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    直到2044年，人類世界所謂的人工智能，都是以2006年多倫多大學杰夫辛頓教授奠基的“深度學習”算法思想演化出來的。

    這是嚴肅、真實的世界。

    不是傻嗶網絡小說賣弄的無厘頭黑科技。

    而只要是基于深度學習這條技術路線發展出來的人工智能，在根子上都有一個無法回避的弱點，那就是只能解決單一目標問題——注意，這里說的是單一目標，而不是單一任務。

    讓機器人處理多個任務，這是可以的。

    但要在執行一個任務時，設定多個目標，或者說多個價值觀，那是絕對不可能的。

    只要人工智能還是在深度學習的基石上往下發展，而沒有徹底從根子上另起爐灶，找到一條全新的技術路線，那么這個問題就是無解。

    比如2016年的阿爾法狗，當年轟動一時，連屁人工智能都不懂的小白，也能扯幾句，覺得似乎人工智能統治人類就在眼前了。

    但是，稍微有點常識的人都知道，阿爾法狗最大的弱點在于，人類只能給它下一個終極目標：那就是把圍棋下贏。

    圍繞這個終極目標，阿爾法狗可以學習百萬千萬上億盤棋，而且學習速度快到它一夜之間的進步量，就能超過人類棋手不吃不喝不睡連續苦下三千年。從而最終達到世界第一（當然后面還有更多改進版智能）

    但是，人類不可能做到，同時讓阿爾法狗兼顧“把棋下贏”和“把棋下得漂亮”或者說“把棋下得有藝術感、戲劇性”。

    這是一切基于深度學習的人工智能，無論發展多少年都做不到的。

    給他兩個“學習”和“努力”的方向，只會導致人工智能邏輯混亂，最后自己燒掉。

    所以，即使人工智能出現后，純粹只有“努力”這種品質的人類，很快像垃圾一樣被淘汰掉。

    但剩下的人類，依然有存在價值——他們的價值，就在于他們有不同的價值觀，他們做每一件事情時，需要在多個價值之間權衡取舍。

    就像人類政治家，永遠不能說“我可以為了自由不惜一切代價，哪怕徹底犧牲掉秩序和公平、正義”，也永遠不能反過來說“我可以為了秩序，徹底犧牲一切自由、公平”。

    即使牛克.蒙扎克已經把整個美國的人民腦后都插上了人格芯片，他依然不敢說“為了秩序這個價值，我可以徹底消滅自由這個價值”。

    這就是人和人工智能最后的區別，也是人類最后的優越性。

    人類知道怎么在沒有明確目標、唯一價值觀的情況下，繼續摸索、前行、發展。

    ……

    這番道理，能考上芝大的學生，不敢說都知道。但那一小撮眼界開闊的經濟系尖子生，多半是知道的。

    然而周克并不是經濟系的，他是微電子專業的。而且剛開學才半個多學期，有這么廣度和深入的見識，確實已經不凡。
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