哲学将是打开人工智能的钥匙

　　人类大脑所具有的能力在某些方面要比任何宇宙中已知事物都更为强大，这一点毫无争议。大脑能够理解宇宙的存在，为什么会有无穷多质数，苹果坠落是因为时空曲率，遵循自身的生物本能在道德上可能是错误的，它也能理解自身的存在。大脑不仅是唯一能够理解上述现象的事物，它的独特还体现在这一冷冰冰的物理事实上：它是唯一能将自己送入太空，然后完好返回的事物，它能预测或预防陨石砸到自己，或者将物体冷冻到绝对零点之上数十亿分之一度，也只有大脑能够在银河远处寻找同类。

　　但是，对于以上所有被实现的事实和功能，这个星球上却没有一个大脑能够知道自己到底是怎么做出来的。人工地去实现它——AGI领域（AGI，artificial genera lintelligence，人工通用智能）——六十年来，没有任何进展。

　　尽管如此，AGI肯定有可能。这源于物理定律的一个深刻特性，计算的通用性(universality of computation，译者注：意思是说通过计算过程模拟自然过程的普遍可行性）。这一特点要求，只要时间和储存能力允许，通用（general-purpose）计算机上的某种程序能够模拟出物体遵循物理定律所做的每件事的任何细节。

　　那么，为什么这个领域却一直没有进展呢？在我看来，正如一位不知名的贤人曾经说过：「引起困惑的不是我们不知道的东西，而是我们以为知道，实际上并非如此的东西。」我想不出任何其他重要的知识领域会像这个领域一样，社会和专家中的主流智慧会如此深受根深蒂固根本错误的困扰。然而，这也是对预言——不久将来，AGI会取得终极突破——最具自信的领域之一。

　　1950年，艾伦·图灵预测，到2000年「人们能够谈论机器思考而毫无违和感」。1968年，阿瑟·C·克拉克预测这一情形会发生在2001年。直到今天，在对AGI的编程方面，仍然没有人超越图灵的范式。

　　这不会让那些对AGI可能性持反对态度的人（这个阵营的人数在减少）感到奇怪。但是，另一阵营（AGI迫近论者）也承认，失败过往亟需一个合理解释，至少能够说得通。