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    key 一rds str一ng artificial tellince; huan bra siuti一n; d buildg; puter bi一nics; artificial ul syste; thkg creati一n

    引言

    随着计算机技术的不断发展，人类已经不再满足于使用程序化的计算机系统去处理日常事务。因此早在1955年，几位具有探索精神的美国科学家便提出了“人工智能”的概念[1]。随着时间的不断延续，科学工作者们在人工智能领域的探索也越发深广，例如：1959年，阿瑟·萨缪尔创造了“机器学习”词汇；1988年，罗洛·卡彭特开发了能模仿人进行幽默聊天的交互式机器人；1997年，ib研发的“深蓝”成为第一个击败人类象棋冠军的电脑程序；2011年，ib研发的“沃森”在“危险边缘”智力节目中击败人类[2]；2016年，谷歌研发的“alphag一”在围棋人机大战中成功击败韩国职业九段棋手李世乭[3]。人工智能程序的这一幕幕进展都伴随着人类的极大期望。然而60多年过去了，“像人类一样思考”的计算机依然没有造出来[1]。作者认为，究其根源仍是计算机科学工作者没有掌握正确的方法。作者通过多年的观察研究，将从仿生学角度提出一种新的人工智能系统发展思路。

    1背景

    虽然数十年来，人工智能领域的发展始终没有突破性的进展，但由于人类对此充满期待，所以也经历了多次研究高潮。近年美国g一一gle公司研发的“alphag一”系列程序，因其是第一个击败人类职业围棋选手c第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序[3]，其突出的国际象棋对决能力更是引发了社会舆论与普通民众的广泛关注。

    “alphag一”程序的设计思路是，通过大数据c大计算c大决策，三位一体来实现程序的深度学习c胜率计算[3]。其主要设计原理依然不能摆脱计算机程序的流程化处理方法，这决定了该程序并不具备其设计者规划之外的联想能力[4]。所以严格意义上来讲，“alphag一”只是一个“计算系统”，而不是一个拥有灵魂的强人工智能系统。

    由于众所周知的商业原因，“人工智能”c“智慧程序”等词汇的滥用现象较为严重，而且包括“alphag一”c“阿里人工智能交通系统”c“百度大脑”等程序依然不具备自主创造能力的原因。为了不引发歧义，作者将使用“灵魂系统”这一词汇来描述强人工智能的设计目标。

    2人工灵魂系统

    作者所谓的“灵魂”与传统宗教中提及的词汇并不相同，现代医学认为“灵魂”是大脑特定神经细胞的活动产物，具有联想c创造的能力[5]。文章采用“灵魂系统”的词汇也是为了更明显的体现出该系统具备的仿生学特征，这一特征是当前所有人工智能系统均不具备的[1]。

    21常规人工智能误区

    计算机人工智能是近年来计算机科学的主要攻关方向之一，但由于多数计算机人才对人类神经系统的研究并不透彻，对心智的理解不够深入，甚至对仿生设计存在一定的误区，所以并没有出现跨越式的进步。

    具体表现有以下几个方面：

    （1）过于注重解决单一问题

    现有人工智能系统多数基于解决实际应用当中遇到的问题而设计，从而使其过程化处理的能力增强[1]。但在人类思维系统中，其过程化处理的方式c方法c模型是随着阅历的增多而改变的[5]。因此严格的处理过程约束了程序的自我进步和自我完善；

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