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【艾尔登法环|莫拉维克悖论的思考】有一个莫拉维克悖论（Moravec's paradox） ， 这是由人工智能和机器人学者所发现的一个和常识相悖的现象 。 由汉斯·莫拉维克（Hans Moravec） 罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks）马文·闵斯基（Marvin Minsky）等人于20世纪80年代提出 。 莫拉维克悖论指出：和传统假设不同 ， 对计算机而言 ， 实现逻辑推理等人类高级智慧只需要相对很少的计算能力 ， 而实现感知、运动等低等级智慧却需要巨大的计算资源 。 正如机器人学者莫拉维克所说“要让电脑如成人般地下棋是相对容易的 ， 但是要让电脑有如一岁小孩般的感知和行动能力却是相当困难甚至是不可能的 。 ”也就是说 ， “困难的问题是简单的 ， 简单的问题是困难的” 。 用莫拉维克悖论可以解释 ， 为什么人工智能有时特聪明 ， 有时特蠢笨 ， 聪明到可以打败地球上所有的围棋大师 ， 蠢笨到连完整抓取一枚鸡蛋都是一件艰巨的任务 。
不过 ， 我觉得这个悖论的说法 ， 本身就是有问题的 ， 它体现了一种日益两极分化的、现代人所特有的思维模式 。 我们以为很高级的“智慧”其实很容易就被实现或模仿了 ， 而我们以为很低级的直觉却反而很难实现或模仿 ， 这究竟说明了什么呢？说明高级、低级的划分本身就有问题 。 那些“感知、运动等低等级智慧”才是真正深邃复杂的东西 ， 是人类漫长的进化史中无数探索积淀的混沌构造 ， 是真正体现了长年累月的价值积累的东西；而我们自以为“逻辑推理等人类高级智慧”其实并没有多么了不起——至少没有我们所自以为的那样了不起 。
所谓“逻辑推理等人类高级智慧” ， 就像原野上的参天大树 ， 伟岸 ， 沉稳 ， 枝繁叶茂 ， 但“感知、运动等低等级智慧” ， 才是浑厚而古老的土地 ， 生长一切可能的土地 。 这片野性的大地 ， 拥有奇妙的不确定性 ， 愿意开一朵花就开一朵花 ， 愿意结一个瓜就结一个瓜 ， 若都不愿意 ， 就是一个瓜也不结 ， 一朵花也不开 ， 土壤深处的种子一直在休眠 ， 你也拿它没有办法 。 我觉得一个人从小到大 ， 凡是经历过的一切都不会被遗忘 ， 只不过是被埋藏 ， 等待着某一天突然被唤醒、被激活 。 经过60年培育 ， 人工智能已长成硕果累累的大树 ， 我们拼命地摇晃这棵大树 ， 在地上捡到了一些零星的果实 ， 然而 ， 脚下的这片野性的、肥沃的大地 ， 还在莽莽苍苍地向着远方展开着 ， 万物生长 ， 千姿百态 ， 即使有时荒芜 ， 你也不知道会不会明天就迸出一点新绿 。
回到那句有些哲学意味的话“困难的问题是简单的 ， 简单的问题是困难的” 。 几十年来 ， 我们做出的机器人和人工智能 ， 虽然在智力上已经达到了很高的境界 ， 但在看似简单的与真实物理世界交互的能力依然非常差 。 目前人工智能和机器人学亟待解决的问题不是如何让机器人学会越来越复杂的逻辑推理 ， 而是让机器人具备对物理世界最基本的感知与反应 。 生命真是宇宙中最不可思议的产物 。 一个生命来到世间 ， 鸿蒙初开的天然感受与无意识的运动反应 ， 这些都不是低等级的智慧 。 今天机器的认知方式 ， 依然不能有效地模仿人类这种先验知识的利用 。 人类独有的直觉与经验 ， 默默地呈现着天地之间生命所具有的宏大完整性 。
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