怎樣才能反殺人工智能？我知道它算力很強；它會自動學習；它能打敗頂尖的圍棋高手。但是對手無論有多強大，他一定是有破綻的，那么人工智能的破綻到底在哪？
不是所有名字里面帶智能兩個字的一定是智能。比如語音智能助手、小愛智能音箱、聯通智能秘書通通都不智能。
具體一點，比如電腦就四個字“如果那么”，如果條件a，那么就得出B，如果條件a+B，那么就得出C。
無數個條件交織在一起，制造成好像會思考的樣子，這就是電腦，他跟聰明沒有半毛錢的關系。他只是最低級別的干苦力的工具。
對于人工智能，即使它算法再強大一萬倍，也聰明不到哪里去。舉個例子，二戰的時候，盟軍分析飛機中彈的情況，希望通過改變飛機的一些結構來減少傷亡率。
如果你把這件事交給人工智能，最后的結果一定會是傷亡率更高，為什么？因為他不會思考，他拿到的是一個偏差的數據，它會分析哪個地方中彈更多，那個地方的概率更大。
然后根據各種數學模型計算出來，并加強機翼和機尾。
在思考的人面前，算力的價值不值一提
這樣看上去很有道理，但它忽略了最關鍵的因素，就是這些飛機為什么還能飛回來？為什么中彈這么多，還能返回基地？
是因為中彈多的地方都不夠致命，真正需要加強的是中彈最少的地方，比如說油箱。因為飛回來的飛機不會統計地。
這才是真正的關鍵點，這才是思考的作用，這就是人類超過人工智能的地方。在思考的面前，算力的價值不值一提，你就算每秒計算十萬億次，也不過是把錯誤多精準的幾個點。
規則改變會怎樣？
下圍棋的時候，你怎么打敗人工智能？比如能戰勝柯潔的阿爾法狗真的是比柯潔聰明嗎？不是，他根本不懂圍棋，他只是在機器學習，所謂機器學習就有四個字，見多識廣。
它不需要知道邏輯，不需要知道規則，只需要知道怎么走，贏的概率最大就行。它的時間無限多、算力無限強，所以它能給出在概率上最接近正確的答案，這就是機器學習。
而這個剛好是它最大的缺點，由于這種歸納法得到的并不是一個真實的世界，只要你的條件有輕微的改變，立馬會錯得一塌糊涂。
比如說棋盤上，有十個位置不能走，其他地方可以隨意走，那人工智能就一定會輸掉，因為對它來說，這是一個全新的東西，一個見都沒有見過的東西，他需要從零開始重新積累。
但是對于人類來講，不過是少了幾個地方，對于判斷幾乎沒有任何影響，這就是人類超過機器的地方。
我們會思考，我們會總結，我們會了解背后的規律，思考才是我們最有力的武器，沒有思考人和U盤還有什么區別。
來源：一瓶闊樂的故事企鵝號
