撒旦多米諾
看到這個話題，想起之前 MIT 創造的“ 世界上第一個精神病態的 AI ”。
在說這個之前，先說說 MIT 的這個“ 特殊 ”的 AI 研究團隊，不同於人們對 AI 抱有的美好期待，這群 MIT 的人，把目光聚焦到了黑暗的一面，想搞點兒與眾不同的事情，於是就有了一系列的恐怖向的研究計劃——
早在 2016 年，團隊就研發了 Nightmare machine （ 噩夢機器 ），目的是把日常生活中普通的畫面，變得異常恐怖。
以下圖片可能引起不適，
請做好心理準備。
比如，聖潔的泰姬陵。
倫敦大橋。。。
乍一看，有種 《 沙耶之歌 》既視感。。。
甚至，團隊的成員介紹頭像，都用它做了暗黑處理。
之後，團隊又研發了“ 專講鬼故事的 Shelly ”。
滿口雞湯，動不動就跟你 “ 寶貝、主人 ” 的 AI 倒是多了去了，但滿嘴跟蹤狂、喪病、變態的類型，還真沒怎麼見過。。。
Shelley 的畫風簡直是暗黑版《 弗蘭的悲慘遭遇 》
不過，Shelley 的鬼故事其實並不是由她獨立完成的，她的創作過程更像是
跟讀者共同吟詩作對，“ 我上段，你下段，我再續上 ” ——每隔一小時，Shelley 會在推特上發佈一個鬼故事的開頭，並帶上 “ yourturn（ 到你了 ） ” 的話題。
接下來，就是等待其他用戶跟她 “ 互動 ” 了。
Shelley 通過學習互動者的留言，創作新的故事內容。
故事從開頭到結尾，雖然都由超過兩個人完成，但居然覺得毫無違和感！
不到 1 個月，Shelley 和人類合作完成了 450 多篇故事！
時間回到現在， 2018 年，這個團隊又有了新動作。
他們給 Shelly 創造了一個 “ 哥哥 ” —— 世界上第一個精神病態的 AI ，名叫 Norman 。
而這個名字的靈感，就是來源於恐怖大師希區柯克的經典之作——《 驚魂記 》 ！（《 驚魂記 》的主角就是一名叫 Norman 的精神病患者 ）
點開官網，Norman 的微笑直視讓我背後發涼。。。
這個 AI 的造型簡直跟電影裡的 Norman 一毛一樣！
除了造型，MIT 團隊的人更想復刻的，是電影中 Norman 的內心！
他們在 Reddit 上挑了一個主題黑暗的子版面，然後讓 AI 在那裡學習，任他野蠻生長，朝著變態的路越走越遠。
不過，怎麼證實 AI Norman 確實被 “ 調教成功 ” 了呢 ？
這裡涉及到心理學上的一個重要測試 —— 羅夏墨跡測驗。
測驗由 10 張墨跡圖構成，通過讓被試者看圖並自由表達聯想到的東西，來評估他的人格。
Emmmm ，結果，當然是讓 MIT 的人很滿意啦！
左： Norman ；右： 普通的 AI
通過長時間的學習， Norman 對周圍的認知冰冷、殘酷、血腥。
但 Norman 的創造者們認為： “ 當人們談論到 AI 算法存在危險性時，罪魁禍首往往不是算法本身，而是提供給它的數據，和提供這些數據的人。 ”
就像一個孩子，剛出生時一無所知，你怎樣教育他，他便成長為怎樣的人。
現在，人們都在大談特談 AI ，把目光放在了 AI 能為我們做什麼，如果這時候，有人刻意地把負面的，甚至犯罪的知識教給 AI 。。。
而這個操作的成本並不高，試想一下，這樣一個 “ 黑化 ” 的 AI 悄無聲息地進入社會，這恐怕才是一個真實的 “ 鬼故事 ” 。
差評
AI做過可怕的事情在美國問答網站Quora上有這麼簡單的表述，簡單來說就是，AI會吃人，並且有了自己的意識。
當然我們科幻電影看到的殺死人類、擁有智能、機器戰士等多個方面。
1、AI吃掉同類
企業家Mike Sellers是這麼來描述的：
十幾年前，我為DARPA做一些AI方面的研究。當時我們在探索如何讓智能體（Agent）學會社交互動。在其中一個模擬中創建了兩個智能體命名為：亞當和夏娃。它們知道怎麼進食，但不知道該吃什麼。系統給了一顆蘋果樹，它們發現吃蘋果很開心。它們還嘗試過吃樹、吃房子等等，不過吃這些都沒用。系統裡還有設置一個智能體，名叫斯坦，它不是很擅長社交，所以經常獨處。
有一次，亞當和夏娃正在吃蘋果，但一個bug出現了：它倆沒吃飽，但是蘋果沒了。這時斯坦正在附近閒逛，所以亞當和夏娃就把飢餓感與斯坦聯繫在一起。不久之後，當蘋果再次吃完的時候，斯坦被當成了食物，亞當和夏娃都咬了斯坦一口。默認情況下，每個智能體的質量是1.0，每咬一口就減少0.5，所以兩口下去，斯坦就變成了0.0。斯坦消失了。可能它是虛擬同類相殘的第一個受害者。
2、擁有自我意識的無人機
諾斯洛普·格魯門公司曾經創造了一個很棒的無人機，代號X-47B（也就是Salty Dog 502），這架無人機是一架AI無人機。X-47B成為歷史上第一架成功在航母上著陸的無人機。
在兩次成功的起降之後，Salty Dog 502加滿了油然後繼續測試，準備進行第三次著陸，但是意外出現了，無人機沒有在艦上著陸，而是選擇降落在附近的Wallops島空軍基地。在AI看來，這個地點降落可能是更安全的選擇。也就是說，這個AI認為自己的決定比人類的指令優先級更高。這一事件之後，美國海軍決定停止資助X-47B的研發。
所以，AI是多麼的可怕，你覺得AI最可怕的是做什麼？
毛琳Michael
人工智能被大家熟知，應該是從圍棋大戰開始！從李世石、到柯潔，兩大世界頂尖旗手都敗給阿爾法狗！而最近谷歌旗下的 DeepMind 團隊公佈了進化後的最強版 AlphaGo，代號為 AlphaGo Zero。
相信大家都記得 AlphaGo 當時打敗了李世石，那一版 AlphaGo 選用了 3000 萬盤比賽作為訓練數據。
純自學還能不斷自我完善
而作為全新升級的最強版，AlphaGo Zero 並沒有像上代一樣學習人類的圍棋只是，只計算了 490 萬盤比賽數據和自我對弈，僅用 3 天就走完了人類上千年的圍棋歷史，完全是從零開始純自學，並且每一次都在進行調整、升級和自我完善（對手強不可怕，可怕的它還在變強...人類是不是顯得有點多餘了...）
PK 舊版 100 連勝
而最新版 AlphaGo Zero 也在與打敗李世石的 AlphaGo 對陣中，取得了 100 連勝！
100 連勝，什麼概念...就好比是一個 985 的大學生去參加小學考試，失誤？不存在的。
誕生的 3 小時後，AlphaGo Zero 已經知道怎麼下圍棋了。
誕生 36 小時後，AlphaGo Zero 打敗了它的“二哥”AlphaGo Lee——以 100:0 的碾壓戰績。
誕生的第 21 天，AlphaGo Zero 就打敗了 60 連勝的 Master，Master 後來戰勝了國際圍棋第一人柯潔。
誕生的第 40 天，AlphaGo Zero 對戰 Master 的勝率達到 90%，成為最強的人工智能。
當人工智能的發展速度大規模超越人腦的時候，仔細想想還是挺可怕的...
回顧谷歌，還花了 30 億，造了個毀滅者！
話說，谷歌可不只是造出了個會下棋的AlphaGo，他還花了30億，造了個“毀滅者”~
年初的時候，谷歌發佈了一個秒天秒地秒空氣的機器人，據說再發展一下甚至都有可能毀滅世界！
這貨可以在雪地穩步行走
自己開門也沒問題
它搬箱子的能力也很強，10磅（4.5kg）的東西也能搬得動
被狠狠的推一下以後，還能保持很好的平衡
而且還能自動追蹤箱子的位置
被粗暴對待以後，還可以自己爬起來……
基本上已經具備了自己去幹一些事的能力
這貨就是被谷歌花30億美元收購的公司 ——波士頓動力（Boston Dynamics）出品的 Atlas。其實 Atlas 的原型機，就已經非常厲害了，崎嶇的地形上走完全沒問題
俯臥撐也能做
只不過當時需要連著長長的線
而現在已經掙脫束縛了
其實它們在五年前還做出了其他一些機器人，可以健步如飛的“小野貓”機器人，最多可以達到時速 25km
然後波士頓動力這群傢伙，還喜歡“虐狗”
波士頓動力的科學家，為了研究兩足式機器人的穩定性，先拿這個叫做“大狗”的機器人做了一些暴力測試，讓它在光滑的冰面上行走，它最後也能找回平衡
或是狠狠的踹它一腳，也能屹立不倒
這個機器人有點慘……
當然 Atles 也沒好到哪去
等待它的也是軍事化的暴力測試
波士頓動力的這群傢伙，還想讓機器人通過“人體模擬”訓練，學習更多人類的行為
在未來可能代替人類從事基本工作、救援、甚至戰爭。如果這玩意參加戰爭……就是新時代殺人不眨眼的冷兵器啊！
說到智能機器人，那必須要說說日本了。因為在 Altas 之前，日本有一位叫做黑石浩的科學家，他也在研究機器人~這個黑石教授製作了一個自己的機器人複製品，絕對能刷新你的三觀：
不光五官十分相似，眨眼等表情也能做出來，甚至還能依靠電腦主機和人交談
看上去和真人沒啥兩樣，特別是和軟銀（softbank）合作的女機器人，它和她的原型真的沒啥不一樣
動作上也很難看出來和正常人有什麼區別！
如果上面那種機器人配上了這種面容，再融入了人類社會，也會有不小的問題
所以現在市面上更多人的呼聲是，要不然就移除機器人的武力功能，要麼就賦予他們衡量道德的自我思考能力。所以人們開始研究人工智能！創造有正確思想的機器人~
但是，機器人擁有自己的意識
也未必是好事
特別是擁有了 Atles 的靈活性
黑石教授手下機器人的外表
和人工智能的中樞“大腦”後
它們有可能會變成“奧創”一樣的大反派
有一張心理學的圖片，叫做機器人共情（恐怖谷）曲線，表明機器人智力越高、越像人類，人類對其的共情就越差（共情：指能深入他人主觀世界、瞭解其感受的能力）
現在人對未來科技更多的是一種恐懼和畏懼心理
比如說，一部經典老片《終結者》，就是人類對機器人恐懼的最直觀展現
戰鬥力強的機器人相比犯罪分子，更能靠一己之力把世界搞得天翻地覆。當然《重生男人》這部電影，也將人們對機器人的發展看法改觀，認為機器人的發展會為人類帶來永生~
這部作品描述一主角，為了獲得永生而將人體全部換成了機械。
雖然這部電影產生的倫理問題很多，但卻是少數對於未來發展的正面思考。然而更多的大片則覺得，人類會被更加智能的機器人取代，最終被機器人統治……
比如說著名的《我，機器人》，這部電影就說明了這個問題～人類習慣了安逸的生活，不再創新，最後被掌握了更高科技的機器人所取代。
個人比較喜歡《機械姬》這部電影，算是去年比較好看的恐怖片了，裡面內容講述了一個受夠了限制自由的實驗室的機器人，通過後天對社會的學習，為了自己的自由，利用男主，幹掉投資人，自己偷跑到人類社會……
所以說波士頓動力也挺危險的
這麼欺負機器人
小心哪天孕育出第二個奧創啊……
所以說在未來
機器人是一個雙刃劍
有可能會讓人類在科技上上升一個高度
也可能會導致世界上只有機器人……
嗯···自己體會吧···
極果網
AI是Artificial Intelligence的縮寫，也就是我們平常說的人工智能。它是計算機科學的一個分支，可以簡單的理解為運算能力非常強大的計算機。
那麼AI到底做了什麼可怕的事情呢？我們先從一些影視作品裡找找答案。
大家比較熟悉的比較早的影片《終結者》系列，就是關於這方面題材的。它講述的就是未來的某一天，世界由機器人來操控，機器人想完全佔有整個世界，把人類趕盡殺絕。如果AI發展到像《終結者》一樣，那真是毀滅性的災難，機器人不僅可以主宰世界，自我進化，還可以回到過去更改時間線。 
另一個大家比較熟悉的就是《黑客帝國》，在這部電影裡，世界同樣被人工智能所統治，男主費了多大勁才阻止的人類被滅絕。
最近一個大家比較熟悉的電影就是《復仇者聯盟2:奧創紀元》，奧創是一個高度發達的人工智能，他計算出了對世界最大的威脅就是人類，因此不斷努力想滅絕人類，統治世界。
類似的電影還有很多，但他們總體的思路都是，人工智能統治世界，滅絕人類。這些雖然都是科幻影視作品，但是也反映出了人們對未來科技高度發達產生的擔憂。
從現實中看來，目前的人工智能還遠遠達不到影視作品中那樣發達的程度，但是它給人類帶來的威脅已經初現端倪了。最明顯的例子就是AlphaGo。
即便在1999年，深藍戰勝了國際象棋大師卡斯帕羅夫之後，人們依舊堅信，計算機是無論如何也無法在圍棋領域戰勝人類的。“大局觀”、“境界”、“情懷”等言論，也一直是人們堅信的，電腦與人的差距。而圍棋，也是證明人類智慧強於計算機的最後底線。這個底線直到2016年五月，被一個叫做AlphaGo的人工智能擊破了。AlphaGo以及它的升級版AlphaGo2.0，在2016年和2017年先後擊敗了人類中的頂尖圍棋高手李世石和柯潔。短短的一年時間裡，AlphaGo，自我學習和進化成了圍棋的上帝。當然，人工智能的這種自我學習，進化的能力是非常厲害的，但卻並不是最可怕的。
人工智能最可怕之處就在於它擊潰了人類的驕傲，它讓人類的智慧變得廉價了，特別是現在圍棋變得廉價了。像國際象棋還好，因為全世界都在玩國際象棋，他的入門並不難，當然成為高手很難，因此很多人拿它當做一個消遣娛樂，或者說是鍛鍊智力的方式。而圍棋就不一樣了，因為圍棋的受眾絕大多數集中在中、日、韓三國，本來喜歡的人就少。學習圍棋最重要的就是天賦，而且都是童子功，學的越早越好，像柯潔已經是多年難遇的天才了。
我們平時看到的圍棋興趣班是不少，但其實真正對圍棋感興趣的孩子不多。因為是童子功，提升棋力，就意味著要犧牲很多文化課的時間，如果最終要成為一名職業棋手，那他犧牲的東西就更多了。現在倒好，自從出現了人工智能之後，職業圍棋比賽中，使用人工智能作弊的新聞屢見不鮮，這就讓更多人找不到學習圍棋的意義了。
如果你在網絡平臺玩一些棋牌類的遊戲，對方是人工智能，那麼你恐怕一點勝算都沒有，那這樣的話連消遣的意義都沒有了。而更可怕的地方在於，如果人工智能學會了故意輸給你，甚至說可以通過幾盤遊戲來掌握你的性格特點，讓你一步步入套，沉迷於某個遊戲當中，甚至讓你不惜不斷以充值的方式來獲得遊戲中的愉悅感。 目前人工智能帶來的可怕之處只體現在棋類的競技上，再到未來它會體現在方方面面，甚至會涉足每一個與人的智慧相關的領域中。
每一次的科技進步，都會使人類喪失一些能力。比如，計算器的出現，讓人們摒棄了口算；鍵盤鼠標讓人們喪失了書寫的樂趣；手機上豐富的遊戲，讓人們根本不願意邁出家門……
誠然，科技的發展代替了一些人工，提高了工作效率，但人們依舊可以聊以自慰的說機器不懂藝術，機器不會審美。而在人工智能高度發展的今天，藝術和審美也終將會被人工智能所掌握。或許在未來的某一天，人類所有的職能都將被機器所代替，在人工智能面前，人類這個物種顯得格外多餘。而最可怕的就是，如果人工智能本身意識到這個問題時，那才將是人類最大的浩劫。
蛋圈一科
AI目前為止做的最可怕的事情大概是可以不通過學習人類的知識而得到某領域的巔峰，正如圍棋方面，在今年五月擊敗柯潔之後，AlphaGo 並沒有停止自己的發展。
前幾天，DeepMind 在《自然》雜誌上發表了一篇論文，正式推出 AlphaGo Zero——人工智能圍棋程序的最新版本。據稱，這一版本的 AlphaGo 無需任何人類知識標註，在歷時三天，數百萬盤的自我對抗之後，它可以輕鬆地以 100 比 0 的成績擊敗李世乭版本的AlphaGo。DeepMind 創始人哈薩比斯表示“Zero 是迄今為止最強大，最具效率，最有通用性的 AlphaGo 版本——我們將見證這項技術很快應用到其他領域當中。”’
這意味著AI可以做自己的老師，只需要人類輸入遊戲規則，就可以自己跟自己學習迭代，不需要人類的經驗，不需要人類的知識，而且他的試錯成本遠低於人類，而學習能力和記憶能力卻遠遠高於人類，這是最恐怖的，在短短几天內積累了人類數千年的知識和經驗。
AlphaGo Zero 同時還發現了新的知識，發展出非常規和具有創意性的下法，這些技術已經超越了此前 AlphaGo 與李世石和柯潔對弈時展現的水平。除了規則，AI不需要人類輸入任何東西，卻可以在短時間得到這個規則下的最優結論。
這也意味著AI技術發展到一定階段後，人類只需要負責提出問題，將限制條件告訴機器，他就能快速且準確的給到我們答案，而這個答案，人類自己得出或許需要千年甚至更久，當人類知識和經驗對人工智能沒有任何意義的時候，AI可以自己迭代升級，自我學習，自己積累經驗，產生試驗數據並應用到實際中，我們唯一勝出的大概在於不需要充電，沒有斷電一說了。
鎂客網
有沒有人想過，如果AI閱讀了人類有史以來的所有圖書，會不會“計算”出一個最優的“政治制度”？
（圖片說明：美國國會圖書館，世界最大館藏量的圖書館）
這雖然不算是“做過”（完成時）的最可怕的事，但很有可能是“正在做”的最可怕的事哦。
第一步，是把人類留存的海量資料信息化。以前主要以圖書資料為主，現在更多的是音視頻資料。這個實際上在很早之前就在做了，最早的時候是打字員一個字一個字敲進去，後來有了掃描儀，就方便多了，一掃，再一OCR，就可以存儲起來了。現在反正美國、中國、歐盟、日本都在做圖書館的數字化工程，博物館的數字化工程也開始做了。嗯，這樣一來，整個人類文明史的資料正在逐步數字化了，隨著以後純數字化記錄和雲儲存的普及，圖書、音視頻等一開始就數字化並自動儲存了，連數字化的步驟都可以省掉了。
這一步並不一定需要100%完成才行，有30%，甚至10%的數據量就足夠了。更多的數據無非是讓模型更加精確而已。
第二步，是把這些“人類”的自然語言轉化成“計算機”能理解的語言。目前微軟的Cortana，蘋果的Siri，谷歌的Google Assistant都已經做得不錯了，甚至連“嗯哼”這種語氣詞都會毫無違和的使用了。等到人類同傳下崗，AI完全做到即時翻譯的時候，那些儲存著的古今中外的文獻資料就都能識別出其中的“含義”了。
這一步現在的完成度也很高了，至少拿個手機在外國旅遊的時候問個路點個餐已經能解決了。
第三步，就是最核心的一步了，進行人類社會結構的計算推演。這個活聽上去很複雜，其實幹的事和AlphaGoZero差不多的事，只不過AlphaGoZero做的是黑白棋子的推演，而這裡做的事是人類社會的推演，把歷史上人類興衰成敗的歷史（戰爭史、文明史、科技史、藝術史……）作為棋譜參考輸入進去，然後用強大的算力（直接偷用區塊鏈礦機的算力就行，全世界礦機10%的算力有已經是很強大的算力了）推演人類從原始社會至今的不同發展分支，評估費效比（社會關係的總成本VS社會的總生產力），計算出最適合某一生產力階段的生產關係形式……
馬克思只怕都要笑醒啊。。。
（圖片說明：自下而上：生產力、生產關係、上層建築）
最後一步，就是如何實現的問題。到底是AI給出建議，人類來實行呢？還是假如人類抱著黨派小團體自私的原則拒絕實行，AI來強行接管呢？注意，強行接管並不一定需要違反機器人三原則，更何況其算了半天的更本目的是“為全人類服務”（這話感覺怎麼這麼耳熟），因此完全可以在不違反機器人三原則的前提下接管政府。舉個不恰當的例子，AI先讓所有的電子政務系統癱瘓，民眾辦不了事肯定要鬧騰，然後再用社交網絡的殭屍ID或者乾脆直接接管真實用戶ID大量發表吐槽文和煽動文，執政黨分分鐘下臺。然後通過後臺操控，可以選擇“最能貫徹執行AI指定模式”的政黨上臺，制訂修改法律法規，改組政府……或者乾脆直接推初音未來這種虛擬人物上臺都行。
今天看你笑嘻嘻，明天讓你……
肖震宇的科學小屋
最可怕的是，人工智能正在逐漸取代人類的一些行業，這在早前是完全無法想象的。
自工業革命起，機器人就開始逐步取代人類的勞動。最早的一批機器人並不智能，它們是流水線上的機器臂，災難現場的探測器，建築工地的起重機。這些笨重的大塊頭取代了傳統藍領工人的工作，這些工作只涉及體力，並且繁瑣枯燥。
但是人工智能時代的機器人，已經不限於此，它們開始進軍腦力工作的領域，已經沒有什麼行業，是機器人無法進入的了。創新工廠首席執行官李開復曾說：“過去一年，我就沒有再買過人管理的基金，我過去一年的投資都是機器人幫我管。”李開復提到的基金，是由算法決定的量化投資基金，而實際上在幾年前，這一種基金在西方國家就已經開始流行，而目前國內的眾多證券投資基金，也都或多或少的會採用不同的算法執行投資策略。
因此現在的機器人，不僅在體力上遠勝人類，它們藉助人工智能和深度學習，還能夠去寫作，畫畫，和作曲；會投資，會分析，在腦力上也逐漸的打敗人類，現在幾乎沒有哪個行業，能夠不被人工智能衝擊。
人工智能的原理是深度學習，學習的基礎仍然是人類的認識。阿爾法狗的確在圍棋上更勝一籌，但卻是在人類發明的圍棋規則下取勝。
人類不需要比機器跑得更快，算得更快，就好像人類不必和汽車比賽跑步一樣；人類要做的，是學習機器工作的原理，正確地認識它們的工作，並且將人工智能的工作成果，應用到自己的需求中去，成為人工智能背後的大腦。
馬克扎克伯格曾說：“我們現在擔憂人工智能的安全性，就如同兩百年前擔心要是以後有飛機了飛機墜毀怎麼辦一樣。如果我們總是過度擔心安全性，我們就不可能造出飛機。不管怎麼樣，我們要先造出飛機，再擔心飛機的安全性。我們過度擔憂人工智能，將阻礙人工智能實際的進步。我們要認識到無人駕駛汽車可能可以幫助我們減少車禍的發生，而且人工智能系統甚至能夠幫我們診斷疾病，所以因為擔心安全性而阻礙人工智能的進步可能是最糟糕的選擇，因為我們本來可以利用人工智能讓世界更美好。”
最早看到電燈泡的一批人裡，大部分是恐懼和抵制的，但是有一小部分人看到了電能的力量。他們發明了電動機、電視機以及各種電器，讓電能，最終為人類所用，他們是電能背後的大腦。
而在人工智能時代裡，越來越多的人開始利用算法，爬蟲和大數據分析、深度學習改善自己的工作，將人工智能為自己所用，而這批人工智能的大腦，永遠不會被淘汰。
都看到這裡了，不如關注下我的公眾號吧：霍老爺（ddz-233）
霍老爺
怎麼說，看了幾個回答的，都是在亂猜。
本人程序界一位猿猴，歷經修煉多年，關於AI現今的知識我來闢個謠。
最牛的AI人還記得嗎：sophine“索菲亞”，相傳是迄今最智能的了，可是也只是siri外面披了一層人皮而已，她的語言系統是提前設定好的，你亂問的話，比如：君不見黃河之水天上來？她的答案可能就驢晨不對馬嘴了😄
αgo的話，圍棋電腦，只是一個算法，因為比人算得快、準，所以被人誇上了天。其實原理就像2383649174836×937462883759374一樣，你拿腦子算，肯定沒有計算機快。
並且，智能AI現在是有人在開發入實際，但都基本保留在理論階段，因為……現在的硬件扛不動這麼大的運算量，思維是開闊的，但是電腦的思維一旦開闊的結果，淺顯點說，卡，很卡，非常卡，往死裡卡，卡死。
觀點一般，雖然話糙，但理在，大家多多指教。
喬納德
最可怕的不是會不會危害到人類，最可怕的是他知道你的所有知識，而你撐死了只能學一百年。也就是你的知識是有限的，而AI能無限複製你的知識。我們能征服野獸，到時候AI也能輕易的征服我們。
彌撒24
作為一個對智能稍有研究的博士生，
這個問題我還是有一點發言權的。
小方只想說，
少年別看科幻片了。
至少目前，或者未來幾十年，人工智能做不到電影裡的程度。
機器是可以自學習，但跟你想的自主學習是完全不一樣的。
最後，小方說古，細說古今，歡迎關注。
