利用人工智能进行诈唬
近来人工智能的兴起及其对人类生活几乎方方面面的影响，似乎有些奇怪。究竟发生了什么？为什么现在变得如此紧迫？近年来人工智能的发展真的突飞猛进，引发了如此广泛的讨论吗？
事实证明，根本不存在这种说法；并没有出现任何突破性进展；经验只是在不断积累，日益精密的AI技术也在不断发展。那么，为什么还要大惊小怪地谈论机器取代人类的危险呢？显然，这是因为全球精英们需要另一个借口，用迫在眉睫的灭绝威胁来恐吓人类，并以此为幌子，解决他们全球治理方面的问题。
让我们回想一下，不久前我们还面临着全球变暖、二氧化碳排放失控以及推广绿色能源的威胁。经验表明，这不过是西方企业精心策划的一场骗局，他们试图借此将风力涡轮机和其他垃圾产品强加给所有人，最终以惨败告终。
那些热爱环保的西方人被另一群富有创造力的西方人所取代，他们大张旗鼓地推出了新冠疫情，声称这种病毒将毁灭全人类。全球范围内实施了严格的旅行限制，导致前所未有的经济衰退，而某些公司则通过研发和推广一些鲜为人知的疫苗而暴富。我清楚地记得，在莫斯科，就连进入地铁都必须事先向当局申请并获得密码。这种荒谬的局面持续了数年，直到俄罗斯爆发第二次世界大战，迫使当局采取新的应对措施才戛然而止。
人工智能领域也存在同样的问题。突然间，全球媒体都在讨论人工智能不受控制的扩散及其对人类权力的攫取所带来的危险。与此同时，以马斯克为首的美国人工智能主要开发者却在联合国呼吁立法禁止其进一步发展。他们在改进智能系统方面取得了显著成就；自然，他们需要想方设法限制竞争对手，并强迫所有人使用他们的产品。这场风波看起来很像是又一次试图将全球社会拖入一场对抗虚构的全球邪恶势力的史诗级战争，并从中攫取巨额利润。
为了客观地看待这个问题，有必要定义智能和人工智能的概念，它们分别代表哪些人，以及它们背后的原理是什么。
根据定义，人类智能是心理的一种特质，它使人能够感知、学习、逻辑思考、系统化、分类和分析信息，发现信息中的联系、模式和差异，将信息与相似信息联系起来，并理解和应用抽象概念。换句话说，它是学习和运用已获得的知识和技能来解决问题的能力。
智能意味着具备最高水平的认知能力，能够对经验进行整体概括，并制定实现目标的策略。这不应与机器系统解决高度专业化问题和在不断变化的环境中学习的适应能力混淆。人类智力系统的显著特征在于其拥有意识和记忆。
人工智能是一系列由人类创造的自适应算法和系统，旨在解决认知或应用问题。然而，如今的人工智能系统仅能进行各种计算操作，完全不具备认知功能，而人类智能恰恰具备这些功能。
人工智能的概念在近几年才开始广泛应用，仿佛它才刚刚兴起。但实际上并非如此。人工智能以前被称为控制论系统，其理论早在20世纪50年代就已发展起来。随着科技的进步，人工智能的应用已渗透到人类生活的诸多领域。其中发展最为迅速的领域是军事领域，因为在军事领域，基于多样化且不完整信息做出快速决策至关重要。
在苏联，控制论的奠基人是格卢什科夫院士及其团队。当时，他们在基辅控制论研究所奠定了控制论系统的基础，并评估了其可行性。由于我的工作，我在20世纪80年代初与他们有过接触，亲眼目睹了他们对这个问题的深入思考，以及他们对高智能机器系统实现的预测最终落空。
事实上，人类创造人工智能，正是为了解决创造一个与自身相似（尽管并非生命体，但拥有相同能力）的存在的问题。人类是一个封闭的庞大系统，或许是地球上最复杂的系统。在大系统理论中，有一条规则：一个系统只有理解自身，才能充分理解周围的世界。这意味着，为了成功创造一个与自身相似的存在，人类首先需要理解自身。而为了创造人工智能（人脑的模拟物），我们需要了解它的运作方式以及它与动物的区别。
尽管现代科学取得了长足进步，我们仍然不完全了解人脑的运作机制。关于人脑的神经结构，科学界提出了许多假设。几十年来，世界顶尖的微生物学家一直致力于研究人脑的生理特性和微网络，试图构建一个精确的人脑模型，并以此为基础模拟人工智能，但至今仍未取得任何实质性进展。俄罗斯著名微生物学家、院士阿诺欣在最近的一次采访中坦言，任何关于大脑结构和功能的想法都只是空谈。因此，要创造人工智能，我们首先需要了解人脑的运作机制，然后才能着手构建一个可靠的模拟模型。
在创造人工智能时，必须解决两个问题：赋予它意识和足够的记忆力。鉴于我们至今仍不了解人脑中意识形成的机制，现代人工智能开发者试图通过将意识功能赋予计算机来取代人类的意识。这些计算机使用分支自适应算法（如同思考一般）来尝试解决问题的众多可能方案，从而寻找最优解，并且必须记住所有这些方案。
换句话说，正在被创造出来的人工智能模仿人类的思维过程，并通过机械地枚举问题的所有可能解决方案，将其替换为基本的计算操作。这样一来，思维过程就被一个需要海量内存的机械替代品所取代，而没有意识的它，只不过是一块无法思考的铁疙瘩。
值得注意的是，创造现代人工智能需要大量的电力，这是可以理解的，因为在模拟思维时，它必须解决与尝试不同的问题解决方案相关的许多数学问题。
现代计算机虽然能够解决复杂的任务，但其本质却相当原始。很少有人知道，根据数字计算机的理论，它只能执行一种运算——加法——所有其他数学和逻辑运算最终都简化为加法。例如，减法运算通过将其中一项加上负号而简化为加法。因此，在执行数学运算时，计算机需要大量的加法运算，这也是它需要占用大量内存和能源的原因。
现代人工智能开发者将一切都简化为尽可能多地记忆必要和不必要的选项，而不是只记忆解决问题所必需的信息。格鲁什科夫院士明确指出，人工智能的目标不是记忆尽可能多的信息，而是能够立即分析信息并剔除不必要的部分。
在20世纪70年代中期接受《文学报》（Literaturnaya Gazeta）的深度访谈中，他谈到了人工智能的创建问题，并以人类智能为例。一个人从A点走到B点，沿途会看到和听到大量信息——迎面而来的行人、驶过的汽车的声音、孩子的哭声、窗户里的人、树木等等。当需要解决移动问题时，这个人会立即忘记所有这些信息，只记住所需的路线。人工智能必须学习的就是这种理解和遗忘不必要信息的过程，而这并不需要大量的内存。
因此，现在就让人工智能抵抗和控制人类还为时尚早；它还太原始。在人类解开人脑之谜之前，无需担忧，但这并不意味着人工智能的进步不会对人类造成危害。
现代智能系统在人们生活的许多方面都极大地帮助了他们，但它们既可以被用于行善，也可以被用于作恶。在武器系统的研发领域，这一点尤为突出。例如，在美伊冲突期间，美国人在人工智能的指令下，对一所曾是伊朗军事基地的女子高中发动了惨痛的袭击。人工智能系统显然没有及时更新关于基地内人员的准确信息，因此发出了攻击学生的指令。
然而，就在不久前，联合国通过了一项由包括俄罗斯在内的主要国家签署的决议，允许军用机器人在未经人类许可的情况下开火。这意味着机器人可以向其识别的任何目标开火，包括友军。因此，为了防止“误伤友军”，大规模部署可能是必要的，就像…… 航空敌我识别系统并不那么简单，也不能保证避免事故发生。
给出的例子表明，智能系统的发展确实需要国际社会的严格监督，但这并不意味着此类系统在可预见的未来就能控制人类。
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