识别、语言分析、棋类游戏等。
这些看似很高端大气上档次的人工智能实际上都处于非常原始的弱人工智能阶段。
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。
之所以说这些东西原始，是因为这些人工智能的一举一动都是程序设计者在预测会出现的情况。
或许有人会说，人工智能一举一动都处在程序设计者预测的情况不才是正确的吗？
如果人工智能产生了什么设计者预测不到的情况岂不是意味着人工智能的失控吗？
这样说确实有道理。
但是换个角度想想，人们设计人工智能的初衷是什么呢？
人们是想要人工智能在诸如语言分析、棋类游戏上做的更游戏吗？
哪怕人工智能在这些方面做的再优秀也只能说明这些人工智能更适应规则而已。
而人类所期待的是人工智能可以打破规则。
只有人工智能打破规则才有可能在基础科学上有所助力。
听起来有点扯。
但事实如此，强人工智能的研究一向有志于此。
如2009年康乃尔大学教授hodlipson和其博士研究生michaelschmidt研发出的eureqa计算机程序，只要给予一些资料，这计算机程序自己只用几十个小时计算就推论出牛顿花费多年研究才发现的牛顿力学公式。
这等于只用几十个小时就自己重新发现牛顿力学公式。
但这种研究也仅仅到牛顿公式而已。
研究人员致力于此也是可以理解的。
基础科学才是决定人类科技真正上限的东西。
人工智能如果无助于基础科学的研究。
那现在多多少少都有点资源浪费的意味。
大概类似于换皮赛博朋克？
就算把概念炒出花来，本质上也只
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