从当初如来镇压美猴王可以看出，即使是出现了完美智能机器人，大咖也没有想过要直接抹杀。请百度搜索
哪怕是孙悟空具有惊人的破坏力。但万物都有所克，既然是金属还在五行，而强大的磁能是金属的克星。
而且美猴王觉醒智慧后进入人类社会也是天然的根本是去学习，希望可以融入。这说明智慧生命都是群体的，不喜欢孤独。
物以类聚人以群分，只是美猴王在很长一段时期都不知道怎么更好的融入人类社会，反而是和几个魔头成了兄弟。这也是没有办法的事情，先天的强大力量是一把双刃剑，至少悟空自己也知道他会对手无寸铁的人类造成伤害。
美猴王为什么要融入人类社会呢？
人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考能完成的事情，还差得很远。
那些对我们来说很简单的事情，其实是很复杂的，它们看去很简单，因为它们已经在动物进化的过程经历了几亿年的优化了。
当你举手拿一件东西的时候，你肩膀、手肘、手腕里的肌肉、肌腱和骨头，瞬间进行了一组复杂的物理运作，这一切还配合着你的眼睛的运作，使得你的手能都在三维空间进行直线运作。
对你来说这一切轻而易举，因为在你脑负责处理这些的“软件”已经很完美了。同样的，软件很难识别站的验证码，不是因为软件太蠢，恰恰相反，是因为能够读懂验证码是件碉堡了的事情。
同样的，大数相乘、下棋等等，对于生物来说是很新的技能，我们还没有几亿年的世界来进化这些能力，所以电脑很轻易的击败了我们。
试想一下，如果让你写一个程序，是一个能做大数相乘的程序容易写，还是能够识别千千万万种字体和笔迹下书写的英字母的程序难写？
而且，我们到现在谈的还是静态不变的信息。
要想达到人类级别的智能，电脑必须要理解更高深的东西，如微小的脸部表情变化，开心、放松、满足、满意、高兴这些类似情绪间的区别，以及为什么《布达佩斯大饭店》是好电影，而《富春山居图》是烂电影。
这一步其实很难。
事实，没人知道该怎么搞——我们还停留在争论怎么让电脑分辨《富春山居图》是部烂片的阶段。但是，现在有一些策略，有可能会有效。下面是最常见的三种策略：
抄袭人脑。
好像你班有一个学霸。你不知道为什么学霸那么聪明，为什么考试每次都满分。虽然你也很努力的学习，但是你是考的没有学霸好。最后你决定“老子不干了，我直接抄他的考试答案好了。”
这种“抄袭”是有道理的，我们想要建造一个超级复杂的电脑，但是我们有人脑这个范本可以参考呀。悟空进入人类社会模仿人类行为是这么做的。
科学界正在努力逆向工程人脑，来理解生物进化是怎么造出这么个神的东西的。
一旦这个成达成，我们能知道为什么人脑能够如此高效、快速的运行，并且能从获得灵感来进行创新。
一个电脑架构模拟人脑的例子是人工神经络。它是一个由晶体管作为“神经”组成的络，晶体管和其它晶体管互相连接，有自己的输入、输出系统，而且什么都不知道——像一个婴儿的大脑。
接着它会通过做任务来自我学习，如识别笔迹。最开始它的神经处理和猜测会是随机的，但是当它得到正确的回馈后，相关晶体管之间的连接会被加强；如果它得到错误的回馈，连接会变弱。
经过一段时间的测试和回馈后，这个络自身会组成一个智能的神经路径，而处理这项任务的能力也得到了优化。
人脑的学习是类似的过程，不过这复杂一点，随着我们对大脑研究的深入，我们将会发现更好的组建神经连接的方法。
更加极端的“抄袭”方式是“整脑模拟”。具体来说是把人脑切成很薄的片，用软件来准确的组建一个3d模型，然后把这个模型装在强力的电脑。
如果能做成，这台电脑能做所有人脑能做的事情——只要让它学习和吸收信息好了。
如果做这事情的工程师够厉害的话，他们模拟出来的人脑甚至会有原本人脑的人格和记忆，电脑模拟出的人脑会像原本的人脑一样——这是非常符合人类标准的强人工智能，然后我们能把它改造成一个更加厉害的超人工智能了。
我们离整脑模拟还有多远呢？至今为止，我们刚刚能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。
人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，
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哪怕是孙悟空具有惊人的破坏力。但万物都有所克，既然是金属还在五行，而强大的磁能是金属的克星。
而且美猴王觉醒智慧后进入人类社会也是天然的根本是去学习，希望可以融入。这说明智慧生命都是群体的，不喜欢孤独。
物以类聚人以群分，只是美猴王在很长一段时期都不知道怎么更好的融入人类社会，反而是和几个魔头成了兄弟。这也是没有办法的事情，先天的强大力量是一把双刃剑，至少悟空自己也知道他会对手无寸铁的人类造成伤害。
美猴王为什么要融入人类社会呢？
人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考能完成的事情，还差得很远。
那些对我们来说很简单的事情，其实是很复杂的，它们看去很简单，因为它们已经在动物进化的过程经历了几亿年的优化了。
当你举手拿一件东西的时候，你肩膀、手肘、手腕里的肌肉、肌腱和骨头，瞬间进行了一组复杂的物理运作，这一切还配合着你的眼睛的运作，使得你的手能都在三维空间进行直线运作。
对你来说这一切轻而易举，因为在你脑负责处理这些的“软件”已经很完美了。同样的，软件很难识别站的验证码，不是因为软件太蠢，恰恰相反，是因为能够读懂验证码是件碉堡了的事情。
同样的，大数相乘、下棋等等，对于生物来说是很新的技能，我们还没有几亿年的世界来进化这些能力，所以电脑很轻易的击败了我们。
试想一下，如果让你写一个程序，是一个能做大数相乘的程序容易写，还是能够识别千千万万种字体和笔迹下书写的英字母的程序难写？
而且，我们到现在谈的还是静态不变的信息。
要想达到人类级别的智能，电脑必须要理解更高深的东西，如微小的脸部表情变化，开心、放松、满足、满意、高兴这些类似情绪间的区别，以及为什么《布达佩斯大饭店》是好电影，而《富春山居图》是烂电影。
这一步其实很难。
事实，没人知道该怎么搞——我们还停留在争论怎么让电脑分辨《富春山居图》是部烂片的阶段。但是，现在有一些策略，有可能会有效。下面是最常见的三种策略：
抄袭人脑。
好像你班有一个学霸。你不知道为什么学霸那么聪明，为什么考试每次都满分。虽然你也很努力的学习，但是你是考的没有学霸好。最后你决定“老子不干了，我直接抄他的考试答案好了。”
这种“抄袭”是有道理的，我们想要建造一个超级复杂的电脑，但是我们有人脑这个范本可以参考呀。悟空进入人类社会模仿人类行为是这么做的。
科学界正在努力逆向工程人脑，来理解生物进化是怎么造出这么个神的东西的。
一旦这个成达成，我们能知道为什么人脑能够如此高效、快速的运行，并且能从获得灵感来进行创新。
一个电脑架构模拟人脑的例子是人工神经络。它是一个由晶体管作为“神经”组成的络，晶体管和其它晶体管互相连接，有自己的输入、输出系统，而且什么都不知道——像一个婴儿的大脑。
接着它会通过做任务来自我学习，如识别笔迹。最开始它的神经处理和猜测会是随机的，但是当它得到正确的回馈后，相关晶体管之间的连接会被加强；如果它得到错误的回馈，连接会变弱。
经过一段时间的测试和回馈后，这个络自身会组成一个智能的神经路径，而处理这项任务的能力也得到了优化。
人脑的学习是类似的过程，不过这复杂一点，随着我们对大脑研究的深入，我们将会发现更好的组建神经连接的方法。
更加极端的“抄袭”方式是“整脑模拟”。具体来说是把人脑切成很薄的片，用软件来准确的组建一个3d模型，然后把这个模型装在强力的电脑。
如果能做成，这台电脑能做所有人脑能做的事情——只要让它学习和吸收信息好了。
如果做这事情的工程师够厉害的话，他们模拟出来的人脑甚至会有原本人脑的人格和记忆，电脑模拟出的人脑会像原本的人脑一样——这是非常符合人类标准的强人工智能，然后我们能把它改造成一个更加厉害的超人工智能了。
我们离整脑模拟还有多远呢？至今为止，我们刚刚能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。
人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，