上述过程中，房外人的角色相当于程序员，房中人相当于机器，而手册则相当于计算机程序。每当房外人给出一个输入，房中人便依照手册给出一个输出。而正如房中人不可能通过手册理解中文一样，机器也不可能通过程序来获得理解力。既然机器没有理解能力，那么所谓的“让机器拥有等价人类智能”的强人工智能便无从说起了。

既然如此，图灵测试的意义何在？让机器过度地拟人化的意义又何在？在人工智能发展史上，整个业界自始至终都没有中断过这样的提问。

我们为什么要让机器看上去、听起来都像人？

人工智能的发展经历了控制论和早期的神经网络、符号推理和逻辑演算、芜杂和简约学派的对立、专家系统的崛起，以及今天的人工神经网络和深度学习。在当下人工神经网络和深度学习之进程大背景下，算法的问题已经得到了充分解决，算力则成为“智能”提升的关键。

硅谷科学家雷蒙德•库茨魏尔于2006年提出AI的问题在于算力，根据摩尔定律他预测具有人类智能水平的机器将在2029年出现。而今天PC摩尔定律已死，AI芯片的性能提高之快远超前者。要知道，谷歌最新TPU性能比第二代的180 tflops提升了八倍，达到了100pflops，这种低精度并行运算在短短一年内直接从T时代跨到了P时代。这一切看上去都很顺利，“与人类同等智能的AI”应该很快就要来了。

但是现在问题来了。如果说“与人类同等智能”是AI的终极目标，那么距离这个终点越近，人们的质疑声就越多，总结起来就是：我们为什么要让机器像人一样？

当谷歌的AI产品惊艳全球的时候，业界也在为人工智能的负面影响感到忧虑。比如国内的社交网站上就出现了“如何看待用Duplex实施一次‘完美的’电信诈骗”这样的设问，而论题下面回复的用户几乎都陷入了沉思。

科技媒体The Verge刊文称Google Duplex会扩大人性自私的一面。因为Duplex取代了一些预约工作的中间环节，而这些环节本应是人与人沟通的一部分。未来Duplex会取代更多社交，用户也许会走向人格封闭，人与人之间的距离也会越来越远。

微软也是AI道德论的坚定捍卫者，Bulid2018大会开场纳德拉聊的第一件事就是道德化的人工智能。IEEE也于去年发布了《合乎伦理的设计：将人类福祉与人工智能和自主系统优先考虑的愿景》报告，从高层次伦理角度写入了人工智能价值设计的参考原则，作为自身标准化文档的一部分。

其实，在人工智能发展史的早期阶段，就有科学家提出“我们只需用机器去解决问题，而为什么要把机器设计地像人一样？”这样的疑问。或许“像人一样的机器”有着人类本身审美上的执着，而当机器越来越像人的时候，人类却表现出无比的恐惧。

正如轩尼诗在2018谷歌I/O开发者大会落幕时说的最后一句话：我希望它（AI）不会伤害到你。

【钛媒体作者介绍：水哥，高级工程师，科技专栏作者，中国计算机学会会员。IT评论、业界分析，不一而足。】返回搜狐，查看更多