1樓：侘寂
能，但，我們首先要搞清楚現有的人工智慧以及其發展趨勢。
我們先假設乙個基本的需求：圍棋的ai與人的對弈。
我這是隨便寫的，並不是其真正的結構。
圍棋的基本屬性：
一共有324格，故可知一共有324的階乘種變化，資料量太大，並且不是每一種都有意義，故無法使用窮舉法，而由於其規則的限定，我們使用樹狀結構來表示棋局的變換。
勝利目標，終局時占領大部分格仔則為勝利，故可知實現這個目標需要一種特定的樹狀結構，。這是三種樹狀結構（隨便想的）：1、當前價值樹。
2、目標價值樹。3、干擾價值樹。（當然還需要更多的樹來完善這個演算法，可我只是普通的大學生）
第二步，機器學習，通過學習棋譜、自我對弈、人ai對弈來完成樹的創立。
第三步完善演算法讓機器平衡幾個價值樹取出的價值，決定每一步的價值大小。（這裡應該是第一步的工程，但為了方便理解我放在第三步）
然後迴圈往復來完善這棵樹。
對弈李世石時，alpha go本質上並不能理解棋局的意義，也不能理解自己是如何實現勝利這個目標的，不能理解李世石希望如何打破ai的棋局完善自己的棋局。
只是對於對手的每一步棋，搜尋計算完善平衡樹中的價值大小，盡可能使得價值的收益最大化罷了，而這是計算機的特長：計算快，資料庫大。再通俗一點，在計算機眼裡，先出現幾手有意義的落子點，落子點背後是幾個樹狀結構給出的價值樹以及對手的應對措施，再是自己的應對措施等多個總樹下的樹，它分析資料之後選擇最大收益的點，選擇落子。
但是人腦中沒有巨大的樹狀網，只有經驗和分析以及對對手和自己最終所要達到的區域性和終局的預判，這最後一步計算機很難做到。
因為它無法真正理解圍棋，它只是在資料之中運算，這就是人與計算機的區別。
李世石能贏的那一把也是找到了計算機沒有學習到的一手棋（計算機一定會有學習不到的地方，因為資料量太大，根本儲存不了），導致計算機的價值判斷錯誤，致使整個棋局後續價值判斷錯誤（因為有一棵樹的價值無意義了）。
通過這個例子我們可以看出計算機本質是數字的計算和資料庫的查詢以及演算法的優化來解決問題，在它的眼中只有資料而已。讓計算機來走過人的一生的話，就算它有再完善的資料庫，再先進的演算法和算力，也必然會出現它覺得無意義或是理解不了的行為或者環境變化，從而導致整個演算法崩塌，它所能做的只是restart然後新增一組資料。
而人不一樣，人能夠從感性和理性方面分析問題，我們腦中沒有價值樹上的資料，只有從不同角度來分析問題，考慮結果的能力，而計算機連問題是什麼都無法理解，這就是我們人獨有的能力，至少當前的計算機領域無法作出這樣的產品。
圖靈法則的問題很容易讓計算機奔潰的，比如你讓分析乙個複雜乙個大背景下的人物的人生觀，它只能去找資料，進行資料的整理然後給出人類已經給過的答案或者類似的答案，而知識水平高一點的人類就能具體問題具體分析了。
我的回答很晦澀，表達也不清楚，這個東西實在太難解釋了。
2樓：凡心
不知道這個問題想問什麼，但圖靈機和未來的人工智慧關係密切，我想說的是圖靈機不是乙個發明，是對人腦中一種類似圖靈機的機制的發現，我管它叫圖靈機制，我認為它會成為未來實現通用智慧型的核心關鍵
3樓：斯威伏斯威特
並不適用，且沒有意義。圖靈那個年代是沒有通用人工智慧和專用人工智慧的。
只要是做過對話系統的都明白，現在的ai和人交流起來是有多麼蠢。進行簡單的日常問候是看不出來的，但只要開始聊系統先驗知識外的東西，對話內容就會開始迷惑。俄羅斯人曾經就把這樣乙個ai做出來，聲稱通過圖靈測試，這樣有什麼意義呢。
你能聽出來現在快遞客服全部是智慧型語音系統在處理嗎？系統不僅滿足了大量快遞需求，還讓絕大部分人聽不出來的這不是真人，完全沒有恐怖谷效應。這樣的系統肯定不能通過圖靈測試，但是非常實用。
4樓：霧都不毒
人類在進步，科技在不斷發展，除了親情，總覺得沒有什麼東西是永恆不變的，永遠被束縛的，當下的不代表未來就適用，人類的思想在不斷更新迭代，有誰能知道未來幾十年會如何具體變化。最近的乙個夢境很真實，在夢裡一直跑一直跑，在閃躲和逃避懼怕的事情，從小就膽小，夢裡回到過去某個階段，某個害怕的時刻，還是一樣當時害怕的心裡，無法跨越，所以覺得靈魂，意識這個東西是存在的，可以超越肉體
如何看待未來人工智慧的發展？？
其實我是個和人工智慧一點都不沾邊的工作，但是我最近看到很多人工智慧可以取代各個行業的前景，有人說20年後取代，有人說50年後取代，這個無所謂，但是我們能不能思考乙個問題，假設，20年後取代了你們能想到的繁瑣工作，然後什麼體力勞動，無聊的工作，大家能想到的可以取代的崗位全部取代了，那個時候假如人數也比...
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