AI未來發展的方向，不應該是完整復刻人類情感和精神狀況

在AI的領域，人類已經取得了不少的成就，但一直以來人類所嚮往的都是另外一個夥伴，就是智能AI應該具備思考、學習、進而擁有人類的品格，並且人工智慧的圖靈測試，就好像一條分明的界限，如果AI能夠跨過這條線，就證明了它已經非常接近人類了。

可是這個願望，似乎與人們希望AI去完成的工作是相悖的，如果AI只是一個夥伴、一個人類助手，不管是商用還是私人使用，顯然都不需要一個真正具備「人格」的AI，如果它真的具備人類精神上的所有要素，那麼我們究竟應該怎麼看待它？

難道固執的認為它僅僅只是一串代碼、一串數據？它是否擁有和我們一樣的人權？

顯然這已經超過了科技的範疇，而是一個社會性的問題，繼續上升，它的存在應該是一個哲學問題。

所以諾獎得主Thomas J. Sargent就提出過，人工智慧的本質應該是統計學。

這一句話顯然是在說，我們把這個問題看的太複雜了，未來的AI應該是僅依靠大量的數據以及部分的私人信息補充，而完成它的主要工作，意為更好的服務人類。

不是像科幻電影中，具備人格的AI與男/女主角互相吸引，成就了一段禁忌之戀。

在使用中，很顯然你不能指望一個具備卓越大腦的AI，會走進工廠，日復一日的完成手中的工作，甚至因為身體是機械構造，可以做到一天二十四小時不眠不休。

當然，這裡討論的僅僅是將要大規模投入使用的中低端AI程序，其中包括我們的生活，也不需要AI相伴。

除去那些需要特殊關照的人群，像是具備偏執、自閉等精神上缺陷時，或許會需要一個高智能的AI。

就在前不久一個患有自閉症的兒童能夠毫無負擔的和他蘋果手機Siri對話，可能會對其產生積極正面的影響。

一個更加流行的詞語是「大數據」，現在我們手中的手機已經成為了一個重要的基礎設施，人們每天在使用過程中都會創造出大量的內容，而AI則是應該對這部分數據進行一個有效的挖掘，深入的分析，從而創造出新的價值。

所以我們才會說，AI的本質是去迷思化，通過已有的條件，還有巨量的數據支撐，去挖掘一些具備特點的結論，是對內在獨特的洞見，甚至是總結出其中的規律，用來預測未來。

AI領域的思考

不再把目光著重於它們有多聰明，而是把目光投向它們能夠完成什麼樣的工作——有了這樣的思想轉變，人類對於AI的研究才能夠得到進展。

當然，研究智力性的AI，在科學中也是有積極意義的，它能夠讓我們更加清楚人類的大腦是如何運轉，想法是怎麼誕生，這有助於了解人類自身。

像影視作品中，人類面對漫長的太空漫遊，常常會幻想出一個船長助手AI的角色存在，因為在動輒數千年的星際旅行中，人類躲在休眠倉開始漫長的沉睡，只有偶爾會因為特殊的事件被喚醒，那麼一個具備智慧，能夠忍受孤獨的AI就顯得尤為重要，只有它日復一日的工作，檢查太空飛船的狀況，判斷航線，才能讓整個計劃成功。

但是如果它真的具備人類的精神特性，究竟能不能理智對待動輒千年的孤獨人生？

想必這會是一場漫長的折磨，AI的人性將要面對的是毫無人道的剝削，AI的硬體要怎麼在千年中保持絕對的完整性？不能有一絲損壞？

顯然這些問題的答案，只有一個，AI應該只是作為數據的分析者，並且具有可替代性。

所以AI究竟是不是應該具備人類特性也有了答案，誠然，如果AI具備智力會更好的完成任務，但顯然我們不能寄希望於複雜多變的人性，特別是放在幾百年幾千年這樣的時間尺度上，因為人類從出生到老死，短短百年時間裡，思想也是不斷變化的。

並且人類的精神會在壓力和外部環境之下，誘發精神疾病，AI卻必須長時間裡高效的完成任務。

AI的突破性成就

我們或許應該給AI找到更合適的用途，最近的一項突破性研究，給我們帶來了新的方向，未來AI可能成為一個深度的聆聽者。

這項研究主要方向是語音識別，AI系統可以將我們大腦內部的活動轉化成一份完整的文本信息，這可能意味著，將來從我們口中說出的話語，讓AI來表述或許會更接近我們本來的意思，特別是針對擁有語言障礙的人士來說。

這個研究聽上去有些像科幻小說裡面的內容，但其實這麼多年，從最開始的動物模型，再到現在的人類參與者，腦機接口已經在幾十年間，有了不少進展，而到了2020年，甚至可以說是看到了勝利的曙光。

這個實驗通過對四名癲癇患者的腦部安裝植入物，並且讓參與者朗讀句子，然後用電極對大腦活動進行記錄，主要是針對皮層活動時產生的電脈衝。

通過多年的研究和測試，到現在這個系統的錯誤率已經只剩下3%左右，雖然最後這3%很難迅速銳減到0%，但這項技術在未來，肯定能夠幫助那些喪失了語言功能的人重新「說話」，或者是讓那些下肢障礙，只能依靠輪椅出行的殘疾人，用自己的意念控制輪椅等工具。

這項技術具備著卓越的發展潛力，也為人工智慧提供了更多的方向，這個例子其實就是通過對大量數據的分析，進而掌握了其中的規律，最後被AI系統深入理解，達到最終效果的例子。

人類不用再執著於AI有多麼聰明，只需要關注它有多麼能幹就可以了。

如果一定要說，這兩種不同的研究方向也是可以並行的，但一定不能以相同的眼光和標準去衡量兩者。

另外利用大數據的AI也請早日完成突破性研究，而不是再繼續鑽研，如何給用戶精準推送廣告了。