對(duì)許多人來說頗為困難的選言判斷邏輯推理卻正是計(jì)算機(jī)所擅長(zhǎng)的，計(jì)算機(jī)樹狀搜索和路徑查找的運(yùn)算法則都非常有效。好的軟件盡量地利用這類算法，因此，軟件開發(fā)人員需要對(duì)這種類型的邏輯推理了然于心。

為什么機(jī)器人很容易被殺死

你可能在電視上看過機(jī)器人大戰(zhàn)。人們制造機(jī)器人的目的就是為了打敗另外的機(jī)器人，把許多不同的機(jī)器人放到競(jìng)技臺(tái)上，然后觀察所發(fā)生的情況。這些比賽至少證明了一點(diǎn)：機(jī)器人很容易被殺死。

機(jī)器人容易被殺死，是因?yàn)樗鼈兊乃季S“橫沖直撞”——它們“看不到全局”，并且從來不會(huì)進(jìn)行“突破性思維”。假設(shè)你有一個(gè)用噴火器保護(hù)自己的機(jī)器人，一旦有一個(gè)機(jī)器人接近它3米的地方，它就會(huì)“轟隆”一聲噴出火來。

而你的對(duì)手不需要做什么特別復(fù)雜的工作，他只需要造一個(gè)噴射汽油的機(jī)器人就可以了。一旦到了距離你的機(jī)器人只有3.5米的地方“他”就開始噴汽油，然后迅速后撤。很快你的機(jī)器就會(huì)用自己的噴火器“自焚而死”。如果換成一個(gè)人，他就會(huì)聰明地想到：我的周圍是一片易燃液體，我最好不要使用噴火器。但機(jī)器人卻沒有那么聰明。

人工智能的研究專家把上面的例子稱為問題界定。問題界定就是如何確切地了解問題的性質(zhì)。一個(gè)機(jī)器人，或者任何一個(gè)將要具有感覺的“人”，怎樣才能夠了解自己目前所處環(huán)境的相關(guān)情況呢？他們?cè)趺茨軌蛑缹?duì)哪些事情應(yīng)該安全地回避呢？

這是人工智能研究中一個(gè)十分棘手的問題。也有人認(rèn)為這是人工智能不能解決的問題。

很明顯，目前沒有好的辦法解決這一點(diǎn)。當(dāng)你心愛的機(jī)器人剛剛自焚身亡，你的第一反應(yīng)就是發(fā)誓要制造一個(gè)新的更好的機(jī)器人，新造的機(jī)器人應(yīng)該能夠注意周圍的相關(guān)情況，并且能夠進(jìn)行更多的邏輯思考。這些都是偉大的目標(biāo)，但是在芯片和程序編碼的世界中，要實(shí)現(xiàn)這些卻很艱難。要對(duì)機(jī)器人的“注意力”進(jìn)行拓展，那么機(jī)器人大腦所要進(jìn)行的運(yùn)算就需要指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)。機(jī)器人考慮的問題越多，反應(yīng)就越緩慢。對(duì)于一個(gè)機(jī)器人來說，還有什么比“反應(yīng)遲鈍”更叫人難以接受的呢？

與今天的人工智能系統(tǒng)相比，人類更擅長(zhǎng)進(jìn)行問題界定。當(dāng)我們遇見問題，我們的本能會(huì)告訴我們什么是和該問題有關(guān)的，什么是和該問題無關(guān)的。盡管這些本能也并不總是完全正確，也許邏輯問題就利用了這種本能的易錯(cuò)性。你開始解決問題時(shí)總是利用本能對(duì)有關(guān)和無關(guān)的問題進(jìn)行一些假設(shè)，許多難題就是經(jīng)過巧妙的設(shè)計(jì)，使得這樣一些基于本能的假設(shè)容易出錯(cuò)。

要想有效地解決難題，你就必須同時(shí)從兩個(gè)或多個(gè)層面開始工作。一個(gè)層面是意識(shí)，用來解決問題；另一個(gè)更高的層面用來監(jiān)測(cè)解題的進(jìn)程。你需要不斷地自我提問：“這個(gè)方法起作用嗎？我在這個(gè)問題上已經(jīng)花費(fèi)了多長(zhǎng)時(shí)間？我很快就能夠找到問題的答案嗎？我應(yīng)該嘗試別的方法嗎？”