谷歌思考方法论读后感3

人工智能的自我觉醒可能存在吗？

在很多影视作品，以及文学，卡通动漫中，我们都可以看到一些描写未来世界中，机器人通过人工智能的发展，获得了自我认知，从而与人类社会发生矛盾冲突的情节，那么现实中，这个可能性存在吗？

先给出答案，如果是基于现代计算机的发展方向看，这个可能性几乎没有，为了说明这点，我们先要从前文说的工程思维中的“极限思维”来思考。

所有会认为人工智能可以威胁到人类的人，普遍的思考路径都是从1开始慢慢的递增的加法思维，也就是先做一两个能够解决简单问题的计算机，然后通过不断地单位累加，从而实现量变到质变。

这样做的结果，一般都是会导致计算机变得越来越复杂化，对于机械结构的要求越来越高，我们西方科学史的专家称之为，工匠式的发展，曾经有一段时间，计算机的发展真的是沿着这个思路开展的。一直到十九世纪中期，英国数学家巴贝奇，把这个方向的计算机机械化发展到了极限。

巴贝奇发明的差分计算机，可以把运算精度打到6位小数，这种机器在当时常用于编制航海和天文方面的数学用表，但是随后的挑战：制造一台20位小数点精度的计算机上面，让巴贝奇就此止步，因为这台机器大约有25000个零件，每个零件的误差不得超过千分之一英寸，即使用现代的加工设备和技术，打造这样一套高精度机械也是非常困难的。事实上，最终在阿贝奇为此奋斗了30年之后，这套机械还是只完成了一小部分，后来，在阿贝奇与阿达（他的投资人兼合作伙伴）所留下的30多种设计方案图，近2100张组装图以及5万多张零件图的基础上，后人终于还是制造出了这台机器，这台机器重达4吨，是与我们当前所认知的电脑是有很大差异的一台机械。

我们当今所使用的计算机，其实还是源自于“计算机之父“图灵博士的设计思路，他思考这个问题的方式，和我们常人是正好相反的，在设计出图灵机之前，他一直在思考三个问题。

第一个问题，世界上是否所有的数学问题都有明确答案

第二个问题，如果有明确的答案，是否可以通过有限步骤的计算得到答案

第三个问题，对于那些可以通过有限步骤计算出来的数学问题，是否可以通过一种假想的机械，让他通过不断地运动来解决这个数学问题。

其实，通过这三个不断缩小范围的问题，我们就可以很清楚的知道计算机的设计的极限在哪里，找到了极限所在，我们就可以在这个范围内去寻找问题的答案，而不用浪费时间做一些试图超越极限的事情（后期，我会继续说这个边界）

而通过这个思路设计出来的思考方法，就是一个基础的数学模型，后人称之为图灵机，我们现在设计的最新的计算机，从解决问题的方法来说，都离不开这个图灵机的范畴。而作为计算机的一种运用功能的人工智能，当然也就无法脱离这个极限，从而质变出什么自我意识。

本节对于股票投资方面的思考提升：

了解了这一点，我们可以知道，人工智能也是计算机运用功能的一种，在5G应运普及的2022年，相信会在很多领域获得很好的应用，而且也不用担心会因此而取代很多当下人力所担当的职位，股票投资是对未来预期的一种想象和论证，而了解极限思维在其中的应用是非常关键的，不仅仅说能够知道行业的天花板在哪里，可以预见到相应的估值高点，还能够有一个非常客观理性的思考模型。在发散思考的同时，保证自己是在一个合理的界限内的。

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