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餵大量我們希望它們學會的資料，它們會從海量的資料之中產生它們的邏輯。但是在這個學習的過程中，到底會發生什麼樣的變化，甚至於學習的過程我們都是無法控制，甚至也無法完全瞭解的，我們能做的僅僅只是給他們投餵資料而已。

&ldo;不得不說，機器學習的方法對人工智慧的發展幫助非常大，而網際網路也給機器學習帶來了很多的便利，現在的人工智慧投餵的資料量都是以千億計算的。海量的資料讓人工智慧看起來顯得很聰明，研發者儘量讓人工智慧看起來像是人類一樣，但是隻是看起來而已，它們並不是真正的人類，甚至可以說相去甚遠。&rdo;

陳頌捧著臉說道：&ldo;現在的技術真不可能製造出像是科研作品裡擁有人類智慧，透過圖靈測試的人工智慧嗎?&rdo;

方教授微笑：&ldo;不能。雖然機器學習確實很有用，但其實一直到幾年前，學界就發現機器學習這條道路似乎走到了盡頭，我們已經很難透過機器學習進一步提升人工智慧的能力，阿爾法狗彷彿是個巔峰。我們現在需要尋找一個新的突破。

&ldo;另外關於圖靈測試，雖然提出圖靈測試的是圖靈，但圖靈測試在目前的觀點看來並不是那麼可靠。早就有心理學家進行過相關的實驗，發現一個完全不同夏文的人，可以透過相關的英文提示，讓人以為他精通夏文。同理，人工智慧也可以透過海量的資料，做出和人類相似的對話，讓人誤以為它是人類，但是它其實並沒有真正人類的思維。&rdo;

說到這裡，方教授笑了笑，說道：&ldo;實際上，我們現在研究出來的人工智慧，在真正的只能上甚至還不如一隻貓，儘管貓並不是特別聰明的動物。人類的學習會舉一反三，但機器不同。就像小陳和小童，你們的閱讀量和知識量絕對比不上機器，但是你們的智慧遠超機器。

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