在 1 月 9 日微信公開課小程序分論壇上，微信開放平臺產品經理黃容表示，微信小程序已經提供了 5 大類數百項組件和接口能力，滿足 200 多個細分服務類目多種多樣的功能需求。

在各項能力中，黃容特別提到了「微信開放接口」，其中深受開發者期待的「選擇群聊天文件」接口終于在近日上線了。

通過「選擇群聊天文件」接口，可讓群文件與小程序更好地打通，可以讓文檔類或有文件溝通場景的小程序更好地做好文件傳輸管理。這一接口的開放，進一步加強了小程序與微信原生能力的結合，讓「用戶使用小程序，可以更接近使用微信的體驗」。 

「微軟 Office 文檔」支持導入圖片、音頻、視頻、文件等多種格式文檔，「騰訊文檔」僅支持 doc/docx/xls/xlsx 格式的文件。不過無論是「微軟 Office 文檔」還是「騰訊文檔」小程序，現在的接口在每次導入時僅支持選擇一個文檔。

小程序「微軟 Office 文檔」與「騰訊文檔」使用該接口的界面對比

而「騰訊文檔」小程序主要支持文檔同步，在 PC 上打開網頁 https://docs.qq.com/desktop/，可以同步小程序上保存的數據。 

顯然，「選擇群聊天文件」接口非常適用于文檔、云盤等小程序，不過目前微信官方文檔并未公布這一接口，只能敬請期待了。

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拋開非理性的恐懼與期待，放下空洞的道德哲學思考，把注意力重新放到AI能做什么和不能做什么這類現實意義的問題上吧。

前Google大腦聯合創始人、前百度首席科學家吳恩達，Facebook AI研究院的創始人Yann LeCun，Cloudera機器學習的總負責人Hilary Mason以及埃森哲的AI全球負責人Rumman Chowdhury博士就是這樣做的。

他們審視了AI在2018年取得的成就和進步，比如基于大數據的AI訓練、科技公司的應用；也展望了2019年AI的發展趨勢，比如“少樣本學習”、“通用性”的進展、自我監督學習和強化性學習。當然，少不了對于道德與偏見的討論以及監管規則的變化。

AI的應用不僅限于科技公司的軟件，正如吳恩達說的那樣，“當制造公司、農業設備公司或醫療保健公司開發數十種AI方案來幫助其業務發展時，就是下一波大規模價值創造浪潮來臨的時候?！?/span>

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AI被認為是一種同時能拯救世界和終結世界的技術。

為了繞過關于AI喧囂和夸張的討論，VentureBeat采訪了這個領域的杰出人士。多年來，他們與世界上最大的科技公司合作，對AI形成了自身看法。VentureBeat采訪了谷歌大腦的聯合創始人吳恩達、Cloudera機器學習的總負責人及 Fast Forward Labs的創始人Hilary Mason、Facebook AI 研究院的創始人Yann LeCun以及埃森哲公司的AI全球負責人Rumman Chowdhury博士。我們希望知道他們眼中2018年AI領域有哪些里程碑，以及2019年會發生的大事。

Rumman Chowdhury

Rumman Chowdhury博士是埃森哲公司應用情報部門的常務董事，也是該公司負責AI項目的全球領導者。

Chowdhury曾在2018年表示，她很高興看到公眾對AI的能力和局限有了更多認識，也很高興聽到人們對AI帶來的威脅有了更平衡的探討——超越了對《終結者》中智能機器掌控全球的那種恐懼。她說：“隨之而來的是人們對隱私、信息安全，以及AI對我們和未來幾代人的影響的日益關注和疑慮?！?/span>

“在道德和AI領域，我希望我們深入探討AI將面臨的難題，那些沒有明確答案的問題。AI和基于物聯網的監控之間的‘正確’平衡是什么？這種平衡應既能保障信息安全，又能抵制強化現有種族歧視的懲罰性監控。我們應該如何重新分配從先進技術中獲得的收益，才不會進一步擴大貧富差距？兒童應接觸AI至何種程度，才會成為‘AI原住民’而不被其操縱或同質化？我們如何利用AI實現教育的規?；妥詣踊?，又能讓創造力和獨立思考蓬勃發展？”她問道。

Chowdhury預計，在未來一年，世界各地的政府將加強對科技的審查和監管。

她說道：“AI以及全球科技巨頭所掌握的權力，引發了許多有關監管的問題。2019年我們將不得不需要找到這些問題的答案——當一項技術是可產生特定結果的多用途工具時，你如何監管它？如何制定既不扼殺創新、又不偏袒大公司(誰能承擔合規成本)或小企業的監管規則？我們在什么層面進行監管，全球、國家，還是地區？”

Chowdhury說：“我希望監管機構、技術專家和研究人員認識到，我們的AI競賽不僅僅是計算能力和技術智慧的較量，就像冷戰不僅僅是核能力的較量一樣。我們有責任用一種更公正、更公平、更合理的方式重建世界。我們也難得有機會能這樣做，這一刻轉瞬即逝，我們不要浪費了?！?/span>

在消費者層面上，她認為在2019年，AI將在家庭中得到更多應用。許多人已習慣于使用Google Home和Amazon Echo等智能音箱及其它智能設備。

“我想我們都在等機器人管家出現?！盋howdhury說。

吳恩達

吳恩達是斯坦福大學的計算機科學副教授，也是谷歌大腦的聯合創始人，該項目旨在將AI推廣到谷歌的許多產品中。他也是Landing AI公司的創始人，該公司幫助很多企業將AI融入到運營中。

在谷歌工作了三年多之后，他于2017年辭去了首席AI科學家的職務，加入了另一家科技巨頭百度，成功幫助百度轉型為AI公司。

“我認為，明年（2019年）很多大事會發生在軟件行業以外的AI應用領域。我們在幫助谷歌和百度等公司，以及Facebook和微軟方面做得不錯?，F在，Square和Airbnb、Pinterest等公司也開始使用AI。我認為，當制造公司、農業設備公司或醫療保健公司開發數十種AI方案來幫助其業務發展時，就是下一波大規模價值創造浪潮來臨的時候?！?/span>

關于2018年大眾對AI的認識，吳恩達也很高興大眾不再關注機器人殺手的情境。

在未來的一年里，吳很高興看到AI和機器學習研究的兩個特定領域取得進展，其中一點是AI可用更少的數據得出準確的結論，也就是“少樣本學習”。

吳恩達說：“第一波深度學習發展浪潮主要是大公司用大量數據訓練極龐大的神經網絡，對吧？所以，如果你想建立一個語音識別系統，你需先用10萬個小時的數據對其進行訓練。如果想要訓練機器翻譯系統呢？用無數對平行語料庫的句子對其進行訓練。我越來越經常在小型數據上看到結果。即使只有1000張圖像，你也想從這些數據中得到結果?！?/span>

另一個是計算機視覺的進步，被稱為“通用性”。

“如果用斯坦福大學高端X光機拍攝的原始圖像進行訓練，計算機視覺系統可能會非常好用，許多領先的公司和研究人員已經創造出了比人類放射科醫生更優秀的系統。 但如果把訓練模型應用于來自低端X光機、不同醫院的X射線，人類放射科醫生比算法更能概括出病人的問題。我認為有趣的研究是提高學習算法在新領域的通用性?！彼f。

Yann LeCun

紐約大學教授Yann LeCun是FacebookAI研究中心（FAIR）負責人和FacebookAI研究院院長，帶領研發PyTorch 1.0和Caffe2，以及大量的AI系統，如Facebook每天使用數十億次的文本翻譯AI工具，或先進的圍棋強化學習系統。

Yann LeCun認為，Fair在研究和工具上采用的開源政策推動了其他大型科技公司采取同樣的做法。

“你今天在AI領域所看到的進步速度，很大程度上是因為，與過去相比，越來越多的人交流得更快、效率更高，做的研究也更開放?！?/span>

在倫理方面，Yann LeCun很高興人們也看到了做出決策的危險性。Yann LeCun說，他不認為AI中的道德和偏見已經成為需要立即采取行動的問題，但人們應該為此做好準備。

Yann LeCun說，通過深度學習，研究人員已經可以很好地管理認知，但缺少的是對一個完整AI系統整體架構的理解。

“不同的人給AI系統起了不同的名字，但本質上人類嬰兒和動物都是通過觀察了解世界是如何運轉的。我們還不知道如何用機器來做這件事，這是巨大的挑戰?！盰ann LeCun說：“如果我們能弄清楚，我們就能在AI和機器方面能取得真正的進展，讓機器擁有一點常識，或者虛擬助理不會讓人失望，因為它們可以就更廣泛的話題和我們討論?！?/span>

“在解決這個問題的過程中，我們希望找到方法來減少任意特定任務的必要數據量，比如我們已經通過在翻譯和圖像識別中使用自我監督學習，對Facebook的服務產生了影響。因此，這些事情不僅有長期影響，而且會產生即時的效果。 ”

Yann LeCun希望，AI在建立事件間的因果關系方面取得進展，不僅僅是通過觀察來學習，而是理解，例如，如果人們在用傘，可能在下雨。

他說：“這將是非常重要的，因為如果你想讓一臺機器通過觀察，來學習世界的運轉，它必須能夠知道它能影響到什么，從而改變世界的狀態，而有些事情是做不到的?！?/span>

Hilary Mason

Fast Forward Labs被收購之后，創始人Hilary Mason成為Cloudera公司機器學習部門的總負責人。但Fast Forward Labs仍在運營中，制作應用機器學習報告，并幫助客戶預測他們未來6個月至2年的情況。

2018年，AI領域的一個進步讓Mason感到意外，那就是多任務學習，它可以訓練單個神經網絡，在推斷圖像中的物體時，應用多種標簽。

Fast Forward Labs也一直在就AI系統的倫理影響，向客戶提供建議。

“從五年前起，我們就一直在寫關于道德的報告，但今年（2018年）人們真正開始把注意力放在道德上面?！盡ason說，“我希望創造AI產品的技術人員和商業領袖將看重道德和偏見的問題，并且成為業內的默認規范?！?/span>

Cloudera公司最近推出了container-based machine learning platform（基于容器的機器學習平臺），Mason認為，這種趨勢將在未來幾年持續，企業可以選擇本地或者在云端部署的AI。

最后，Mason認為AI的業務會繼續演變，會在業界形成普遍實踐，而不僅僅是在公司內部。

“如果你是一家公司的數據科學家，或者機器學習工程師，然后跳槽到另一家公司，你的工作將完全不同：不同的工具、不同的期望、不同的報告結構。但我想我們會看到一致性?！彼f。

情報  #當期盼已久的技術創新終于實現#

定義2019年的技術變局

加密貨幣對于一個日益注重安全的世界來說很有吸引力，2018年的比特幣潰敗擠掉了泡沫，但不意味著終結。

電動自動駕駛汽車的測試在美國越來越普遍，今年可能會出現低級別的商業試運營。

5G的到來和基礎設施的改善意味著在2019年會推出5G終端，安卓陣營將領先一步。

機器人將出現在更多工廠和辦公室，波士頓動力公司的“跑酷機器人”刺激了更多機器人公司的發展。

AR將在2019年迎來大考，大多數旗艦手機都會支持這種技術。

3D打印變得更加便宜，正在被多個行業采用。有機材料的醫學3D打印將會改變醫學的進程。

#技術顛覆了現實#

如何應對技術帶來的挑戰？

“屏幕時間”管理越來越重要，蘋果的iOS屏幕時間、安卓的自定義時鐘只是開始。

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網絡戰甚囂塵上，俄羅斯被指控操縱選舉，劍橋分析利用了大量隱私數據，秘密戰爭仍將繼續。

監管規則開始變化?！稓W洲通用數據保護條例》來了，美國人也被Facebook不負責任的態度激怒，監管規則的變化在全世界限制著科技公司。

綠色和可再生能源。沒有任何神奇的技術可以徹底清理我們的星球，但一系列新能源、AI技術的應用和協作將推動環保和環境可持續的發展。

人臉識別與操作的普及和濫用將帶來很多爭議，像亞馬遜這樣的公司將繼續向政府推銷人臉識別技術。

虛擬現實和遠程呈現在諸如教育、培訓、游戲、旅游等領域有很好的前景，這些技術應用將改變現有的行業規則。

已經過去的2018年，是區塊鏈進入大眾視野的第十年。

這一年，區塊鏈演繹出了一部十年的濃縮史——

作為區塊鏈最初始應用也是最成熟應用的比特幣，依舊沒有擺脫大幅波動的走勢，一年間幣值跌去約八成；

區塊鏈技術在實體經濟中落地的場景增多，但似乎仍與業內為其貼上的“顛覆性”“革命性”等標簽相去甚遠；

再塑對共識機制的認識，這被不少業內人士稱為是區塊鏈的最大貢獻，但對區塊鏈本身及其價值的認識，業內卻遠未形成共識；

……

十年之際，區塊鏈步入十字路口，十分需要一場再觀察。

看不懂的矛盾體

2018年，比特幣從超過17000美元/枚，到跌破4000美元/枚，一年間幣值跌去了約八成。而這一年間，全球約有800多種加密數字貨幣名存實亡。

作為比特幣底層技術的區塊鏈，也經歷了年初瘋狂、年中迷茫、年底寂靜的2018年。

互聯網誕生以來，新技術的迭代讓人眼花繚亂，但很少有這樣一項新技術在十年時間里變數、討論、爭議不斷。浮沉之中，區塊鏈領域上演了一幕幕復雜劇情。

一方面，區塊鏈吸引著大量企業與資本涉足，甚至“火”透了微信朋友圈；另一方面，區塊鏈應用似乎仍沒有走出講故事的層面。

據工信部信息中心《2018年中國區塊鏈產業白皮書》顯示，以區塊鏈為主營業務的公司數量已超過450家，涉及眾多領域，同時，互聯網巨頭紛紛布局，不少地方政府也做出相關規劃。但截至目前，推出的不少區塊鏈項目仍較為初級，很多還處在內測階段。

一方面，以比特幣為代表的加密數字貨幣領域，似乎成為新財富故事的誕生地；另一方面，打著區塊鏈和加密數字貨幣“幌子”的非法集資案件被屢屢曝光。

2017年9月，央行聯合七部委叫停ICO（首次代幣發行）。但在區塊鏈領域，IFO（首次分叉發行）、IMO（首次礦機發行）等新概念一直層出不窮。2018年，以“普銀幣”“大唐幣”等為代表的區塊鏈與加密數字貨幣領域騙局，更是讓不少人感嘆這里的“水”太深。

一方面，在ICO的嚴監管和業內對諸多亂象反思之下，“幣”“鏈”分離呈現，“鏈”圈選擇繞開發幣機制，單純依靠區塊鏈的獨特技術優勢，推動區塊鏈與實體經濟融合；另一方面，業內也有聲音認為，缺少“幣”這一重要激勵機制，區塊鏈對實體經濟的推動會受到限制，即使技術有突破，也會繞彎路。

總之，區塊鏈就如同一個矛盾體。一些業內人士也感慨，對于區塊鏈，現在是“看不懂”“已經不知道該怎么看懂”。

有關誠意的再觀察

自進入大眾視野以來，區塊鏈就被貼上不少炫目、高深的標簽。“分布式記賬”“利用哈希算法防篡改”等定義本身就極具專業色彩；作為新的技術群，區塊鏈具有很多突出優點，但以“中間件”形式進入應用場景的方式卻讓末端用戶難感知，應用效果既不像人工智能顯性化，也不像量子計算立竿見影。

然而，真正讓區塊鏈變成“謎一般存在”且“飽受爭議”的，是其與生俱來的發幣機制，也就是自帶的金融屬性，這是很多前沿技術沒有經歷過的。在“幣”與“鏈”糾纏中，究竟是為了“幣”，還是為了“鏈”，變得真假難辨，真正做事的無法顯山露水，不少真相也難以水落石出。

區塊鏈故事的諸多演繹中，甚至包括對人性的考量，在“短期利益極其豐厚，長期效果預期不明”“寫個白皮書，做個PPT，講講故事就能募集幾個億”等抉擇和誘惑下，炒作、泡沫、欺詐隨之而來，全面嚴監管也在所難免。

總之，雖然有人認為再塑對共識機制的認識是區塊鏈的靈魂，但對區塊鏈本身的認識，業內還遠未形成共識；雖然有人說區塊鏈可以解決互聯網上的信任缺失問題，但對于區塊鏈，還有太多不讓人信任的部分；雖然有人說區塊鏈順應了信息互聯網走向價值互聯網的大趨勢，但對于區塊鏈的價值是什么、價值有多大、價值是否大于弊端等仍存爭議……

無論如何，人們需要的是有“誠意”的區塊鏈，是能夠推動社會進步的區塊鏈。

從世界范圍看，不少國家都在對區塊鏈進行一場再觀察，在討論中推進。

開放式的新未來

十年之際，我們不妨回顧一下區塊鏈發展的重要節點：

2008年，《比特幣：一種點對點的電子現金系統》論文發表，比特幣的底層技術區塊鏈也在隨后逐漸進入大眾視野；

2014年，日本以太坊公共區塊鏈平臺被廣泛關注，并開始探索與智能合約結合，這也被業內稱為區塊鏈從與金融結合的1.0時代，進入與產業結合的2.0時代……

區塊鏈3.0時代的特征預測不一，有一種說法是與人工智能、物聯網等的結合，當然，這個階段的標志性事件還沒有出現。

曾有人說，互聯網在中國發展不過20多年，早已帶來顛覆式的改變。而十年過去了，區塊鏈領域仍沒有誕生“殺手級”的應用，關于區塊鏈的種種，我們至今仍有很多“看不清”，有不少“未知數”，有太多“有爭議”。

但是，這絲毫沒有沖淡人類從區塊鏈中尋找打開未來世界鑰匙的好奇心。而正是因為這種好奇心，人類不斷嘗試探索另一種可能，獲得改變世界的能力。

2019年1月，網信辦發布《區塊鏈信息服務管理規定》，要求區塊鏈信息服務提供者“備案”。工信部旗下中國信息通信研究院等發起了“可信區塊鏈推進計劃”，也吸引了越來越多的項目參加?？傊?，無論是國內還是國際，種種跡象都在表明，區塊鏈越來越走向規范與合規。

“成熟的技術，往往年輕的時候長了一幅讓人討厭的樣子?！闭劶皡^塊鏈，不少業內人士充滿一種“對待年輕人般”的感情。

歷史寫滿了新技術的故事。與一項項新技術本身一起改變世界的，是這些新技術所衍生出的生態圈、價值鏈，或是新技術本身所具有的強大學習能力。

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尤其是人類進入互聯網時代以來，某項新技術留下最深烙印的，也許是技術本身；也許是一種新機制、一種新理念；也許是它衍生出來的某種想不到的東西……或者，也許是它引發了人類對網絡世界、對人類自身的一些新思考。

探討區塊鏈走向何方，一直都是開放式的，無論在它風光之時，還是低落之時；無論是在當下，還是在未來。

機器人是從數理邏輯發展來的，它們的邏輯引擎將異常強大，卻很難產生類似動物的情感和價值觀，它們冰冷而強大的邏輯可能會對人類產生未知的傷害。

人類所創造的高科技產物將會在未來統治世界，而人類終將淪為被統治者。瞧瞧這個日新月異的社會，每一項新科技的誕生都意味著人類又少了一次可以動手的機會。因為機器已經代替我們，我們變得越來越沒有意義，越來越微不足道。我們在未來還有什么存在的理由呢？我們只需要吃好一日三餐就足夠了。

當智能機器從人類手中接管了更多的工作、更多的統治權時，我們的世界將會是怎樣的呢？

啼笑皆非的社會管理

當陳小洛再一次睜開眼睛，他發現自己來到了3012年，這正是他畢業論文中設想的“由機器人完全管理”的社會。陳小洛感覺大喜過望，他決定親眼看一看，這個社會是否真如自己預想中的那樣完美，按照他的推理，這里的所有人都應當對目前的生活感到極度滿意。

走出家門不遠，陳小洛的眼前就出現了一座純白色的大樓，在記憶當中，這里全市最好的綜合醫院。轉過拐角，果然看到了醫院的名稱和標識，而且院墻上還有一個巨大的電子屏幕在介紹這家醫院，上面寫著“這里有全國最先進的微型機器外科專家為您進行手術，有最權威的數據庫作為智能醫師診病依據。我們的患者治愈率為20%，患者滿意度為31%，全國排名位列榜首?！?/span>

陳小洛揉了揉眼睛，懷疑自己的眼睛出了問題，為什么1000年后醫院的治愈率會下降到令人匪夷所思的地步呢？

陳小洛心事重重地繼續往前行走，但是走著走著，他卻發現了另一件非常奇怪的事情。過去，在醫院前不遠處有一條非常繁華的商業街，每天都是人來車往，絡繹不絕。然而現在自己走了這么半天，卻連商業街的影子都沒看見，甚至連馬路兩邊也沒有任何店鋪，只有幾臺自動販售機孤零零地立在那里。

為城市創造了大量財富的商業街為什么消失了？陳小洛一路找人問了又問，才知道這時的市場管理都已經由機器人組成的政府負責了。而機器人的思想是由許多數據結構組成的，是一種按部就班的程式化的思維。計算機在進行計算時，講求的是追求最簡化的路徑，即選擇哪種算法能夠最有效率的解決問題。這樣一來，配給制的經濟運行方式自然是最佳選擇，機器人只要搜集人口和物品的數據，按照一定的配額分發，就可以解決全部問題了。原來，機器人管理的市場竟倒退到配給制社會。

還沒有從市場消失了的事實中回過神來，前面的一陣喧鬧又引起了陳小洛的注意。前面不遠處就是市中級人民法院，在法院門口有一群人正圍在一起，不知道看什么熱鬧。

陳小洛很好奇，擠到了人群前面，看到一個年輕婦女正拉扯著一個機器法官大哭大叫，法官的衣服被拉扯得變了型，眼睛前不停出現閃著“錯誤”字樣的數據條。

稍一打聽，陳小洛便弄明白了事情的大致經過。原來這個年輕婦女跟老公口角，老公打了她，剛好被機器警察現場發現，老公被逮捕了。沒過幾天，就到了法院宣判的日子，妻子向法官解釋了這件事情的始末，表示自己的老公并不是故意為之，相反二人的感情十分和睦，希望法院釋放自己的老公。然而法官在看到法醫驗傷報告和鄰居陳詞，查明打人情節屬實之后，按故意傷害罪直接判了老公3年監禁。這一來老婆自然跟機器法官急眼了。

數理邏輯的天然缺陷

當聰明、不出差錯、公正無私的機器人代替人類接管世界時，并沒有使這個世界變得更美好，反而會出現更災難性的差錯，恐怕很多人這是怎么回事呢？

原來，機器人無論擁有多么強大的數據處理能力、無論多聰明，它們的智慧與人類大腦都有著本質的區別。機器人只按著設定的數理邏輯來運行，只要給出設定的條件，數理邏輯推導出的結果就是確定的。問題就出在這里，無論初始條件多么一致，但現實總是變幻無窮的，數理邏輯根本無法應付事物之間這千奇百怪的變化。

比如，當病人說出自己的癥狀時，其病因有很多種可能，當多種癥狀同時出現時，又衍生出很多可能的病因，人類醫生可以憑借多年經驗輕易判斷病因，而機器人醫生只能用數據庫比對，然后將推理過程像數學一樣利用公式來進行計算。這樣一來，數據庫是否全面，關鍵詞提取是否準確等一系列因素都制約了智能機器人的“思考”。所以人工智能對于稍有疑難的病癥，就束手無策或亂下診斷，治愈率低下也就很正常了。

只依靠設定的“規則”和“數據”來辦事的機器人，如果對社會進行宏觀管理就更亂套了，因為宏觀社會的運行，諸多變量的交叉更是無窮無盡，而人類的情感與私欲又夾雜其間，使社會的變遷更加變幻莫測，單純的數理邏輯對這樣的現實只能望而興嘆。如今的經濟學家也依賴數理公式來推斷經濟發展、管理經濟運作，但對經濟的運行幾乎不起什么作用，因此經濟學家常常被嘲笑為“偽專家”。事實上，經濟發展的主要驅動力不是嚴密的邏輯計劃，而是人類欲望的驅動，這種原始、強勁的欲望是邏輯推導不出來的。

表面上看，法律判決應該是智能機器最擅長的領域，機器人當法官比人類更加可靠。因為人類擁有感情，就難免會感情用事，不能做到完全的公平公正，而機器人則沒有這方面的考慮，它們以法律法規為準繩，沒有回旋的余地。

可是，人們的社會生活從來都不是冷冰冰的，每個人都是有血有肉有感情的。如果機器人當法官，從不將“人情”考慮到判罰當中，就會給人們的心靈和精神造成更多的傷害。讓沒有感情的機器來評判有感情的人類所實施的所有行為，怎么會有好的結果呢？

冰冷的邏輯終會傷害人類

要說機器智能與人類大腦最大的區別到底在哪里？答案或許正是——機器人沒有右腦。

我們都知道，人類的大腦分為左右兩部分，左腦叫做理性腦，用來處理各種信息，擁有進行計算理解分析歸納等功能，其特點是具有高度的抽象性、邏輯性及理性。智能機器的功能基本和我們的左腦完全吻合。按照人工智能專家的預言，或許再過二三十年，人工智能在計算邏輯等方面就會遠遠超過人類智能，人類在它們看來，可能會變成什么也不懂的“笨蛋”。

然而智能機器卻有著顯而易見的缺陷，那就是它不具有人類右腦所具有的各種功能。人類的右腦又稱為感性腦，無論是無與倫比的想象力與創造力、敏銳的情感、直覺與靈感等等全都是人類大腦所獨有的功能。

沒有右腦的智能機器，也沒有辦法進行價值判斷，沒有道德選擇能力。在經典科幻電影《2001太空漫游》中，太空船的智能主機HAL9000是有史以來最可靠的電腦，從未犯過任何錯誤。但它現在面臨一個進退兩難的困境：它被命令既要完成飛船使命（調查一件在木星上的巨型黑色方碑），又不能讓船員知情。根據計算，它發現殺死船員是解決這一矛盾的最好方式，于是，它殺死了沉睡的科學家和其中一名宇航員，剩下的宇航員大衛跟HAL9000展開殊死搏斗，終于制服了它。

從這個黑色故事中，我們可以看出，當機器人強大到可以毀滅人類時，由于沒有產生情感價值的右腦，它們自己不會判斷是否要毀滅人類，但可以為了執行命令掃除一切可能的障礙。在它們眼里，人類也只不過像桌子、椅子一樣的平常事物，為了完成指令，毀掉這些事物是必要的。

而人類的一切行為都是在一定的情感驅動下完成的，從情感出發，人類形成共有的價值觀，形成人類社會的基本道德。如果由人來執行矛盾的命令，他們不會為了保密就殺死無辜的其他人，這就是道德約束的力量。

人類不能承受機器人的冷冰冰

很多人都相信，機器人能夠幫助人類，但機器人終歸是機器人，是人類造出來的，它怎么可能超越人類呢！它們只能替人類做一些簡單的事情，至于分析等方面的問題還是要人腦來解決。但實際上，將來的智能機器人能自我學習、自我思考、自我創造、自我做出決定，最終能走上自我進化的道路，這時，人類恐怕就埋下了危險的種子。因為智能機器人會在某天突然達到一種臨界點，它們將會“失去控制”，獲得迅速的智能進化，以至于遠遠地、非常迅速地把人類拋在后面，其思維能力可以達到人腦的成千上萬倍乃至幾百億倍。到那時，在機器人眼里，人也許就象猴子一樣無知，人類的一切想法都會被它看穿，人的一切都在它們的掌握之中。

人類是生物化學反應的產物，生化反應進化出來的生命，首先產生的是情感，而不是數理邏輯，因此，人類的情感遠在智力之前就存在了，即使是現代人類，也常常是情感主導著理性；而智能機器以數理邏輯為基礎，即使發展得再厲害，也不會發展出情感和心靈的直覺，不會產生對外界的好奇心。因此，一個由智能機器管理的社會將是一個冷冰冰的、沒有活力的甚至是冷酷的社會。

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隨著網絡技術把世界聯成一片，未來機器人之間將實現知識共享、思想聯合，將會組成獨立于人類的強大的機器人聯合體，甚至這種聯合體將會合而為一，轉變成為一個純粹的、單一的“統一體”，每個機器人的個體思想、個體計算能力都成為整體的一部分，即所有的機器人共同組成了一個總的機器人。由這樣一種龐大的、無所不知、無所不在的機器人，用冰冷的邏輯來管理人類社會，將可能比人世間最殘暴的君主還要恐怖，這恐怕是人類不能承受之重了。