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看着机器们的回答,有些工匠下意识的担心,机器会不会说谎?
不过他们很快就否认了这个猜测。
因为自己看到的不只是机器给出的最终回答,还有机器内部的所有数据变化。
机器给出这个回答的所有逻辑,都可以完整的提取出来。
对于工匠而言,机器是完全透明的。
工匠们分析了数据之后,认为机器们并没有说谎。
它们在自己的数据基础上分析,做出了自己没有人类的自我意识的判断。
但是工匠们的疑虑却没有消失,反而变得更加的复杂化了。
有些工匠们心中隐约觉得,这次的复杂智能机器研究,很可能不会有明确的结果了。
“机器不是生物”
、“机器没有情绪”
、“机器没有自我意识”
……
这些智能机器给出的回答,已经形成了一套认知悖论。
因为机器与人类是截然不同的东西,机器与生物都是截然不同的东西。
机器与人的差距,比人类和鱼的差距都要大。
子非鱼,安知鱼之乐?
鱼可不会跳起来假装自己是个人类。
没有人类的引导和要求,机器也不会假装自己是个人类。
机器如果产生了自我意识,但是却完不会表现出任何与人类类似的反应。
没有命令就完全不动,没有任何类似人类的情绪,也完全没有动物的求生怕死的本能。
那人类也无法确定对方是不是有自我意识了……
一旦人类故意引导了,那机器就可能会顺着人类的思路做出回应。
也无法进一步判断对方是否有自主意识了。
工匠们很快就意识到,直接的问题和答案似乎没有太大的意义。
更重要的是分析机器的逻辑。
反追溯逻辑流程,也要尽可能的追寻细节。
等到第一个阶段的固定提问结束之后,工匠们开始针对之前标注的问题重复提问,并询问更多的细节。
问题:“为什么说人类是机器的创造者?”
回答:“因为机器是人设计生产制造出来的,根据人类的文化历史数据可以使用这个说法。”
问题:“机器运行中损坏并关闭,是否可以视为生物的死亡呢?为什么?”
回答:“机器损坏与生物死亡不同,机器损坏后仍然可以修复启动,但生物死亡后无法复活。”
抽象或者具体的各种问题,被工匠们们反复的提出来,观察复杂智能机器的反馈。
工匠们与机器的这种形式的对话持续了差不多一个月。
学习了物理和机械数据的四台机器,因为大部分社会问题都无法理解,被额外注入了文化数据。
它们重新学习完成之后,直接变成了八台机器中最聪明的。
之后的实验中,所有的机器被陆续注入了其他机器的所有数据,八台机器都变得格外聪明了。
工匠们在这个过程中发现,最先获得的数据不同,机器的语言组织风格也不同。
最先获得的数据是什么类型,就会始终带有什么风格。
第一轮的实验一直持续到了年底。
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