现在的人工智能还只是初步阶段，只能做到尽量接近地模拟人类智能，却一直超出不了。关于人工智能范畴的评论辩论能够终究会回归到Douglas Hofstadter的论点上。自从他在1979年出书的著作《聪明》取得普利策小说奖以来，他一向在默默地研讨有关思虑的成绩，和若何让盘算机来完成这一目的。
在20世纪50年月和60年月人工智能研讨的晚期阶段，我们的目的是发明出可以或许模仿人类思虑和行动方法的盘算机，重塑我们对四周世界的直不雅懂得才能。但现实证实，关于20世纪50年月的盘算机法式来讲，思虑这一行动要庞杂很多。研讨成果是使人掉望的。
不外，终究人们废弃了让盘算机思虑，转而专注于令它完成异常详细的义务，并向它们供给了年夜量的相干数据，这招致了我们明天看到的人工智能高潮。盘算机可以在国际象棋中击败人类，但是它们不是经由过程优雅地下一步棋来取得知足感，而是在此前的数百万场竞赛中挑选，看哪一步棋更有能够赞助取得成功。
不外，在2017年，人工智能能够须要处理一个陈词滥调的成绩：教管帐算机若何变得更人道化。人工智能前驱人物Geoffrey Hinton比来对Axios说，他对一些办法“深表疑惑”，好比应用一堆象棋竞赛数据来教会它们下象棋。相反，盘算机应当可以或许不依附数百万个特定的数据点来自立进修，就像人类一样。
在人工智能的一切这些变更中，印第安纳年夜学的认知迷信和比拟文学传授Hofstadter，则一向在试图懂得思想是若何运作的。他不信任我们如今具有的人工智能是真正“智能”的，他担忧这个范畴曾经把人类带到了风险的途径上。外媒与Hofstadter师长教师（以下简称DH）就人工智能的近况、个中涌现的毛病、和将来的风险等停止了评论辩论。
人工智能的近况：人工智能照样人工智障？
问：让我们来谈谈盘算机是若何懂得说话的。要想有用地将一种说话翻译成另外一种说话，机械就必需对这个世界有深入的懂得，不是吗？
DH：我所懂得的翻译是用第二说话发明一个文本，让它和原文一样好。是以，假如用源说话写作的原文文字很美很有艺术感，那末第二说话的文本也应如斯。这曾经超越了谷歌翻译的领域。
谷歌翻译的主体不具有懂得力。它在各类意想不到的处所都轻易涌现懂得上的误差。德语中有一句话翻译成英语是：“女佣端来了汤。”当我细心研讨这个句子时，发明谷歌翻译的说法是：“女佣进了汤。”它翻译的“女仆”是准确的，但谷歌翻译这句话中描写的抽象和举措其实不具有实际性。
我其实不是要凌辱谷歌翻译。我想说的是，你要记住，电脑所应用的词语并没有付与它意义。
问：这就是你所说的“Eliza效应”（Eliza effect）吗？
DH：Eliza效应指的是，我们应用单词或短语时以为它是成心义的。也就是说，当另外一个实体在应用词语并将其输出到屏幕上或说出来时，我们偏向于以为其面前有思虑的行动。这能够是极端毛病的。
人工智能真的能完整代替人类吗？
问：你以为盘算机在没有这类思想的情形下，可以翻译得像人类作品一样充斥文学性和优雅吗？
DH：我不这么以为。我真的不这么想。由于我认为这个世界太庞杂了。
问：我们须要发明更多术语来描写人工智能的行动吗，以便进一步解释它其实不是甚么适当的智能表示情势？
DH：这是个风趣的成绩。我以为我们明天具有的其实不算是“智能”。我要回过火去谈一谈我比拟熟习的器械，那是几年前的事了，也就是主动驾驶汽车。
这件事产生在我身上，所以它是一个真实的情形。其时我从印第安纳州的布卢明顿市开车到芝加哥来做演讲。一两个小时后，我在高速公路上碰到了一场异常严重的交通梗塞。我离芝加哥还很远，而高速公路曾经完整走不动了。那末我要做甚么决议呢？我看到有些人正试图驾车穿过南北交通路段之间的草地，我认为他们会在高速公路上往南走，然后能够下车，走一些更小的路。这是有能够的，但后来我发明有些车被困在了泥泞的草地上。所以我就想：“我要去冒这个险吗？”
假定我在那等了一段时光，最初又回到了高速公路上。但其时我压力真的很年夜，要赶去芝加哥。我曾经糟蹋了一个小时，简直没有时光了。如今我该怎样办？我要承当多年夜的风险？对我来讲，去这所年夜学揭橥这堂课对我来讲有多主要？假如我打德律风说我要迟到半个小时会怎样样？晚了一个小时？所以我开车时思虑着，我要不要在限速70英里每小时的区域开到80迈？或许90？我要开多快？
对我来讲，这些思虑是“驾驶”的一部门。这才是开车。它注解，实际世界的身分在很多方面可以影响到驾驶。
真实世界其实不像象棋或围棋那样有一个方朴直正的框。有些情形是毫无界限的，你不晓得这个状态下会产生甚么，也不晓得此状态外又会产生甚么。
间隔真的人工智能还有多远？只可模拟弗成超出！
问：人们会以为机械智能是在思虑，这一点有困扰到你吗？
DH：假如你问我，准绳上一个盘算机硬件能否有能够做一些相似思虑的行动，我会说相对是有能够的。盘算机硬件可以做任何年夜脑能做的工作，但我不以为今朝阶段是如许的情形。我们只是在模仿人类思虑的外相，而许多人却在为这类错觉而雀跃不已。有时这些机械的表示是惊人的。
当我刚接触这个范畴的时刻，我有如许的感到：发明出那些看起来仿佛会思虑的法式是很风趣的，即便它们只会做一些异常无限的思虑，却给你一种接近天然人思想的错觉，这一点很成心思。越奥妙，就越好。
机械是在渐渐改良的，这个立场让我觉得很赞成。这让我认为人类才是最终目的，人类聪明是一件了不得的工作。换句话说，我的感到是，盘算机灵能将会阅历一段迟缓渐进的进程来完成人类智能。渐近的意思是它会逐步接近它，但其实不会超出它。就像曲线接近直线一样。它会无穷接近直线，然则一直曲直线。
但到比来，跟着AlphaGo和DeepBlue的各类成功，人们开端疑惑这两条线能否会涌现穿插。人们以为它们在接近，然后订交，并没有渐近线。它订交了，然后盘算机那条线持续上升。这和我的设法主意分歧，我不太爱好这个成果。
人类的思想被吞没在尘埃中这一点令我畏惧。不是被盘算机帮助或唆使，而是被完整压服，人类在盘算机眼前就像是已经涌现在我们眼前的甲由或跳蚤强大不胜，假如真到了那一天，那就太恐怖了。
