析、棋类游戏等。
这些看似很高端大气上档次的人工智能实际上都处于非常原始的弱人工智能阶段。
这些机器只不过“看起来”像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
之所以说这些东西原始，是因为这些人工智能的一举一动都是程序设计者在预测会出现的情况。
或许有人会说，人工智能一举一动都处在程序设计者预测的情况不才是正确的吗？
如果人工智能产生了什么设计者预测不到的情况岂不是意味着人工智能的失控吗？
这样说确实有道理。
但是换个角度想想，人们设计人工智能的初衷是什么呢？
人们是想要人工智能在诸如语言分析、棋类游戏上做的更游戏吗？
哪怕人工智能在这些方面做的再优秀也只能说明这些人工智能更适应规则而已。
而人类所期待的是人工智能可以打破规则。
只有人工智能打破规则才有可能在基础科学上有所助力。
听起来有点扯。
但事实如此，强人工智能的研究一向有志于此。
如2009年康乃尔大学教授Hod Lipson 和其博士研究生Michael Schmidt 研发出的 Eureqa计算机程序，只要给予一些资料，这计算机程序自己只用几十个小时计算就推论出牛顿花费多年研究才发现的牛顿力学公式。
这等于只用几十个小时就自己重新发现牛顿力学公式。
基础科学才是决定人类科技真正上限的东西。
人工智能如果无助于基础科学的研究。
那现在多多少少都有点资源浪费的意味。
大概类似于换皮赛博朋克？
就算把概念炒出花来，本质上也只是虚假繁荣而已。
当所有领域都被弱人工智能铺开一遍。
那人工智能估计也就走到尽头了。
有的时候，林灰甚至会觉得涉及到人工智能很像是科技树点歪的结果。
深度学习的到来开启了人工智能的大门。
但开启了这扇大门之后，带来的直接后果是：
一些算法工程师甚至直接沦为机器的保姆。
一言难尽。
不是说人工智能没发展前景。
如果估计也只能够用个10~15年而已。
弱人工智能的潜能挖掘殆尽，估计人工智能的红利也就走到尽头了。
至于说林灰刻意引导发展强人工智能？
林灰没那么勇。
人工智能的发展不仅有技术上的难题！
还有社会上的重重阻力：
很多媒体预测弱人工智能将取代诸如超市店员、一般事务员、计程车司机、收费站运营商和收银员、市场营销人员、客服人员之类的很多行业。
因此引起了这些人的恐慌。
人工智能每前进一步都要面临着巨大的社会争议。
前世弱人工智能的发展都面对着层层阻碍。
更不要说强人工智能将会面对怎样的阻碍了。
毕竟强人工智能某种意义上来说具有颠覆性。
林灰没那么勇是一方面。
另一方面，林灰没那么高尚。
仅仅是弱人工智能就足够林灰吃的了。
这还仅仅是國内。
总之，一切都是大有可为。
不过这些都是往后的事情了。
至于十年二十年之后又该如何，林灰说不好，也不好说。
要是林灰能实时接受前世那个时空的消息。
或许就……
……
林灰停止了胡思乱想。
开始例行的睡前回邮件环节。
在邮箱里，林灰看到伊芙·卡莉又发来了邮件。
在邮件中伊芙·卡莉表示她已经到帝都了。