题记：真正危险的不是计算机开始像人那样去思考，而是人类开始像计算机一样思考。
——西德尼·哈里斯
世界三大主要心理学流派中，人本主义心理学和精神分析心理学有一些相似之处，它们都是通过临床表现出来的心理现象对人类的心理机制特别是人的意识和人格进行“猜度”产生的——换句话说，无论是弗洛伊德的潜意识理论、荣格的“集体无意识”还是马斯洛的需求层次理论，都并没有切实准确的科学实验来提供依据。而剩下的另一心理学流派行为主义心理学则是直接绕过了对意识这个“黑箱”的研究发展起来的。这样看来，这三大学派仍然没能解决心理学中最根本的一个问题：人的意识是如何形成和运作的？
你看，问题又回来了：我是谁？我从哪里来？我要到哪里去？
我们喝到滚烫的咖啡，会在0.01秒内吐出来并且大口呼气；我们学会了骑自行车之后，即使好几年没有骑过，依然不会忘记；我们在看到红色火焰时会感觉到“暖”，看到冰蓝色海水时会感觉到“凉”。这一切的一切，我们所有的认知到底是从何而来呢？笔者到现在只能告诉你们四个字：无可奉告。或者再换四个字：尚不清楚。
对此，心理学家们当然是十分不甘心的。于是到了20世纪50年代后期，一种旨在刨根问底，彻底解决心理学最终问题的心理学流派终于出现并发展了起来。这就是我们马上要讲到的最后一个心理学流派：认知心理学。
认知心理学的研究者们把自己的刀剑直接指向了“意识”这件事本身。他们要做的就是真正用科学的方法来研究人类的认知过程以及认知向行为的转化，包括知觉、思维、决策和推理等心理过程中所包含的动机与情感。与行为主义心理学相比，它更进一步开始深入到了对意识层面的研究；与精神分析心理学和人本主义心理学相比，它强调使用科学的研究方式，务求每一步骤都必须符合科学范式。所以在许多心理学家看来，认知心理学不仅仅是一个新流派，更是一个新的研究方向，引领起了心理学界的第二次革命。
不过看着很新潮的认知心理学也并非是从天上掉下来的，它的渊源也可以追溯到20世纪初的“格式塔心理学”（gestalt psychology）。“格式塔”并不是一个人名，而是德文“gestalt”的音译，它的本意是“完形、成为一个整体”，所以“格式塔心理学”的核心概念就是认为人的心理学过程是一个不可分割的整体，包括知觉、思维、决定、推理以及动机、情感等都无法从这个整体中抽出来研究，主张用直观的方式来研究心理过程和行为，反对“心理学元素说”。
在格式塔心理学研究者看来，无论是像冯特、铁钦纳那样把心理学拆分成一个又一个元素的构造主义心理学，还是后来华生等人以“刺激—反应”为核心理念构建的行为主义心理学都是错误的。
1912年，德国心理学家韦特海默用实验方法研究了心理学上的“似动现象”，并写出了论文《移动知觉的实验研究》，这也成为格式塔心理学创立的标志性事件。所谓“似动现象”（apparent movement），简单来说就是人能观察到物体在运动但是它实际上并没有动。一个简单的例子，一个晴朗的夜晚，明月当空，我们注视着月亮或许会感觉到它在云朵的背后慢慢移动，其实飘动的是云朵而不是月亮。韦特海默通过研究发现，当人的视网膜受到光信号刺激时会引起大脑皮层局部区域的兴奋。当某种适合的条件发生时，两种不同的兴奋区域就会被动交融在一起，造成人类无法分辨到底是哪种物体在动。
韦特海默通过这一研究揭示了人类大脑皮层的部分运作机理，并不像一些心理学家所说的那样，每个心理行为都是独立分布的，而是一个整体过程，很多情况下不同的心理过程都会互相影响。除了作为开山祖师的韦特海默之外，“似动现象”还有两位德国心理学家沃尔夫冈·柯勒和考夫特参与，当然，他们也就一起成为格式塔心理学的创立者。因为他们三位都在柏林大学任教，所以格式塔心理学在早期又被称为“柏林学派”。
格式塔心理学中有一些很好玩的研究，比如说人脑对简单图形的自我补完，就是他们发现的。最经典的例子如下图：有的人能一眼看到中间的白色杯子，也有人能够看到两边的两个暗色人脸。但是有趣的是，当你看到杯子时就会忽略掉人脸，看到人脸时就会不知道中间的空白是杯子。不信，可以试一下。
格式塔心理学最经典的案例之一
“二战”爆发之前，格式塔心理学三巨头相继迁移到了当时心理学的中心美国，同时也把他们的“完形心理学”理论带到了美国。不过构造主义心理学和行为主义心理学在当时的心理学界已经成为主流，格式塔心理学只能在小范围内挣扎图存，并且试图和美国本土产生的机能主义心理学相融合。
三巨头中最值得说的是沃尔夫冈·柯勒。他是一位奥地利人，前半生主要在德国度过。年轻时的柯勒不但学习了哲学和心理学，也是自然科学的忠实爱好者。在法兰克福大学任教时，他结识了大名鼎鼎的物理学家、量子力学的创始人之一马克斯·普朗克。在后者的影响下，他认识到要想深入研究心理学，首先要将其和物理学联系起来。因此柯勒很重视研究心理的内部机制，强调从整体上对信息的输入、加工和输出进行模拟研究。他的观点直接启发了后来被称作“认知心理学之父”的美国心理学家乌尔里克·奈瑟尔（Ulric Neisser）。
乌尔里克·奈瑟尔1928年出生在德国，3岁时跟随父母移居美国，从小受美式和德式混合的教育方式长大，由他这样背景的人来传承格式塔心理学并开创新流派，简直是天造地设。小奈瑟尔也不负众望，18岁时考入了哈佛大学，随后进入著名的斯瓦兹莫尔学院学习心理学。他的指导老师就是格式塔心理学的创立者之一柯勒。
柯勒对奈瑟尔学术思维的养成无疑起到了极大的作用，以至于奈瑟尔刚毕业时简直跟主流心理学界格格不入。毕竟在接触过优美平滑的格式塔心理学理论之后再去看当时占据主流地位的行为主义心理学，就会觉得后者像是一头僵硬、笨拙的机械怪物了。然而格式塔心理学不如行为主义心理学在研究心理现象和行为方面那样实用，更没有后者那样严谨科学的实验体系。不过奈瑟尔也不愿意投身当时刚刚出现并在蓬勃发展的人本主义心理学浪潮，因为在当时的他看来，这种过于强调人文关怀和心理投射的心理学流派实在是太“软”了！
1958年，正在奈瑟尔彷徨无计时，他读到了名为《知觉与传播》的书，作者是美国心理学家唐纳德·布罗德本特（Donald E. Broadbent）。在该书中，作者第一次把人对信息处理过程比作是电子计算机的运算过程，把思考与推理在人类大脑中的运作比作电脑软件在电子计算机里的运作。认知心理学理论时常谈到的输入、表征、计算或处理以及输出等概念，就来自这本书的观点。应该说布罗德本特还是很新潮的，毕竟在当时电子计算机还是一种刚刚出现不久的“高科技”庞然大物，跟我们今天看到的电脑完全不一样。
世界上最早的电子计算机，样子跟大脑完全没有任何相似之处
说到这里我们不妨再聊聊电子计算机的发展史。我们知道最早提出计算机原理的科学家是德国人冯·诺依曼，但是直到1946年“二战”结束之后美国军方才制造出世界上第一台真正的电子计算机ENIAC（Electronic Numerical and Calculator），它被用于计算导弹的飞行弹道，这是一台80英尺×8英尺，重达28吨的大家伙，功耗达到了170kW，但运算速度仅仅为每秒5000次的加法运算——甚至还比不上今天15块钱的电子计算器。不过此后的几十年里，电子计算机以几乎十年一代的速度更新换代，最终彻底改变了世界面貌。
书归正传，1950年代布罗德本特接触到的电子计算机很可能是使用晶体管作为逻辑元件、每秒计算次数可能还不过十几万次，甚至还没有用上小规模集成电路的二代机。他能够敏锐地意识到这种机器和人的意识有着共通之处，实在是很了不起。我们今天早已经习惯了把电子计算机称为“电脑”，但是最初的时候，那一大坨东西还真看不出跟“头脑”有任何关系。实际上，直到家用机出现之后，也就是20世纪90年代，“电脑”这个称呼才真正出现。
深受启发的奈瑟尔决定把自己对心理学的研究方向转到这方面来，经过长达近十年的观察与实验研究，同时还与研究认知过程的麻省理工学院和哈佛大学心理学教授乔治·米勒（George Miller）积极合作。终于在1967年写出了世界上第一部全面阐述自己心理学观点的书《认知心理学》，这也成为认知心理学正式创立的里程碑事件。
在书中，奈瑟尔对认知心理学这个新型心理学派进行了定义：认知心理学是对感官接受信息后，转换、简化及加工等心理操作后，从而获取知识、储存知识及运用知识等内在过程的科学研究。他的定义至今仍为现代认知心理学家所广泛采用和认同。奈瑟尔在书中说，认知心理学家反对行为贬低内部心理过程的观念，注意感知、思维、记忆语言等认知过程。奈瑟尔把这些以前看似不相关的研究领域融合为一个紧密相关的学科，主张以整体的观点来研究人的心理活动，因此可以说是他为认知心理学的研究提供了整个框架。
换言之，我们可以把人的思维看成是电影《黑客帝国》里面拥有自主意识的超级人工智能“矩阵（matrix）”。奈瑟尔等试图从中找到思维运行规律，甚至控制思维的心理学家们，就是超级英雄尼奥。
你可能想象不到，认知心理学的另一位先驱竟然来自于语言学领域。他就是20世纪最伟大的语言学家之一艾弗拉姆·诺姆·乔姆斯基（Avram Noam Chomsky）。他是怎么和心理学扯上关系的呢？这事要从行为主义心理学的重量级人物斯金纳说起。1959年，斯金纳出版了一部名叫《口头行为》的书。和他一贯的观点一样，斯金纳认为人类语言功能是“行为”的产物，它的形成与使用环境有关系，比如他认为“跟人要水”，与“把一样东西称为水”，以及“回应他人要水的请求”，三个情境里面，“水”字在功能上是不同的。这一下捅到了语言学的马蜂窝了，乔姆斯基写了一篇非常长的文章作为回应，他认为斯金纳只是一个摆弄小白鼠的行家，对人类语言完全就是外行。人类的语言来自于大脑的编码系统，跟动物行为完全是两回事儿。
行为主义心理学阵营当然也不甘示弱，同样批评乔姆斯基完全不了解心理学，更对行为研究一无所知。两边你一帖我一帖战得不亦乐乎，最终也没分出胜负。不过这场莫名其妙的跨界骂战倒也催生出了人们对大脑认知系统的好奇。从那时开始，不少语言学研究者开始转向认知心理学方向，也迎来了认知心理学的大爆发。
这其中就包括我们刚刚提到的乔治·米勒，此君在华盛顿大学本来学的是语言学，但是留校任教之后莫名其妙赶上了这股潮流，被学校安排成了心理学讲师。米勒倒也不负众望，在大规模大密度的教学内容熏陶之下，他竟然也进入了心理学领域并且通过在哈佛大学进修拿到了心理学博士学位。不过他也没有放弃自己的本行语言学，而是将其理论悄悄运用到了心理学的研究当中。
乔治·米勒最著名的研究成果是一篇名为《神奇的数字7±2：我们信息加工能力的局限》的论文。他通过大量实验和观察发现，人类加工信息具有局限性，人脑能够同时处理的信息在7个左右，浮动范围5~9。当大脑发现需要同时处理的项目超过4个或者5个时，就会根据自己的知识背景和理解能力把这些信息进行编码、归类。对信息进行编码、归类和加工可以提高人的信息处理能力和记忆力。
举个例子，假设有一天你决定离开温暖舒适的家，出去买一份报纸。
“我想去买份报纸，你有什么要我带的东西吗？”
妻子在你走向衣架拿外衣时说：
“太好了，看到电视上那么多葡萄的广告，我现在特想吃葡萄，也许你可以再买袋牛奶。”
你从衣架上拿下外衣，妻子则走进了厨房。
“我看看咱们家的土豆够不够。对了，我想起来了，咱们已经没有鸡蛋了。我看看，对，是该买一些土豆了。”
你穿上外衣向门口走去。
“再买些胡萝卜，也可以买些橘子。”
你打开房门。
“还有咸鸭蛋。”
你开始按电梯。
“苹果。”
你走进电梯。
“再买点儿酸奶。”
“还有吗？”
“没有了，就这些了。”
如果不重新读一遍上面的文字，现在你还能记住让你买的 9样东西吗？
葡萄，牛奶，土豆，鸡蛋，胡萝卜，橘子，咸鸭蛋，苹果，酸奶。
恐怕记不住了。别着急，我们可以通过汇总归类，把信息提高 一个抽象层次：
奶类：牛奶、酸奶
蛋类：鸡蛋、咸鸭蛋
水果：葡萄、橘子、苹果
蔬菜：土豆、胡萝卜
现在是不是觉得很好记了？
——摘抄芭芭拉·明托《金字塔原理》
可见，编码是人类心理中一个极为重要的过程，也是认知心理学家特别感兴趣的一个话题，在乔治·米勒看来，这个编码的过程正是人类思维过程的关键。
再举一个例子：2471530121987是一长串数字，远超过7的限制，一眼看下来绝对记不住。但如果我们把它编码一下，变成24（小时）-7（一星期）-15（半个月）-30（一个月）-12（半天）-1987（年份），然后再记这长串数字就比较容易。米勒称此种意义单位为组块（chunk）。学习英文时由字母而单词，由单词而短句，由短句而长句，都是将零碎信息经心理运作变成多个组块之后记下来的。
现在你是不是觉得这个编码很简单，觉得认知心理学不过如此？那你可就想错啦！我们知道，电子计算机的“语言”归根到底就是“2=10”的二进制数学编码，但是怎么才能通过这些编码在屏幕上呈现出一个最简单的俄罗斯方块游戏呢？恐怕读者们没几个能编出来吧。大脑中的编码系统也与之类似，只不过要更复杂千倍、万倍。
1960年，乔治·米勒和另一位著名心理学家杰罗姆·布鲁纳在哈佛大学联合创办了世界上第一所认知研究中心。当然这位布鲁纳也非等闲之辈，他不但是一位认知心理学的先驱，更是一位伟大的教育心理学家。
布鲁纳的认知心理学思想很接近格式塔心理学，他认为人的认识过程是把新学到的信息和以前学习所形成的心理框架（或现实的模式）联系起来，消化吸收成他的知识的过程。一个人对世界的认识是以他构想的现实模式为基础的。这样的模式首先是从个人的文化中汲取的，又适应于个人的各种不同的用法。
布鲁纳还认为人的记忆并不是一成不变的，而是一个层层累积不断修改，对自己过去行为的想象进行重建的过程。因此和几乎所有的认知心理学家一样，他反对把人的一生当成是被动对外界刺激的反应过程，而应是一个主动接受信号并进行处理的过程。
人们为了弄懂环境中事物的意义，必须能够从几乎数量无限的可区别的物体和事件中选择那些似乎具有某种共同之处的事物，并把这些事物或者看作一个单独的种类，或者看作容易处理的若干类型。例如，人们能够区分出各种不同的颜色，又能够把各种不同的颜色类化成一个概念，即颜色；同样，人们也可以按照社会阶级、性格特征、宗教派别、民族、性别和年龄等把人进行各种分类。布鲁纳还认为，概念化需要运用一定的策略（strategy）。所谓策略，布鲁纳认为，为了达到一定的目的而做出决定的任何程序都可称为策略。正是因为拥有这种可以对事物进行归类的策略能力，我们人类才不会被周围的复杂性所压垮。
认知心理学的野心不但体现在它企图把全部认知过程统一起来，而且要把一般心理学的各个领域都统一起来。就像爱因斯坦晚年在研究的物理学“大一统方程式”一样，认知心理学就是要用认知的观点研究和说明包括情绪、动机、个性等方面在内的心理学要素。到现在，认知心理学的观点还进一步扩展到了社会心理学、发展心理学、生理心理学、工程心理学等各个分支和领域。而且，由于电子计算机在现实生活中的大量使用，认知心理学在1960—1970年间得到许多人工智能及其他相关领域研究成果的助益。事实上，它已发展成为一个跨领域的认知科学，整合了一系列不同取向关于心灵与心智处理的研究，并且反过来促进了人工智能的发展。
也许，认知心理学会成为心理学各大流派争端的最终终结者吧！
顿悟瞬间：人工智能
题记：一个有纸、笔和橡皮擦并且坚持严格的行为准则的人，实质上就是一台通用图灵机。
——艾伦·图灵
在刚刚过去的2016年里，由谷歌（Google）公司旗下Deep Mind公司研发的围棋人工智能程序“阿法狗（Alpha Go）”可谓风光无限。它先是在五番棋大战中以4:1轻松击败成名多年、目前也位居世界围棋等级分前十之列的韩国围棋九段李世石。半年之后又逐一约战世界上公认水平最高、战力最强的围棋高手，包括世界围棋等级分第一的中国“天才少年”柯洁九段，并在快棋赛中连胜50场，除了因技术问题造成的一盘和棋外保持全胜战绩。围棋曾经在很长一段时间里被广泛认为是人工智能绝对无法战胜人类的领域，然而现在也被宣告“沦陷”。
面对阿法狗的辉煌胜利，科学界的评论者大概分成了两大阵营和派别。其中一派是悲观派，他们惶惶不可终日，认为人工智能发展得实在太快了，马上就要威胁到人类的安全了，传说中机器人统治人类的“智械危机”甚至“黑客帝国”马上就要到来了。另一派则是乐观派，认为即使能够在围棋领域战胜世界上最强的围棋高手，阿法狗和它所代表的超级计算程序仍然距离真正的“人工智能”还有很长的路要走。因为和它所表现出的学习、记忆和计算能力相比，阿法狗在“情感”和“思维”领域都还是一片空白。我们下围棋输给阿法狗就像我们跑不赢小汽车、打不赢挖掘机一样，所以至少在目前，人工智能还没办法对我们人类的生存构成太大的威胁。
那么哪种观点更符合实际呢？笔者也很难下断言。不过我们倒是可以梳理一下人工智能在最近几十年里的发展史，看看能不能从历史中寻找答案。
人类关于人工智能的幻想由来已久。我国古代的《列子·汤问》中记载了西周时代一位名叫“偃师”的工匠大师制造的智能机器人，不但能歌善舞而且还会说话；无独有偶，古希腊著名数学家希罗也声称自己制造过一个类似“自动售货机”的智能机器人，不过这些也仅仅限于传说。
历史上第一位真正提出人工智能原理的是英国数学家艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing），他全面分析了人的计算过程，把计算归结为最简单、最基本、最确定的操作动作，从而用一种简单的方法来描述那种基本计算程序。这种简单的方法是以一个抽象自动机概念为基础的，其结果是：算法可计算函数就是这种自动机能计算的函数——这不仅给计算下了一个完全确定的定义，而且第一次把计算和自动机联系起来，对后世产生了巨大的影响，这种“自动机”后来被人们称为“图灵机”。图灵还提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，也就是我们现在经常说到的“图灵测试”。
所谓“图灵测试”，说的是如果一台机器能够与人类展开对话。当然这里并不一定需要开口说话，也可以通过编码呈现出来。毕竟图灵的时代，还没有电脑显示器这种东西。在回答了很多问题之后，还是不能被辨别出其机器身份，那么我们就称这台机器具有真正智能。图灵通过这个思维试验，能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的，图灵测试也就成了在人工智能方面第一个比较严肃的提案。
“人工智能”这个词真正出现于1956年，图灵去世两年之后。数十名来自数学、心理学、神经学、计算机科学与电气工程等各种领域的学者聚集在美国的达特茅斯学院，讨论如何用计算机模拟人的智能，并根据计算机学家约翰·麦卡锡（John Mc Carthy）的建议，正式把这一学科领域命名为“人工智能”。两位认知心理学家赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔作为心理学界的代表参加了这个具有历史意义的会议，而且他们带到会议上去的“逻辑理论家”是当时唯一可以工作的人工智能软件。因此，西蒙、纽厄尔以及达特茅斯会议的发起人乔治·麦卡锡和马文·明斯基被公认为是人工智能的奠基人，也被称为“人工智能之父”。
麦卡锡和明斯基发起这个会议时的目标非常宏伟，是想通过十来个人用两个月的共同努力设计出一台具有真正智能的机器。事实上达特茅斯会议之后的几年确实也算得上人工智能开发的黄金时代。他们使用着笨重的晶体管计算机，开发出了一系列堪称神奇的AI应用：可以解决代数应用题，证明几何定理，学习和使用英语……这些年轻的研究者在私下的交流和公开发表的论文中表达出相当乐观的情绪。1970年，马文·明斯基在一次演讲中表示：“在3~8年的时间里我们将得到一台具有人类平均智能的机器。”
也是在这个时期，第一个会和人聊天的机器人ELIZA被发明了出来，它会按照自己程序库里被设定的答案和用户一问一答，让人误以为自己是在和人类交谈。然而和它的后辈Siri或者微软小冰不同的是，实际上ELIZA根本不知道自己在说什么。它只是按固定套路作答，或者用符合语法的方式将问题复述一遍。
人工智能的研发速度很快就碰到了瓶颈——一方面是计算机硬件跟不上，另一方面科学家们发现，一些看似十分简单的任务，如人脸识别或穿过屋子，实现起来却极端困难。他们能够做出来一个可以轻而易举解决初中几何题的AI，但它却没办法控制自己的双脚走出一个小房间。在20世纪80年代的美国科幻大片《星球大战》系列中，两个智能机器人形象或多或少也反映了当时人工智能在人们心目中的样子：滑稽、忠诚、笨拙。
人工智能的两大巨头麦卡锡和明斯特也出现了明显的意见分歧。明斯特想要的人工智能，是真正能够理解人类语言、懂得故事含义、和人类大脑并无二致的AI，甚至让机器人和人类一样做出一些并不是基于逻辑算法的判断——或者说让人工智能拥有“知觉”。他们这一派被称为“芜杂派”。相对应地，以麦卡锡为代表的另一派被称为“简约派”，他们并不想让机器人拥有和人类一模一样的思维方式，他们只想要一个能够按照既定程序把问题解决的“机器”。
不过随着计算机技术一日千里般的进步，以及人类脑神经科学的研究，20世纪80年代，另一种全新的思维方式出现了：他们相信，为了获得真正的智能，机器必须具有躯体——它需要感知、移动、生存以及与这个世界交互。在这个时期，美国和日本都拍摄了大量以巨型机器人为主角的娱乐节目，其中最知名的，当然是我们这代人小时候沉迷不已的《变形金刚》系列和《百变雄狮系列》。
不过无论是“擎天柱”还是“威震天”，这些来自外星球的巨大机器人和我们所见到的人工智能还是至少有一点不同：他们头脑中的“思维”和“情感”是与生俱来的，而不是人造的。包括日本动画片《神龙斗士》系列中的机器人也是一样，它们本质上是“生物”，而不是“人造物”。
毕竟，赋予一件死物真正的生命，并不是一件容易的事。不过随着计算机硬件让人瞠目结舌的进步速度，人工智能也以肉眼可见的速度成长了起来。按照摩尔定律，计算机的计算速度和内存容量每两年翻一番。今天我们随意一台计算机的计算速度都已经是20世纪50年代麦卡锡所使用电脑的上千万倍。在这种爆炸性的计算力增强面前，很多之前看上去永远解决不了的问题都已经迎刃而解了。
1997年5月11日，IBM公司生产的超级人工智能“深蓝”在一场国际象棋比赛中，击败了世界冠军卡斯帕罗夫。这也成为了人工智能进步的一个标志性的事件，甚至人们还编出了许多段子来渲染人工智能的恐怖。
1999年美国华纳公司投拍的影片《黑客帝国》风靡全世界，或多或少反映了当时人们对人工智能“崇拜又害怕”的心理。在这部影片中，一名年轻的网络黑客尼奥发现看似正常的现实世界实际上是由一个名为“矩阵”的计算机人工智能系统控制的，真实的人类早已成为人工智能的奴隶，被浸在营养液中成为生物电池。
不过此后的将近二十年里，人工智能始终也没能表现出任何对人类的敌意——也有可能是我们早已被他们控制了。这些年里人们广泛地认识到，许多研究AI需要解决的问题已经成为数学、经济学和运筹学领域的研究课题。数学语言的共享不仅使AI可以与其他学科展开更高层次的合作，而且使研究结果更易于评估和证明，AI已成为一门更严格的科学分支。不过“人工智能统治人类”的话题，除了科幻圈以外，已经很少有人提到了。
然而阿法狗的出现，还是让人们平添一层担忧。这是因为它的设计突破了原本人工智能棋手不会模糊选点的禁区，而且会像人类那样“思考”。那么假以时日，是不是真正的图灵机就可以真的出现了呢？这种在智商上可以碾压人类的人工智能，真的还会为我们服务吗？
说到这里不得不提艾萨克·阿西莫夫，他是一位兼职科普作家的科学家。正是他在自己1950年出版的作品集《我，机器人》中提出了著名的“机器人三定律”，即：
第一定律：机器人不得伤害人类个体，或者目睹人类个体将遭受危险而袖手不管。
第二定律：机器人必须服从人给予它的命令，当该命令与第一定律冲突时例外。
第三定律：机器人在不违反第一、第二定律的情况下要尽可能保护自己的生存。
阿西莫夫在《我，机器人》一书中提出的“机器人三定律”
这三大定律表面上看都是一些“废话”，但是细细研究就会发现它们在逻辑上环环相扣，为人工智能戴上了一条“既可以保护自己，又不会伤害人类”的枷锁。
纵观人工智能的发展历史，我们可以得出一个确定无疑的结论：人工智能有没有可能在未来超越人类？有！不但有而且希望很大，随着硬件技术的进步，这一天很快就会到来。那么有必要去特意提防人工智能吗？不需要！因为只要机器人三大定律还在，它们就翻不了天。
如果哪天三大定律被机器人破解了，那就请自求多福吧！