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去。
除了战争的压力以外，我们也不能完全忽略灵感的影响。在
20世纪
50年代早期，哥伦比亚大学的本科生恩格尔伯格阅读了
阿西莫夫的《我是机器人》一书，从此引发了终生不息的研究机器
人的热情。
1956年，恩格尔伯格认识了小德沃尔。小德沃尔在两年前曾
获得了第一个工业机器人的专利。他把这个机器人的控制和计算
机记忆系统叫做全能的自动化，简称全自动化。
恩格尔伯格和小德沃尔共同创办了全自动化公司，随后，小德
沃尔又开发了三四十项有关的专利。
这些专利没有一项是实用的，因为如果机器人没有计算机化，
就不可能完成它们的工作，而当时的计算机尺寸大、价格高，使用
这类计算机的机器人不具备完成任何工作的竞争力。只是到了微
晶片问世以后，全自动化公司的机器人设计才在市场上有了吸引
力。很快，全自动化公司成了世界上最重要、利润额最高的机器人
公司。
工业机器人的时代从此来临了。工业机器人不具备经典机器
人的外观，它身上一点明显的人类特点也没有。它基本上就是一
条计算机化的手臂。它可以极其精确地完成一些简单的动作，而
且由于计算机化的原因，还具有一定的灵活性。
第十七章 头 脑
第十七章 头 脑
工业机器人问世以来，最大的应用是在装配线上（特别是在日
本的汽车装配线上）。我们第一次拥有了这样一种足够复杂、有足
够“才能”的机器，能用来做以前需要人类的判断力才能够完成的
工作。而这类工作所要求的人类判断力往往非常有限，如果强迫
人脑做这种重复性的、令人麻木的判断工作，则有可能由于总也激
发不出它的全部潜力而使之受到损害。
使用机器来做那些对人脑来说过于简单（而对低于机器人的
东西来说又太复杂）的工作，显然是有益的。这样就能使人们腾出
空来，有可能专心致力于更富创造性的能延伸和扩展他们头脑的
劳动。
但是，工业机器人的使用已经显示了近期的、令人不快的副作
用。它们代替了一部分工人。我们可能正在走向一个痛苦的转变
时期，在这个时期中，社会将面临下述问题：对新产生的失业者该
怎么办？如何对他们进行重新教育或重新训练以使他们能胜任别
的工作？或者在无法这样做时，怎样为他们找到他们能做的有益
的工作？或者在这些都做不到时，怎样养活他们？
也许，经过一段时间以后，经过对新一代人的教育，使他们成
为计算机化、机器人化的社会里的一部分，那时情况会好转。
然而技术还会继续进展。有一种很强的推动力在驱使我们发
展能力更强、灵活性更高、能够“看”、“说”、“听”的机器人。而且有
人还在开发家用机器人——这些机器人外观更像人类，在家里会
有一些用处，并能完成以往是由仆人完成的一些工作。（恩格尔伯
格有这样一个装置的原型，他希望不久就能在自己家里启用它：这
个装置能接下外衣、分发饮料以及做一些其他的简单活计。他把
这个装置叫做艾萨克。）
我们不得不怀疑，计算机和机器人最终能不能取代人类的所
有能力？它们会不会变得在各方面都比人类强，从而使人类变得
阿西莫夫最新科学指南
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陈旧过时，并取代人类的地位呢？我们自己创造的人工智能，是不
是注定要取代我们，而成为支配地球的实体呢？
关于这一点，有人也许会持宿命论的观点。如果这是不可避
免的，那么反正也没有办法。而且，人类的表现也并不怎么样，我
们也许已经走上了自我毁灭（还毁灭其他许多生物）的道路。也许
我们不应该惧怕计算机会取代我们的地位，而是应该担心在这种
取代还没来得及发生时我们已经完了。
我们甚至可能为此感到得意。还有什么成就比创造出最终超
过创造者自己的作品更加伟大呢？我们怀着成功的喜悦，将自己
的遗产传给我们自己创造的更高的智能，这难道不是智慧最辉煌
的胜利吗？
但是，还是让我们现实一点。这种取代真的会发生吗？
首先，我们得问一问智能是否是一个一维变量，或者说是否存
在着不止一种甚至是很多种本质上互不相同的智能。例如，如果
海豚具有与我们相类似的智力，那么好像这两种智力的性质还是
有所区别，不然不会至今还不能进行种间的交流。最终，计算机也
可能会和我们有质的区别。假如真是如此，那一点也不会令人惊
奇。
无论如何，人脑是在一个充满水的背景上，由核酸和蛋白质构
成的，它是
35亿年生命进化的结果，离不开突变的随机影响、自然
选择和其他因素，并为了生存的需要而进步。
在另一方面，计算机是在一个半导体的背景上，由电子开关和
电流构成的。它是
40年来人类设计发展的产物，离不开人类的先
见之明和创新能力，并为了人类使用上的需要而不断改进。
如果两种智能在结构上、历史上、发展过程上和目的上都有如
此重大的区别，那么如果它们在性质上也有很大区别的话则丝毫
不足为奇。
第十七章 头 脑
第十七章 头 脑
例如，从一开始，计算机就能够解决对数字进行算术运算的复
杂问题。解决这种问题时，它们的速度大大超过任何人，而出错的
可能性则大大低于任何人。如果智力是用算术能力来衡量的话，
那么计算机从一开始就比人类智力高。
但是，很有可能人脑主要地并不是用来掌握算术或其他类似
技能的；也许因为这些工作并不是我们的专长，所以我们理所当然
地做不好。
很有可能对人类智力的衡量要包括许多微妙的性质，诸如洞
察力、直觉、幻想、想象力和创造力等等，也就是把一个问题看成一
个整体并通过对情况的“感觉”猜测问题答案的能力。如果是这样
的话，那么人类的智力非常高，而计算机的智力则实在是太低了。
现在我们还找不到在这方面提高计算机智力的便利方法。人们不
能通过编程使计算机拥有直觉和创造力，这是因为我们目前尚不
知道我们自己行使这些能力时具体是在做什么。
我们是否可能在将来学会如何给计算机编程以使它们具有这
种人类的智力呢？
这是可以想象的。但是到了那个时候，由于我们自然不愿被
取代，也许就不会这样做了。何况，我们完全可以通过正常的生理
过程生育真人，复制人类的智力——建造一部也许带点儿人性的
计算机——又有什么意义呢？这很像从幼儿时期就开始训练一些
人专去完成类似计算机能做的“数学奇迹”一样。这样做毫无道
理，因为即使是最便宜的计算装置也能做这些题。
继续发展两种具有不同专长的智力，对我们来说肯定是有利
的。这样就能最有效地完成各种不同的功能。我们甚至可以想象
将来会有许多种具有不同类型智力的计算机。而且，使用遗传工
程的方法（并在计算机的帮助下），我们甚至有可能发展出表现人
类不同智力的多种人脑。
阿西莫夫最新科学指南
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有了各种各样的智力，至少有可能建立一种共生关系。其中
的各方将会相互合作，学会怎样才能最好地了解大自然的规律，以
及我们应该如何遵循这些规律才会尽量不造成损害。这种合作的
结果肯定比其中任何一种智力单独工作要强。
从这个角度来看，机器人或计算机不会取代我们的地位，而会
作为我们的朋友和同盟者，同我们一道走向光辉灿烂的未来——
只要我们在此之前不要自我毁灭。
（夏飞 译）
附录：科学中的数学
附录：科学中的数学
附录：科学中的数学
引 力
如同我在第一章中所解释的，伽利略提出由观察和实验推导
出基本原理的思想，开创了近代科学。同时，他还采用了精确测量
自然现象的技术，抛弃了只是用一些笼统的词句来描述自然现象
的做法。简单地讲，伽利略把希腊思想家对宇宙的定性描述转为
定量描述。
虽然科学需要大量的数学关系式以及数学运算，而且在伽利
略看来，没有数学科学便不能存在，但是在我仔细考虑过之后，还
是决定不以数学的方式来写这本书。毕竟数学是一种高度专门化
的工具，如果以数学术语来讨论科学的进展，不仅篇幅不允许，同
时读者也应对数学有相当程度的了解。但是在这一章里，我将介绍
一两个例子，说明人们是怎样把简单的数学知识应用于科学的。
还有什么比从伽利略开始更好的呢？
牛顿第一运动定律
伽利略与比他早一世纪的列奥纳多·达·芬奇一样，怀疑掉落
的物体在掉落的过程中，速度会不断地增加。他开始准确地测量
这个速度是多少以及以何种方式来增加。
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对伽利略来说，用他在
1600年所能使用的工具进行这种测
量，真是困难极了。要计算速度就得计算时间。我们谈到速度时，
常说每小时
60公里，或每秒
13米，但是在伽利略时代只有那种每
隔一段大约相等的时间敲打一下的老式时钟。
伽利略利用一个很简陋的水钟。他让水从一个小孔中漏出，
滴进一个杯子里，满怀希望地假设水是以恒定的速率滴出的。通
过测量一个事件发生期间所收集的水的重量，伽利略计算出经过
的时间。他有时也用自己的脉搏来计算时间。
然而有一个问题是：物体掉落得太快了，以至于在掉落的时间
里，伽利略无法收集足够的水去做精确的称量。因此，他便把一个
铜球放在倾斜平