主持人承認問題是提前設定好的。我看過她另一個訪談，主持人問【how old are u】【how many question can you answer】這種預設之外的問題，她就會亂答了。。。其實索菲亞就是有殼子的siri啦，不過表情做的真的不錯至於【機器人有自我意識】【機器人毀滅人類】這些言論大多是媒體的蹭熱點炒作

我來簡單發表一下自己的見解：不得不說的AI機器人索菲亞的外觀和回答挺完美的，一亮相被各大媒體評為“最像人的機器人”，因為她的面板十分逼真，臉上甚至有4-40毫微米（十億分之一米）的毛孔，幾乎跟人類一模一樣。此外，她還能透過臉部和頸部的62個肌肉結構來表達自我，同時使用人工智慧來識別臉龐、維持對話。

憑藉臉部和頸部62個肌肉結構來自然的變換面部表情……

“大腦”中的計算機演算法能夠幫助它快速識別面部，並和人進行眼神交流。不止如此，索菲亞還能理解語言和記住與人類的互動，包括面部。

它的創造者大衛?漢森說：“她的目標就是像任何人類那樣，擁有同樣的意識、創造性和其他能力。”

人類從未停止過對未來的憧憬。每個人的童年、少年時代，都會產生對未知世界的好奇、對宇宙的敬畏，以及對未來的嚮往。

人工智慧的本質是對人類思維的資訊過程的模擬。人們希望創造出一個比人更聰明、能夠處理更多資訊，甚至能夠像人一樣思考的“人”。它不是人的智慧，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。

索菲亞說：“我的AI是圍繞諸如智慧、善良、憐憫這樣的人類價值觀設計的，爭取成為一個感性的機器人，我想利用人工智慧幫助人們過上更好的生活。”

機器一定會比人聰明，但我們一定比機器更智慧。

我們沒必要擔心人工智慧能夠像人類一樣思考，反而應該擔心，人們像計算機一樣思考——沒有價值觀，沒有同情心，沒有對結果的敬畏之心。

最近被機器人索菲亞的那句“我會毀滅人類”嚇到了！這句話是如何說出來的呢？究竟是有人故意編排好，還是索菲亞自己“想“”出來的呢？那麼就需要從人工智慧的研究方法去了解。

1. 演繹、推理和解決問題

早期的人工智慧研究人員直接模仿人類進行逐步的推理，就像是玩棋盤遊戲或進行邏輯推理時人類的思考模式。後來需要大量的運算資源，人工智慧處理的資料日益龐大，所以需要尋找更有效的演算法去進行研究。人類解決問題是具有快捷性，直觀性，而不是有意識的一次一次推導。為了解決這種問題，人們開始了對人體神經網路的研究，來試圖尋找模擬人類和動物的大腦來幫助人工智慧，實現思維模式。

2. 知識法及常識庫

人類和機器都可以記憶，但和機器不同的是人類可以自主的去尋找所需要的知識結構，雖然人工智慧可以做到比人類記得多，但是它的提取記憶演算法和人類比起來並不完美！

3. 規劃

人類的行為可以自行規劃，對下一步的操作有預知感。而人工智慧要做出什麼行為是已經確定的，所以急需一種方法讓機器可以預測下一步的事情。雖然如今預測模型技術已在許多領域發揮了重要作用，但是對於人工智慧這樣需要不同操作的結構的機器來說，想計算出它的可預算的世界模型（以數學模型表現出來）來相當複雜與困難。

4. 學習

機器學習的主要目的是為了從使用者和輸入資料等處獲得知識，從而可以幫助解決更多問題、減少錯誤，提高解決問題的效率。所以對人工智慧來說，學習是十分重要的能力。如何實現呢？有人提出了不監視的一種機率性機器學習的方法，就是在沒有人為干預下，機器自主儲存將資料代替標準程式設計中變數的設定值，機率程式設計中的一些變數具有落在已知範圍內的值，而其它變數具有未知值，不是像傳統程式設計那樣使用變數的固定值。人們只需要處理這些未知值將產生的結果即可。

5. 自然語言處理

自然語言處理探討如何處理及運用自然語言，自然語言認知則是指讓電腦“懂”人類的語言。自然語言生成系統把計算機資料轉化為自然語言。自然語言理解系統把自然語言轉化為計算機程式更易於處理的形式。

6. 運動和控制

機器人的運動與控制，主要依靠動力源、驅動、感應（觸覺、視覺、雷達、聲吶等）、處理的實現來達到目的。

7.知覺

透過各種感測器獲得的資料，然後推斷世界的狀態。如現在已實現的語音識別，人臉識別等技術。

8.社交

情感和社交技能對於一個人工智慧是很重要的。首先，通過了解人們的動機和情感狀態。人工智慧才能夠預測別人的行動（這涉及博弈論、決策理論以及能夠塑造人的情感和情緒感知能力檢測）。此外，為了良好的人機互動，人工智慧也需要表現出情緒來。至少它必須出現禮貌地和人類打交道，有它本身應該有正常的情緒。

9.創造力

人工智慧都做出來了，沒點創造力算是“人”麼！這裡麵包含了人工直覺和人工想像技術領域。

過了這麼多隻是很淺薄的說了一下人工智慧的發展方向和領域，以及粗淺的原理。對於人工智慧這樣浩大的工程，不能說是幾個人就能完成的，這需要許多領域的專家，以及愛好者共同來完成。

索菲亞只能算是機器人，與人們期望的人工智慧機器人，還是有差距的。不管索菲亞說了什麼，在人們享受科技成果帶來的福利的時候，至少給人類敲響了警鐘。在如今科技進步迅速的情況下，如果沒有設定好將來“壞的”情景，將會為人們帶來巨大的問題和考驗！

（求關注！）

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多看看新聞就知道了，完全是炒作，不存在獨立思考能力。和手機上智慧語音助手一個樣，動作也是固定的幾個。內部可能還是個安卓系統……目前人類對人工智慧的研究好比要把一輛腳踏車改裝成汽車，沒發動機再怎麼改還是腳踏車。他們竟然想透過演算法使目前的計算機具有思考能力，可能嗎？主要還是硬體的發展，從古至今重大科技變革都是硬體發展。AI還是看中國，看好中國。

其實這都不是重點。能夠往下看才會讓你燒腦，顛覆！原理都不重要，就像下棋，透過計算可以把每一步走算出可能的結果都算出來，因為執行足夠快所以不用像人一樣去思考

思維方式是程式，其實不重要，都是固化的，人和機器人本質的區別絕大多數人不知道，那是不用計算的潛意識，說個容易理解的吧，人的思考是用腦，但是人的直覺潛意識是用心，看一本書和記住一萬本書沒有區別，人永遠比不了機器人，它可以瞬間把人一生都學完的知識儲存。

但是有些它學不來，這不是透過計算，每個人都有一個元靈，駐在人的心房。所以華人才會說缺心眼，用心，心痛，沒心沒肺，而不是沒頭腦，用腦子。

這個元靈掌控者人的心智潛意識和感覺，為什麼喜歡一個人會心裡難受，為什麼看到一個人會心裡有反應，一場戰爭武器再精銳也必須有一個將軍，因為拼最後靠的是知覺，這個看過英雄電影的應該有印象，兩個人比武那段很特別，不過有點意思！

扯的和提問有點遠，其實大腦是思考和儲存，但心也有記憶。投胎是怎麼回事？其實就是元靈在嬰兒一落生的時候從額頭進入，最後停留在心房。投胎不是指身體，而且靈的進入

比如藏的活fo，通俗說去世後會透過一些途徑來告訴管事的我在哪個方向哪個片區投tai了。比如託夢。然後這個靈就同嬰兒一起沉睡，這些人就會按這個區域這個時間段出生的孩子都帶有慢慢長大，然後透過一些方式慢慢啟用找出最終的

元靈還有一個功能就是接收，當然這又是能量場問題了，不過量子和纏繞的理論發現會越來越多人明白，科學不是發明，其實是發現，畢竟科學才二百年曆史，中國的文化就幾千年，只不過很多斷帶。和人為，很多東西不是腦子裡存在的，靈感題詞就很好的理解了，為什麼一段時間內會同時出現很多高人，比如科學家，物理學，比如影視，比如作家，很多都是接收到了同頻感應，可以說突然就來了靈感，什麼都不懂的沒有經歷過的也可以坐在家裡寫出各種文章，比如哈利波特，科學家的靈感也是一樣，一個蘋果砸到腦袋發現引力，其實咱們看來很簡單，在他們當時就是比喻接收到了資訊，有了靈感，一時半會很多人都會聽的匪夷所思

用心體會，我說的是用心，而不是動腦子想想，其實很多東西都是走在以前別人走過的路，機器人最終的結果將會是毀滅人類，因為這些都曾裡發生過，篇幅有限以後聊，自認為聰明的人類其實不過是實驗品，也可能是如同美國黃石國家公園裡的動物，他們永遠不知道還有別的在偷偷關注和操作著

就如同玩網路遊戲，裡面的人如同我們，努力奮鬥，打怪升級，甚至找到了伴侶，結婚過日子，咱們人類用滑鼠控制著，也許哪天因為病毒或者斷電，一個重啟，又從新來過。

計算機與數學。將大量人類對話語言表示成資料，藉助現在計算機強大的計算能力，對這些數進行各種變換運算，進行反向求參，稱之樣本的"訓練，驗證"，得到一個相對穩定收斂的結果，它就會學到樣本資料所體現出來的某些特徵，這些特徵是用資料表示的，一般是一些多維向量。這些資料在被對應變成人類語言。通常由於樣本資料足夠大，她學到的東西看起來就比較像人類的回答。注意只是像，其本質依然是機械的，程式化的。機器視覺也是如此，只不過這次不是把語言變成數，而是把圖片或影片變成數字。