许多科学家和工程师对人工智能的期望过高。 由于某种原因，他们认为，思维机器一旦创建，将立即解决我们的许多问题并导致技术上的奇异。 但是，这种思维方式是谬论。
注意事项 我故意不使用“智能”一词，因为它通常意味着在不了解流程的情况下分析问题并基于模板做出决策的能力。 在指示的值中，智力是Maple程序中固有的，它可以解决复杂的方程式，具有学习能力和复杂行为的蜜蜂以及许多其他动物。 作为回报，在谈到人类思维机器时，我将使用“头脑”一词。我们真的需要人工智能吗？ 我需要 las，“简单”的智力解决了过于狭窄的问题，有时效率很低。 而且，“赤裸”的智力本身无法解决问题！ 例如，下棋，机器
无法创造性地解决问题，花费了大量资源并使用工程师嵌入其中的各种算法。 人
创造性地解决了问题-他产生了新的解决方案，并使用了更少的资源！
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让我们回到我们的问题。 最有可能在人类模型上创建第一个人工智能。 因为我们仍然不知道意识是如何工作的，而我们构建人工智能的唯一方法就是复制人类。 换句话说，我们创建的思维机将为人脑建模。 这种非常重要的情况严重限制了我们的期望。
事实是我们计划为人造思维设定
创造性的任务。 我们期望他在医学和生物学，物理学和宇宙学，社会学和心理学方面取得突破。 此外，我们相信他将能够写书，作曲，绘画。 换句话说，我们相信他将能够
创造新知识 （广义上包括艺术和科学）。 但是大多数成人健康的
正常人却无能为力！ 它们确实很正常，因为多数决定了规范。
人工智能是在普通人的基础上创建的，除了可能无限的资源外，人工智能与人工智能没有什么不同。 拥有意识的人造大脑很可能根本不希望预先分配指定的艺术品来完成所有这些工作。 毕竟，与石器时代的祖先相比，现代人拥有无限的资源。 他可以在几秒钟内收到人类积累的任何信息。 但与此同时，除了科学家和工程师外，很少有人需要它。 大多数信息产业都为娱乐而工作。 无论可用资源的数量如何（只要人类的本性不变），它就会一直存在，并将永远存在。
因此，创造力是一种反常现象，而不是一种规范。 当然，信息的消费本身就是一个创造过程，需要一定的创造力，就像现代世界的生活一样。 然而，在家庭层面上的这种创造力对于生存是必需的，并且与学习宇宙或写音乐不太相似。
例如，音乐教程的出现使有抱负的音乐家更容易生活，但
并没有增加他们的数量。 如果一个人对音乐不感兴趣，那么无论这个过程多么简单，他都不会处理。 同样，无论思维机器拥有什么计算资源，如果对人类衰老问题
不感兴趣 ，它将无法解决。
但是，表达了一些如何克服这些困难的想法。 例如，您可以对人工智能进行
编程 ，以解决我们需要的问题。 但是，直到我们弄清我们的大脑和任何大脑的工作原理，直到我们了解需要对大脑进行低水平的改变才能引起人们对音乐的兴趣，我们才能影响我们的大脑，因此，我们也无法影响它的大脑计算机模型。
好吧，好吧，反对者会说，我们仍然不能直接编程思想，但是我们可以
教育我们需要的个性。 当然，这是一个更现实的想法，但仍未在当今知识的框架内实现。 （此外，教育本身是高级编程的一种形式！）
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通常没有谈论到一个同样重要的问题，但是徒劳无功。 问题是人的天性。 人是动物，对动物来说，获得肉体的愉悦和繁殖是正常的。 每个人毕生致力于创造新知识，而不是花费最少的精力来赚很多钱，获得更多的身体愉悦，都可以被认为是“疯狂的”。 在精神病学中，多年以来，一个想法抓住了人类的思想就被认为是不正常的。 许多有才华的人真的很疯狂或有其他精神问题。 当然，这样的人喜欢他们的创作过程，问题在于这可能对他们的思想或生命造成危险。 同样，富有创造力的人自己有时也会对他人构成危险。
我们的整个文明都是由“疯狂”的人建立的！ 我们周围的一切都是由科学家和工程师，艺术家和音乐家，作家以及其他有创造力的疯子创造的，他们致力于改变世界，有时对他们的生活有害！ 但是，他们或多或少已经习惯了“疯狂的天才”，与机器相比，控制脆弱的人要容易得多，如果您对生命的健全性存有疑问，您会把生命委托给强大的虚假心智吗？
在不久的将来，我们很有可能会学习如何设计真正有
创意的思维机器，但是它们会不会像人类原型那样疯狂吗？ 精神问题不是创造过程中不可或缺的一部分吗？ 我们尚不知道答案的问题。
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换句话说，人造的头脑将与人类的头脑有同样的问题。 如何避免它们？ 我们需要一种
通用的思维理论来解释任何（或至少是人类）思维的功能原理。 仅了解思想原理，我们就可以设计智能机器，而不是盲目复制，反复试验，而是针对性设计。 我们将以人的思想为基础，并加以改进甚至重新设计。 有了这个理论，我们可以改善自己的想法。
我们需要哲学上的突破，我们需要一种理论来解释大脑如何产生解释。
英国物理学家和哲学家戴维·德意志比较第一架笨拙的飞机和目前的客机或军用F-35！ 当前的航空工程是我们对物理定律的良好
理解的一个例子。 工程师不
复制鸟
的翅膀，而是根据物理定律
计算必要的参数。
las，人工智能的发展有点不同-我们仍然没有通用的理论，也没有构建它的尝试，但是，这意味着仍然有很多尝试和错误以及时间。