么会出现这个结果？分析人工智能取代工作岗位，不能仅仅用传统“低技能”对比“高技能”的单一维度来分析。人工智能既会产生赢家，也会产生输家，这取决于具体工作内容。尽管人工智能可以在基于数据优化的少数工作中远胜人类，但它无法自然地与人类互动，肢体动作也不像人类那么灵巧，更做不到创意地跨领域思考或其他一些需要复杂策略的工作（因为这些工作投入的要素和结果无法轻易量化）。一些人类看上去很难的工作，在人工智能看来可能非常简单；一些在人类看上去很简单的工作，可能却是人工智能的死穴。我们可以用以下两张图来说明：所以想要后代在未来成为一位更有社会价值的人类，那么应该培养ta的创造性和社交能力，创造性让ta在脑力劳动上无法被取代，社交能力则是让ta在与人相处时在感情上能给予他人温暖。未来30年什么类型的职业可能消失？阿里云给你答案首先我不是阿里云员工，只是最近在想有哪些新技术能与我的创业项目可以有结合点。所以把阿里云的AI业务仔仔细细看了一遍。每一项的背后都是取代了人类的某个价值，意味着一个职业被解放或者取代。目前技术集中在视频、文字、图片的识别、理解、处理三个能力。分别对应人类的视觉、听觉、理解、表达、计算能力。随着技术的发展能力一定会逐步增强，那么与之相关的职业则逐渐被取代。比如导游、翻译、审核员、检票员、前台服务员、质检员、快递员、运营、财会人员、出纳等。（当然金字塔顶端的人才还是无法取代的，因为不是单纯的执行，还需要灵活判断和决策）各位觉得还有什么职业未来是危险的？什么能力可以保住身为人类的核心价值？
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿是时候放出这篇文章了，成文于2017年10月，一直放印象笔记。作为一个奶爸，之前AlphaGo连胜的时候一时思绪万千，记录了下。以下是全文。未经允许，谢绝转载！论AlphaGoZero学习过程与家庭教育今天看到一个新闻，说「谷歌旗下Deepmind团队在《自然》杂志发表论文《无须人类知识掌握围棋》，印证了一个人们已经猜到的事实：今天的阿尔法围棋（AlphaGoZero）已经完全不是人了」。同时，近段时间也在看关于家庭关系、亲子教育类的书，发现两者异曲同工之妙，甚是有趣。最新发布的AlphaGo是AlphaGo的2.0版，由于不再采用人类的棋谱，因此称为Zero，表明从0开始，Zero与前两个版本最大有以下几个不同点：1.2.0版本的AlphaGo，只输入最基本的围棋规则，剩下的全靠强大的自我学习，完全放弃了监督学习（AI术语，不了解的可自行Google）；2.论文中指出，前两个版本输入的人工棋谱会给机器增加一层“天花板”，无法突破人类局限；Zero不再采用人类棋谱后，发现了前所未见的新方法；3.AlphaGoZero与AlphaGoMaster(1.5版本)，采用相同的算法，前者完全采用自我学习，后者向人类学习；（AlphaGoMaster就是那个连胜人类60场的AI）在Deepmind团队开发训练AlphaGo训练过程中，有点类似家庭教育过程，Deepmind团队就像是父母，AlphaGoZero就像家庭中的孩子。Deepmind团队要开发训练一个强大人工智能，能够战胜人类棋手，甚至要超出人类；父母要培养出超强的孩子，最好能搞出商界领袖、政坛精英、科学家什么的权贵贵族成功人士。通过Deepmind的训练，AlphaGo已经突破人类的极限了，那么家庭教育中，如何去教育孩子，去突破父母的极限，甚至超过常人呢？AlphaGo开发训练与家庭教育中，相同的是：1.都有一个训练的过程，AlphaGo要Deepmind团队训练，孩子要父母教育；2.都有运算的载体，AlphaGo靠Google的TPU，孩子靠的是人类的大脑；3.需要基本的规则，AlphaGoZero只有基本的围棋规则，孩子在成为成功人士之前需要基本的是人类社会基本准则；4.都是从零开始，AlphaGoZero没有人类的棋谱；孩子出生就是一张空白，没有社会基本准则；5.需要算法，AlphaGoZero使用的是无监督算法；孩子的"算法"要家长去教育；不同点是：1.AlphaGo是一个机器，算法没设好，重启一下，甚至gitcheckout就好了；但孩子只有一个，没教育好，一错皆错，对的，不能开小号！2.以目前的科学技术水平看，人类的大脑比Google强大的不是一个数量级的；2.AlphaGo的基本规则导入时间周期短，只要开发好了，算法实现好了，把围棋规则导入即可，从2015年AlphaGo1.0到现在的2.0也只用了2年的时间；人类从怀胎10月到出生，出生以后到往后20年，都需要父母在调试孩子的“算法”，不断输入“基本准则”，而且这两个输入过程都是混在一起的，没有明确的时间界限；周期长，“算法”实现难度有点高。写那么多，我想说什么呢？我想说的是：1.家庭教育中教育孩子应该与训练AlphaGoZero一样的，父母教给孩子的，应该最基本的社会规范，伦理道德，灌输一个内在驱动的学习“算法”，剩下的要靠孩子的强大的自我学习能力去不断突破，就像给AlphaGo基本的围棋规则，然后让AlphaGo强大的自我学习算法去学习一样。不要用成人的思维、经验去限制孩子，就好像不要再给AlphaGo输入人类的棋谱，孩子会表现出很多大人都无法预料的才能，就像AlphaGoZero发现了前所未有的方法一样；2.刚刚开始的时候，孩子会很笨拙，但放手让孩子去尝试，不断试错之后，孩子会越来越强，就像AlphaGoZero刚开始学习一样，通过百万次自我对局之后，最后才出关；当今世界围棋第一人柯洁说：“一个纯净、纯粹自我学习的AlphaGo是最强的...对于AlphaGo的自我进步来讲...人类太多余了”，我想说，一个纯净、纯粹自我学习的孩子是最强的，对于孩子的自我进步来讲，父母太多余了。“别输在起跑线上”不是为了让孩子比同龄人多认几个字、多背几个单词、多算几个题，而是让他比同龄人更快掌握基本的社会规范伦理道德，更快学会如何去思考、学会如何去学习、学会如何去看待这个世界，剩下的，给他足够多的自由，让他自己去飞！
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话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿许多答案都是从专业主义的角度给出来的，但涉及智能与意识问题，仅考虑专业是欠妥的，所有关于人类智能、机器智能的讨论，都应该涉及到意识的产生，涉及到主观、客观的关系。我们把角度切换一下。先看一个“智能悖论”：1，从预测手段上看，智能是为了找到规律、找到那个必然结果。语音识别是为了听出说话的内容，可以转化成文本内容；人脸识别判别人脸部的结构，找出那个人来；基因识别可以知道主人得了什么病，什么时候会发作。2，从预测目的上看，智能是为了干掉那个必然结果。找到那个结果是要做什么呢？如果是算命先生，就什么都不干；如果是科技工作者，则不一样。科技工作者找到结果之后，如果感觉预测中的结果不好，就希望避免出现这个结果；如果发现好，就希望加强这个结果。不管是避免还是加强，都是要干掉原本的那个结果。1和2是存在矛盾的：如果智能预测没有确定结果，那么1就没有意义；如果智能预测有确定结果，那么人就干预不了（一干预结果就变了）。（补充说明：智能悖论存在于几乎所有认知相关的问题中。）接下来，我们再看一个问题：什么是（像人一样的）智能？从两个角度来评判是不是智能：1，选择非必然结果。球从楼梯上滚下来，必然结果（大概率结果）是滚到楼下，如果滚到一半时往楼上滚（假定没有其他帮助）,往楼上滚是非必然结果，小概率的，我们就会认为这个球具有智能。2，能够排除干扰。你把球传给我，没有干扰时，球划着弧线到了我脚下，假如中间有对方球员破坏，球被踢飞了，这是球如果能够排除被踢飞的干扰，依然到达我的脚下，我们就会认为这个球具有智能。所以，简单总结一下：智能要做的是选择非必然结果，就是要违反已知的科学规律！闲言少叙，回到问题，如果问机器的智能与人类的智能有什么重要区别？机器智能属于机器处理的一种，作为科技工作者，我们相信：机器处理一定是符合科学规律的（包括未来发现的科学规律）。所以：机器的智能与人类的智能最重要的区别就是：机器的智能会遵守科学规律，人类的智能（可能）不会遵守科学规律。或者说，人类的智能具有（自由）意志，是目的性的，而机器的智能受决定论支配，是因果性的。之所以，将”可能“、”自由“放在括号中，是因为，根据现有的越来越多的科学证据：虽然不能否定自由意志，但自由意志也没有存在的必要性。不过，因为科学到现在还没有解决主观与客观的关系问题（虽然量子理论引入了观测者，掀开了主观进入科学的一角，但量子论中的观测者依然是幽灵一般的存在），我个人依然采信自由意志的存在，当然，自由意志存在的方式，与当前科学描述的自由意志并不一样，这里先不做展开。继续探讨机器的智能与人类的智能：从预测手段上看，智能作为一个处理技术，机器的智能和人类的智能是可以兼容的，都是基于科学规律的预测，寻找规律的结果，当然具有规律并不要求只有一个结果。从预测目的上看，机器的智能要想跨越到人类的智能，要解决自由意志如何在机器上产生。这需要等到科学研究跨越主观与客观的边界之后，目测，问题的答案还需要较长的时间，因此，机器的智能与人类的智能鸿沟在较长时间内不可泯灭。延伸说一下，在机器的智能与人类的智能还存在鸿沟的情况下，机器的智能研究需要取得进展有什么途径？一个可行的路线是，可以参考心理学、社会学方面的方法，某人工智能机器可以将其他人工智能或者人类看成具有未知性的博弈对象进行处理，从而获得非终极但有效的适用方法。好了，专业主义者们可以继续探讨区别的细节问题了。
问题：﻿机器的智能和人类的智能有什么重要区别？这些区别对于我们培养后代有什么启示? 本提问为「知乎 2018『互联网洞见者』」十个提问的第四问，由国际人工智能联合会主席、香港科技大学杨强教授（ 知乎 ID : 杨强 ）提出。更多详细信…
话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿看完了诸多优秀的回答，试着将问题进行分解，并回答：1、第一个问题涉及到如何定义智能“机器能思维吗？”图灵在提出模仿游戏时的观点：“我们为数字计算机提供足够大的存储空间和足够快的计算速度，并对它进行适当的编程。在游戏中，由人扮演B的角色，那么该数字计算机能否令人满意地扮演A的角色？”以此为始，这种以达成具体任务目标为导向的“智能”的定义下，机器能够做“智能”的事，便认为机器具有智能。相较于图灵测试，在诸多的不同意见与修正版本中，我认为如下定义更能体现机器智能与人类智能的区别：“智能”本质上是一个系统在知识和资源相对不足情况下的适应能力[1]。机器的智能和人类的智能都要承认“知识和资源的相对不足”，在有限的先验知识与计算资源的情况下，对诸多不同问题的适应能力才是“机器”与“人”所体现着的“智能”。而两者之间的重要区别便体现在“各有各的不足之处”上，进而体现在各自所擅长的问题上。(其他回答总结的比较好，此处待展开)另一个重要区别就是第二个问题中所提到的教育。学前教育、基础教育，以及部分人可以接受到的高等教育，甚至各类“技能培训班”，在人的智能的发展中都起到重要作用。不同教育背景下成长的人，以及非传统教育下，甚至完全无学校教育背景下成长出的人，表现出各自的有特色的“智能”之处。在不同衡量标准的“智能”下，表现“优异”的人类，需要长期的知识积累与由易到难的训练。相比之下，目前的机器智能，更加短、平、快，有的依赖于一次性地或者不断地规则灌输，还有的依赖于大量数据的灌输，大部分都缺乏一个系统性地“教育”过程。2、这些区别对于我们培养后代有什么启示?如上所述，(1)培养后代时，首先要承认人的“知识和资源的相对不足”。根据家庭能为孩子提供的教育资源，在孩子有限的成长时间内，量力而行。(2)培养后代时，从小和孩子讲，个人的能力是有限的，为获得更好地目标性能，多培养孩子之间的协作能力。答主还没有养孩子，觉得小孩子的成长是一个神奇的过程。总是想着亲手养大一个孩子，通过观察并记录自己孩子的成长过程，来为自身的人工智能研究提供某种灵感，或者把自己培养出的模型当成自己的另外一个孩子。因此，若将第二个问题反过来，我们培养后代的方法对于发展人类水平的机器智能有什么启示？实际上，机器的智能中，诸多新概念的提出与发展，都在从“人的智能”中汲取养分。另外一个重要方面是，部分研究者们在试图对教育学中人类教育理论的相关概念进行拓展[2]，研究包含“机器教育”的“广义教育学”问题，即人教人、人教机器、机器教人以及机器教机器的问题。可以想象，“人类的智能”+“机器的智能”相辅相成，没有明显界限的那一天的到来。[1]HammerP,LofthouseT,WangP.TheOpenNARSimplementationofthenon-axiomaticreasoningsystem[M]//ArtificialGeneralIntelligence.Springer,Cham,2016:160-170.[2]BiegerJ,ThórissonKR,SteunebrinkBR.ThePedagogicalPentagon:AConceptualFrameworkforArtificialPedagogy[C]//InternationalConferenceonArtificialGeneralIntelligence.Springer,Cham,2017:212-222.