人类为什么不会被人工智能取代? 人工智能不能取代人工意识的原因

人类为什么不会被人工智能取代?

来源：人机与认知实验室

〔摘要〕文章旨在对人工智能的技术本质进行分析，以回应为什么人类不会被人工智能取代的问题。通过历史分析的方法，以“器官投影说”等技术哲学思想作为分析工具，回顾了人工智能技术的历程。发现在理论上，人工智能的研究加深了对人类智能的模仿的同时，更倾向于由机器与人类共建智能系统的解决方案;实践中，人机关系也从“分离”更多地走向“交融”。因此，人类除了能在本质层面上作为人工智能这种人工物所模仿的终极目的而存在，还能在个体层面上作为大的人工智能系统的行动者发挥智慧功能，人类不会被人工智能取代。

 〔关键词〕人工智能;器官投影;人机融合

一、“人类是否会被人工智能取代”的当代回应

  随着计算机科技的高速发展，“人工智能”的研究取得了长足的进步。随着“阿尔法狗”在人类引以为傲的围棋领域中让人间棋圣尽尝败果，“微软小冰”以诗人的身份混迹文学圈乃至出版诗集却一直未被人发现，人工智能谱曲、播报新闻的案例亦是屡见不鲜……人工智能的一切进展在反映科技事业的长足进步的同时，也让人类智能的优越性受到挑战，关于“人类将被人工智能取代”的恐慌也在社会上流行。

    那么人类是否会被人工智能取代?人们从不同的视角给出了各自的答案: 

 基于人工智能目前在现实实践活动中的表现及其发展趋势，有人认为人工智能可以取代人类。如互联网行业先驱李开复曾预测“未来10年估计有50%的人类工作将会受到人工智能的影响……预计将有90%的人被人工智能取代”。新闻传播领域，匡文波与韩廷宾结合“腾讯Dreamwriter”和“新华社快笔小新”在新闻采写中的表现认为“未来某些领域消息写作有可能会被人工智能所取代”。而在文学艺术领域，袁跃兴根据“微软小冰”人工智能成功发表诗篇甚至出版诗集却一直没被人识破而慨叹“‘人工智能’技术已经发起了对人类文学尊严的挑战”。 

    也有人基于人类思维或情感的特殊性，认为人类不会被人工智能所取代。此类观点的基本预设便是，人工智能并不能理解人类情感，甚至认为人工智能并无人类一般的“智慧”。如黄欣荣认为“机器毕竟是机器，在体力、智力方面胜过人类，但在情感、意志等方面，机器还无法匹敌人类，因为人工智能目前仍是有智力没智慧”。徐英瑾也“并不倾向于认为人工智能取代人类……现有的人工智能并不具备灵活运用各个领域的知识进行综合判断的能力，而几乎我们能够想到的大多数人类所执行的工作任务，都需要执行者以相对灵活的方式来调配各个领域内的知识”。刘润坤则基于人类审美能力的独特性指出“人工智能在未来相当长的一段时间无法取代艺术家，其根本原因就在于机器创作没有灵魂”。 

    总体来看，认为人类会被人工智能取代的一方，其主要出发点是人工智能的现实功用，尤其是当人类和人工智能都可以完成类似于驾驶汽车这类的活动，且人工智能可以有更低的失误率时，人工智能在社会分工层面取代人类将极可能实现。而认为人工智能不可取代人类者，则是坚持认为人类与机器在本质上存在的差异，比如虽然人工智能完全可以完成一副画作，但它们只是通过一些机械的动作完成色彩与线条的搭配，永远是“知其然不知其所以然”。 

    但两方的回应都具有明显的不完备性。对于认为人工智能可以取代人类的一方，即便人工智能的很多功能可以实现对人类的替代，但是依据“多重可实现原则”可知，人工智能实现这些功能的机制可能与人类完全不同。这就意味着人工智能与人类社会的对接方式不一定与人类一致，甚至在某些潜在的情境下人工智能会与人类社会无法兼容。对于认为人工智能无法取代人类的一方而言，所有对于人类理性、情感或自由意志的坚信更像一种形而上学的预设。因此即便人工智能创作出如梵高、塞尚再世级别的画作，人类依旧可以用“没有灵魂”来进行拒斥或批判。但这种观点本身缺乏论证，关于人类特性的预设也显得带有神秘的不可知论的特征。 

    综合以上，上述两方面回应的共同缺陷在于，他们的探讨并未结合人工智能的发展历程，因而脱离了对人工智能的构建机制的研究。这就让人类智能和人工智能之间的比较，像是两个“黑箱”之间的对话，人们并不能更好地理解人工智能之于人类的挑战性和人类之于人工智能的独特性。基于此，本文将从人工智能的技术本质的角度探究，“人类是否会被人工智能取代”的问题。

二、对人类的模仿:人工智能的技术起点

    阿兰·图灵是第一位真正提出，如何验证机器已经产生人类思维的实验标准的科学家。在图灵的思想实验中，计算机程序或者说是广义的机器人是在与人进行一场精致的“模仿游戏”，即在人与机器的双盲对话中，机器不断模仿人类的语言习惯，以欺骗参与对话的人类，让人类相信自己是在与人而非机器对话。这一思想实验后来在计算机科学的发展中，被发展成为广义的“图灵测试”。按照这种标准，一旦机器通过图灵测试，就可以判定机器具有和人相一致的思维能力，这种观点被称为“强人工智能”的观点。 

  围绕着机器通过了图灵测试，是否就可以判定机器的思维机制与人类相同，人工智能哲学界引发争论，其中又尤以塞尔的“中文屋”思想实验较为著名。

    “中文屋”思想实验的主要预设是，在一个大家看不见内在构造的屋子前，只要人们对其说出某些中文，屋子中就会给出相对应的中文回应，这给人一种屋子中的人或事物非常精通中文的感觉。但一种可能的情景却是，屋子中有一套完备的中英文的对照规则手册，屋子中的人或其他事物根据手册指示，先找到接收到的中文所对应的英文，再基于对照手册的指示对外给出一个中文的回应，这样即便屋子中的人或事物不懂中文，也会看似精通中文。 

    塞尔的“中文屋”思想实验就是在论证，即便机器人或者计算机可能在某些方面的表现不亚于人类，但是依旧不能说机器已经理解人类的思维方式。“一个弱意义上的人工智能程序只是对认知过程的模拟，程序自身并不是一个认知过程。”换言之“弱人工智能”的主要观点就是，人工智能可以在行为上模仿人类，但不代表它能像人类思维一般实现自我理解。 

  上述只是强弱人工智能之争的最基本内容，在人工智能哲学的后续发展中，关于“规则手册是否真的可能存在”“理解了规则手册是否相当于理解中文”等问题还引发了后续的诸多争论。相关的论述至今已经汗牛充栋，但本文的重点并不是细述强弱人工智能观点的分歧，而是试图发现它们都可接受的理论共识。 

    “图灵测试”最终的判断标准，是人工智能有没有骗过人类，或者更准确地说，就是人工智能是否已经掌握与人相似的表述方式。更广义地理解这一标准，也就是判定一个程序或机器人的设计好坏的标准在于，它的行为与表现究竟有多么接近人类。这样一来，即便是一个最终没能通过“图灵测试”的人工智能设计也具有积极的意义，因为它可能已经在接近人类的方向上又迈进了一步，它也完全可以保留自身的优势，在其最接近人类的方面做进一步的加强，甚至可能在这一方面超过人类。 

    也有人认为，塞尔的“中文屋”在很大程度上只是在给人类找回最后的颜面。因为如果只是在某些专业领域，比如数学计算或者棋类竞技上做一个长期的开发，人类很可能不是人工智能的对手。但即便如此，人类依旧可以有充分的理由认为，机器并不具有人类一般的智能，因为人工智能至多只是“规则手册”的良好执行者，并不真正理解其自身的行为。 

    综上可以发现，强弱人工智能观点的分歧，其实主要在于人工智能相较于人类智能的完备度的认可上。这反而彰显了它们在底层有这样一些最基本的共识：第一，人类智能是人工智能发展一直所参照和模仿的对象；第二，人工智能发展的完备程度只能以人类作为参照甚至以人类能否接受作为最终标准。    因此在这种意义上来讲，人工智能完全可以被视为人类智能的“投影”，这与技术工具发明的“器官投影说”相通。“人类在长期的劳动、生活过程中，学会了利用身边的各种器物以弥补我们自身的不足，进而还学会了主动制造原来不存在的各种工具和器械来增强人体自身的功能……人类发明、制造工具其实最初都是按照自身的某个器官做摹本。”只是人工智能的发明是以人类的智能器官———按照生理学或医学的概念范式就是大脑，按照哲学的概念范式就是心灵———作为模仿对象。 

    力主模仿人类“大脑”或“心灵”的人工智能研究，要提升研究水平的前提就是要有“投影”人类智能的方法。接下来的问题就是，人工智能研究中，这种“投影”的策略是什么?

三、对人类智能从浅到深的“投影”:人工智能的技术策略

    按照器官投影说的说法，“投影”至少有两层含义，“一方面，人体器官的形状和功能‘投影’在工具中……另一方面，人体器官的尺寸、比例被抽象和放大到工具中”。在一般技术工具的发明和制造过程中，这两种“投影”都已经被应用到淋漓尽致的地步。以日常用来盛水或食物的碗为例，其原型就是人的双手捧起水或食物时聚拢在一起的形状，碗的发明就是实现了这种盛放物品的功能。同时，碗在实际的制作中口宽底窄，依然是配合人类的手型，但是又会依据碗的用途的不同，而放大或缩小相应的尺度。 

    但是人工智能想要投影人类智能并非易事。如果作为器官来看，人类的思维器官是最具复杂性和神秘性的脑。尤其在人工智能发展的初期，医学或生理学能够对大脑做出的解读并不多，这就让人工智能研究对于人类智能的投影只局限在表象层面的人类的行为。随着计算机技术水平的提高，人工智能的研究就走向对人类认知器官的某些特定功能的专门模仿。到了医学可以对脑有一个更深层次的解读，并且计算机技术可以实现对于脑更深层的模仿后，人工智能又来到一个新的纪元。

(一)对人类行为的投影 

    在心理学的预设当中，人类的行为是一种对于人类思维状态的表征。因此当人工智能可以对于人类的行为进行模仿时，也就在一定程度上实现了对于人类智能的模仿。 

    较初级的人工智能产物一般都是在极力模仿人类的各种行为。一些工业领域常用的智能维修机器人更是主要只是模仿人类操作器物的行为。很明显的是，单纯依靠此类人工智能技术并不能通过图灵意义上的“模仿游戏”的测试。从本质上说，此类人工智能产物是对于人类的“感知—动作系统”的模仿，更主要的是实现对于人类肢体动作的模仿。图灵的“模仿游戏”重点检测的则是更深层次的，机器对于人类“语言—思维系统”的模仿。 

    但是此类人工智能技术依然具有存在的意义，它在现如今的人工智能的整体设计当中主要充当一种辅助技术，尤其在人形机器人的肢体的设计与生产环节，因此相关研究依然在提升其技术精度，并仍被广泛应用于人形机器人的设计生产之中。

(二)对人类特定智慧功能的投影 

    此类的研究依然可以暂时悬置人类的认知器官的真实构造这一问题，而是直接“利用计算机作为硬件平台，通过编制聪明软件来模拟人类智力功能”。此类研究策略可以让人类的认知器官继续保持一种相对的“黑箱”状态，只要保证计算机硬件平台可以在输出端给出与人类的判断尽可能相似的结果就好。 

    贯穿其中的研究策略在很多的专门领域当中取得较好的成效，目前已经在实践领域当中有广泛使用的人工智能产品，实际上就是采用此类的研究策略。诸如大家所熟知的京东、阿里巴巴和腾讯集团推出的智能客服，以及华为的“YOYO智能助手”和小米的“小AI同学”等，实际上就是在实现对于人类某些方面的语言功能的模仿。 

    此类研究的局限性就在于它总是只能解决某一专门领域的问题，比如一个智能家居助手可以解决的问题是将室内温度调整到20℃，但是它可能并不能理解温度数据与人类关于“寒冷”“炎热”的感受，更不能体会“老人怕冷”“孩子怕热”这类的亲情关怀。

(三)针对人脑的技术投影 

    随着近现代生理学尤其是脑科学的发展，对于人类认知器官的认识也逐渐走向了精细化。信息技术的高度发达，让计算机系统的搭建也可以形成对于人类认知器官的深层次模仿。近年来，随着“在不同方向上观测不同认知任务下脑部神经的活动变化并获得相关类脑智能数据已成为可能……发展类脑智能现已成为人工智能学科以及计算机应用相关领域研究的热点”。例如前文中提到的阿尔法狗的构建理论基础，就是人工神经网络技术的深度学习策略，类脑人工智能是其技术实质。除了人工神经网络技术外，“参考人脑神经元结构和人脑感知认知方式来设计的”类脑芯片也在成为目前人工智能领域研究的重点，并且芯片的运算机制已经愈发地接近人脑思考问题的方式。 

    基于人类脑科学研究成果而发展出来的此类人工智能技术，被称作“类脑智能”。此类技术不再只是从模仿外部的人类的行为或功能来实现机器的智能涌现，而是直接着眼于人类智能的发端，对脑的结构进行更深层次的模仿。类脑智能的研究可谓是人工智能目前最前沿的进展之一。但是直到目前为止，针对人类复杂的大脑的研究尚处于起步阶段，要实现对人脑的整体解读仍需要一个很长周期的研究。 

 综上所述，人工智能研究的认识论基础是技术哲学意义上的“器官投影说”，脑科学的最新研究进展成为人工智能更精细化投影人类认知器官的理论工具。当然，认识论层面上的理论基础或理论预设都会带有一定的理想化的特征，尤其只是在近些年脑科学的新进展才更好地支撑了人工智能研究的发展。在此前和未来的很长一段时间里，人工智能的研究主要还是要集中在与人类相似的智能功能的实现层面上，而未必是内在结构上与人类认知器官的高度一致上。因此，这里实际上需要分析的问题是，当人工智能的结构构建必然与人类智慧器官自身存在差异的前提下，人工智能自身是否会有相应的局限，人类又可以通过扮演怎样的角色来协助人工智能突破这样的局限呢?

四、从分离到交融:人工智能与人的现实关联

 一个人工智能产物能够存在于社会，必然因为它可以实现某些方面的功能，从而满足社会某些方面的需求。这些相应功能可以实现的实质就是，人与人工智能，同客观世界之间以特定的形式发生相互关联，并且在不同的情境下人与人工智能之间的关系将有所不同。

(一)作为世界的一部分的人工智能 

    在诸如前文中所提到的各种研究环节，人工智能实际上都被视为一种待研究的对象来看待。其实不仅在研究阶段，到了应用层面也同样需要经历一个人对人工智能的认识和熟悉的过程。这就像我们拿到一台新的个人计算机，对于操作界面和随机功能均有一个必要的熟悉过程一般，一个新的人工智能产物走入到生产生活中，人类作为操控者或者说工作上的“合作伙伴”，需要将人工智能作为一个崭新的客体来进行研究。 

    此时的人工智能相当于世界的一份子，对于人处于一种几乎未知的状态，人与人工智能也在一种比较充分的分离状态之下。

(二)作为人与世界的媒介的人工智能 

    关于人工智能最为常见的应用模式，就是让人工智能代替人类去从事一些与外在世界之间的交互。比如人类派出探险机器人去探测星体表面，此时的机器人就是以人类的代理者的身份去完成人类的指令。在此类的应用之中，人类将自己的指令翻译成人工智能可以理解的计算机指令，人工智能完成相应的行动;在反馈环节中，人工智能则是依靠自身携带的各类传感器，将其收集到的各类信息传递给人类以备后续分析。 

 作为中介的人工智能带有一定的被动性，多数时候只能服从于人类的操控。这种意义上来说，此类人工智能更像是人类的欲望或意向性的转移者。它们也同样可以被视为世界向人类传递信息的媒介，它将那些人类肉身难以轻易企及的处所的信息传递给了人类。 

 人与作为世界的媒介的人工智能之间，会因为“使用”这种行为而发生交互，“使用”一旦停止人机将再次分离。

(三)作为人的“身体”的人工智能 

    称人工智能可以作为人类的“身体”，并不只是意味着人工智能产物已然植入人类身体(虽然在技术层面这早已可以实现)，而是重点说明人工智能在应用层面给人带来的体验。 

    这种体验时常让人不会轻易察觉到人工智能技术的存在，它“展现出部分透明性，它不是人类关注的中心……经过短时期的适应之后，你不会感觉到它的存在……它已经成为身体体现的一部分，具有人的身体的某部分特征，它成为人类身体的延伸”。最常见的例子就是，如今的智能手机基本都具有导航功能，并且很多的导航程序都已经具有了很明显的人工智能特征。人在行走的过程中，其实已经让导航软件加强甚至替代了自己的“方向感”或“路感”。当一个人来到陌生的城市，也很少将辨识方位视为需要提前很久去完成的准备工作。 

    “方向感”本身属于人类智能的一部分，智能导航程序相当于加强了这种能力，但是在日常生活中，使用者会不自觉地将智能程序加成的“方向感”深以为然地视为自己天然具备的能力，这就是人工智能作为人类“身体”出现的最普遍的表现。 

    作为人的“身体”的人工智能，其影响力不仅在于实际的操作层面，而且在于它已经在人类的认知层面形成一种清晰的意向，让人类与其不自觉地相同一。

(四)人作为人工智能的“部件” 

    前文提到的“人工智能”总好像有一些很具象化的特征，也就是所有的人工智能产物似乎都有一个比较清晰的形态。不可否认的是，为了让人机交互显得更加友好，人工智能产品在其交互界面的设计上的确非常有人类色彩，如以人类的语音作为向导、仿照人类的形态制作输入输出设备等。 

    但实际上，人工智能系统的实际构造可能远比使用过程中所看到的界面要复杂得多。尤其是在分布式网络日益发达、大数据应用日益成熟的今天，理论上整个的网络信息平台都可能成为人工智能的数据库或云计算组件。因此，网络上的人类用户，在一定程度上就可能成为人工智能系统的某个空间节点上的部件一般的存在。并且需要注意的是“人比机器的优势之一就是：可以从较少的数据中更早地发现事物的模式”。也就是说作为人工智能“部件”的人类，一方面可以减轻实际应用层面上人工智能的计算压力，另一方面也在技术层面上搭建了以网络联结为基础的人机混合的智能系统结构。 

    人类充当人工智能系统的“部件”的原因大致上有两个：其一，就是实现应用目标的便利性的诱惑，毕竟在语言翻译等领域让人工智能短期内达到人类母语水平并不现实。在具体情境下，不一定非要人工智能通过模型计算给出合理的结果，直接转述人类在相应情境下的回应，可以更经济也更快速地实现应用需求。其二，就是目前人工智能领域研究的现实局限，前文提到的类脑人工智能的发展前景极具诱惑，其研发的基础就在于“以脑科学和信息科学的基本理论为指导……标记、获取、分析……精细脑网络结构与功能信息”。但攻克这项工程需要的可能是全人类长期的共同努力，突破人工智能的局限性不可能在一朝一夕，于是更可行的解决方案就是让人类作为宏观的人工智能系统的“部件”完成操作任务。

    由此，在实际的应用层面上，随着人工智能功能的完善和大数据技术等的全面加持，人与人工智能之间不会再是泾渭分明的“分离”状态，而是随着彼此之间依赖的加深(人将人工智能默认为自身的功能，人工智能借助人类智慧的优势更快完成操作任务)，人与人工智能实际上走向了一种“融合”的状态之中。

(五)从模仿到共建:人机融合的现实趋势 

    如前文所言，最理想的人工智能研究，其实是通过脑科学的“逆工程”制造出一个完整的人工生命，“这是对于传统的，通过具有某些特定功能的计算机子系统来分析性地构建智能系统的人工智能研究的替代方案。”

    但是人工智能事业的发展，不能等待着此类研究的彻底完备，而是需要在实践中提升智能系统的问题解决能力，“这迫使我们要做出具体的工程决策，充分考虑抽象和具象的对象之间，以及观察的和理论的现象之间的关系”。在现实层面上，实际上需要被考虑的是人工智能性能的提升问题，既然“人机交互所产生的融合双重智能可以……提升人工智能系统的性能……更加高效地解决复杂问题”，那么人机融合就应该是被选择的趋势。

    一个现代的人工智能系统不再应该被简单地视为与人类孤立的技术产物，而更应该被视为一个人类智慧与机器智慧所共建的广义的网络系统。这一网络系统的特征与巴黎学派的拉图尔、卡龙和劳等人所提出的“行动者网络”非常类似。“‘行动者网络’本身是一种‘异质型’网络，即人类行动者和非人行动者平等构成网络，在具体的科技活动中……平等地影响着网络，并且通过对于网络的‘协同’或‘背叛’影响网络的运作”。人与非人行动者会因为他们有共同的行为意向而联结在一起，并作为整体共同实现相应的实践目标。

    并且应该与“行动者网络”理论的预设相一致的是，对于一个有某种明确的应用目的的智能系统而言，人与机器应该处于一种相对平等的状态之中。这里的“相对平等”的实现很可能是一种动态的总体的平等，即在某些具体的情境下，可能人类的主观意愿占据主导。但是在另一些情境下，机器的计算目标则更加重要。人类与机器在联结性和目的性等层面上发生的耦合，是人机共同构建智能系统的基础，它们之间彼此的协同促进，是共同提升系统功能的基本方法。

    那么基于以上认识，我们又可以从何种意义上说明人类不会被人工智能取代呢?

五、结语：人有人的用处，人机共建新系统

  人工智能是科学高度发展的智能化产物，其自身的本质依旧是技术人工物。任何广义的人工物，都具有主导其功能与构成的形式和质料。

    从技术发展史的角度来说，人工智能的研究起步于对人类智能的模仿，因此人类的形式就是其追求的终极的形式，只是它用以实现人类智能的质料又与人类的肉身大相径庭。比如各类金属或有机材料是构建人工智能的机械身体的物质质料，各类运算机制和计算方法则是实现计算机智能的语言质料。这些现实的差异，以及人工智能后来所取得的一系列进步，让我们开始习惯于用一种对立甚至敌对的眼光去审视人类模仿自己而创造的各种人工智能产物。但不能忽视的却是，技术人工物得以持存的原因是某些目的性的实现。此时一个更加现实的问题就是，当人类不是以一种对立的姿态看待人工智能，而是以一种相互交融的态势与人工智能发生关联将会发生怎样的变化?

    人类其实不单单可以作为人工智能所模仿的形式而存在，也可以作为技术系统当中真实有效的质料或部件。脱离开对人工智能的具象化的刻板预设，让人类、计算机和手机等智能单元都成为数据运算的可能参与者，这将是一种能让人工智能更快提升功能的解决方案。因此，在技术人工物的视角下审视人工智能的发展，其实质就是提供实现某类功能的可行的解决方案。在这种意义上来说，人非但不会存在被取代的可能，更可以与技术产物相互交融构建新的系统，人类智能不仅是人工智能研究中终极意义上的形式与目的，也是智慧功能实现层面上可以带来现实意义的行动者。

    维纳用《人有人的用处》这一书名，来提示人们在控制论和信息论背景下应该重新思考“人”的概念。这里我们用“人有人的用处”来回应，为什么在现实的实践的视角下，人类不会被人工智能取代。当人类摒弃了人与机器的对立态度，在一个可以平等进行信息交换与计算的网络上共建一个人工智能系统，人类既能依旧作为智能系统的终极目的而发挥类本质层面上的导引作用，又可以在个体层面上履行新的社会分工责任———人将仍然有人的用处。

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本文摘自：北京科技大学学报(社会科学版)2019年4月第35卷第2期

【毕丞：北京科技大学哲学教师】

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我为什么说人工智能不能超越人类，原因有四个！

约翰·希尔勒通俗地将其解释为：“从无梦的睡眠醒来之后，除非再次入睡或进入无意识状态，否则在白天持续进行的，知觉、感觉或觉察的状态”，现在意识概念中最容易进行科学研究的是在觉察方面。例如，某人觉察到了什么、某人觉察到了自我。有时候，“觉察”已经成为了“意识”的同义词，它们甚至可以相互替换。目前在意识本质的问题上还存有诸多疑问与不解，例如在自我意识方面。现代对意识的研究已经成为了多个学科的研究对象。意识这个问题涉及到认知科学、神经科学、心理学、社会学、哲学等。

那么意识是如何产生的？意识的产生：当代研究表明，大脑是由1000亿个神经细胞构成，单个细胞本身并不聪明，这一点在上面已经说过。大脑能够产生意识，是神经完美构造和亿万细胞协作使然。

拿电脑的运作机制来作对比，电脑诞生初始，只能被运来进行运算。可是随着科技的发展，电脑的内部构造，部件逐渐更换，有跳跃式的发展。计算，搜索，图文，看视频，录音，录像，网络……功能与日俱增。人类的大脑也是如此，是随着历史的发展，不断发展，进化，完善结构，分工，协作，才有现在的意识产生机制。

但是我个人认为不论人工智能发展多少年，在很多方面超越人类，也改变不了人工智能永远不能超越大脑的事实！！

不能超越人类的原因有四：

1、人工智能是“被”制造出来的。它的局限性，在于人。

2、大脑智慧经过几百万年的发展，是人类还是一个海中生物的时候，就已经在发展了。它形成和机制，是人工智能不能重走和模仿的。

3、人类大脑的智能在于“个性”。大脑内部塑造”性格“，塑造”行为“的模式是随环境刺激可变化的东西。人工智能对于环境刺激可以发生程序变化，但永远无法形成这种永久的”性格“和”个性烙印“

4、人类智能是一个需要亿万细胞，协作，产生化学反应，电流刺激的自然产物。人工智能是一个程序，软件，芯片”设计“的”纯“电流反应。即使是1岁的大的婴儿的吃饭能力，学习认识世界的能力，也是人工智能所无法模拟的。

有人说给人大脑内安装一个芯片，这样他即具有人的智能，又具有”电脑“智能，结果就是超于大脑。我依然持高度怀疑态度。脑细胞，芯片，脑神经，如何建立一个互相识别，互相融洽的激烈的化学反应机制。人类大脑实现今天的智慧，走了几百万年。人工智能呢。

在心理学上，意识具有四个特性：

1、意向性。意向性是指人的意识能在某个事物或某件事上集中多长时间，这种多是主观的。

2、统一性。统一性指的是意识是很难分开的。例如，当某人一边开车一边打电话，此人是不可能在两件事上都集中意识。这就是我们通常所说的“一心不能二用。”意识具有这种统一整体性。因为神经意识是相互联系的。意识专注了电话内容，就对开车内容减少关注。

无疑人工智能在这方面，可以独领风骚，比之人类强了很多。

3、选择性。选择性是有关人能注意到某些事情，却没有注意到另外的事情。例如，在一个鸡尾酒会，某个人提到你的名字，当时你和那个人都同时跟不同的人群在聊天，但你却注意到了他（她）提到了你的名字。

4、短暂性。短暂性又叫改变的倾向，是威廉詹姆士所描述的意识就像一条小河里的河水。我举一个例子，你现在闭上眼睛，想象自己在一条路上开车，这条路你是熟悉的。你脑中会不断跳跃过画面，但你发现这些画面很“短暂”，你甚至会很快跳跃到另一个地方的一条路上。你无法阻止这种跳跃。

而且你试着说我要把我熟悉的这条路上的一个个建筑，逐一在大脑中呈现，可是你发现自己做不到完整的陈述。总是会跳过一些点建筑，跳跃过后，你才发现，刚才那个点没有出现在我的大脑中。

就这个意识的特性，对于人工智能来说，是望尘莫及的。而且程序员是很难这样去“设计”的。因为这将导致人工智能工作的不可靠性。

还有一个点是大家要知道的，就是关于人工智能“超越”人类的定义，是比较模糊的。你怎么定义超越？

就好比我们日常生活中说某人比某人强，这个算超越吗？没有前提条件，陌生人是不太理解的。熟人之间会意会，明白对方在说什么。

陌生人之间，我们必须说清楚，某人比某人强，是工作方面，或身体方面，或钱财方面等等。总之要有前提。

所以说人工智能要超越人类，一般我们说是全方面超越。如果单从计算角度来说，人工智能已经超越人类了。

还有一个关于超越的感性的定义，就是谁决定谁，谁是主动的。显然就目前而言，人类是主动的，人类决定人工智能的方向。

如果有一天人类变成被动，被人工智能掌控，那么也可以说这时候人工智能超越了人类。这个定义不明确，但大家都会认同。

就像有些人说的那样：“人能创造机器人，但是机器人永远都创造不了人。就凭这一点，机器人就无法取代人类。”其实关于人工智能和人类意识的话题，更多的不是在未来，而且还包括过去。也就是人类的进化史，已经为人类在智能方面，积攒了无法超越的过程。

如果人类恐惧人工智能，害怕人工智能在意识到自我之后，朝人类开枪的话，在今天就可以设置一个终极bug。也就是当人工智能在意识到自我之后，该bug行使人类的意志。人类还是在充当“上帝”的角色。

所以人工智能不可怕，可怕的还是人。人如果要设计出“心怀恶意”的人工智能，那么我们其实不是对抗人工智能，我们是跟自己对抗。和飞机，大炮，导弹不是一个概念吗？

我们不是和枪支做斗争，我们不是和导弹在战斗，我们是和拥有和制造这些东西的人在斗争。世界上的每个国家，都是以威慑力来对抗威慑力。因为没有威慑力，就不可避免的被威慑，这就是人类。

至于在哲学层面的讨论，我觉得马克思已经做了很严密的论证，就不多论述。

摘自独立学者，诗人，作家，国学起名师灵遁者心理学科普书籍《探索生命》返回搜狐，查看更多

人工智能不能取代人类的真正原因

人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI，是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新的技术科学。AI所涉及的学科十分复杂和广泛，例如：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、不定性论等等，同时人工智能又是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。

目前，人工智能已经应用在机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解、遗传编程等领域中。由此看出，人工智能已经渗入到人类生活中并且将人类的生活提升到另一个层次，而就在这样的发展形势下，有人对人工智能提出了担忧和质疑：人工智能会不会从体力劳动和脑力劳动方面逐步取代人类？

1956年，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家首次提出了“人工智能”这一术语。人工智能学科发展了六十年，而AI是否能代替人类也反反复复经历了很多个阶段，从否认机器人可以代替人类的工作，到承认可以帮助人类做很多事情，到尽管可以做很多事情，但却要人类来处理AI出现的故障；从AI的工作从不出错到训练它完成更新的任务，到最后，认为很多工作根本就不应该是人类应该做的。从人类的心理变化，可以看出，AI正在一步一步的减轻人类的负担，提高人类的工作效率，甚至会让人担心自己的工作会被AI所代替。

1997年，美国IBM公司的“深蓝”超级计算机以2胜1负3平战胜了当时世界国际象棋冠军，成为早期人工智能技术的一个完美例子。2016年3月15日，随着谷歌围棋人工智能“阿法狗（AlphaGo）”与韩国棋手李世石最后一轮较量的结束，这场引起全世界广泛关注的“人机大战”总比分定格在1:4。“人工智能”战胜“人类智慧”。

“阿法狗”完胜李世石，体现了深度学习神经网络技术和人工智能的巨大潜力。但是机器人的智力与人类的智力相比还是有很大差距的，谷歌的人工智能虽然在围棋博弈这方面智力水平达到了职业九段选手，但是人类的感知、学习、理解、认知等综合能力是当前机器人无法达到的。

总的来说，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人类一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这些细胞的了解甚少，模仿它们恐怕是天方夜谭。就像有些人说的那样：“人能创造机器人，但是机器人永远都创造不了人。就凭这一点，机器人就无法取代人类。”

智能的布局体现在两个方面，一个通过经验获得知识，另一个是对整体环境的理解。从这个角度来看，机器人在面对未知环境的变化，未知的任务，它的决策能力还是非常弱的。从专业角度分析，人类比机器人强的地方在于学习与理解能力。人可以通过经验来学习新事物，并具备触类旁通的能力。人是通过数以亿计的神经元互相连结构成大脑，大脑是一个并联机制，所以人善于学习，通过所经历的事情或经验，能够发现事物的特征，发现本质规律，从而全面理解周围环境。与此同时，人类生活的日常环境却是多任务的，要面对各种各样的情况。人工智能的优势就在于能用复杂的计算处理简单的任务。因此有专家认为，人工智能自我学习、举一反三的能力还不如5岁孩子。有谁会担心，五岁的孩子来统治人类？

人类制造了机器人并不是用来代替人类，而是来帮助人类、延伸人类的能力。机器人是人造的，需要人去维护，而机器人有很多能力是人所不及的，如一些危险环境，人不能去而机器人可以去；而机器人在很多未知和复杂的危险环境如地震环境，无法做出正确的决策，这时就需要有丰富经验与知识的人类与它合作，共同完成任务，因此人与机器人是合作的关系。

人类大脑的记忆能力和计算能力的确比不上机器，但是人脑的智慧其实是对于信息的分析和决策能力，这是世界上任何最强大的电脑都无法比拟的。正因为如此，人工智能在未来几十年内应该都没有办法赶超我们人类的大脑，但它们会在生活中广泛应用，人类需要担心的并不是人工智能奴役人类，而真正要担心的是人类本身会不会退化。（来源：宇辰网）

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