韓劇《不是機器人》引發的話題

近日，又一部小清新韓劇《不是機器人》闖進了觀眾的視野，男主角是由俞承豪飾演的多金（韓國最大金融公司的大股東）、高智商（IQ134）、高顏值代表，唯一的缺點是患有無法與人接觸的「人類過敏症 」；而女主角在劇中飾演熱血創業家，由於夢想不被外人所理解，迫不得已假扮出現故障的機器人「雅智3 」，從而進入男主角的生活，從而展開了一場浪漫愛情故事。

在電視劇播出過程中，無數個「萌炸」、「曖昧」的愛情片段引得無數的觀眾「少女心」爆棚，但看到男主角因愛上機器人無限苦惱的時候，有觀眾難免會問，「男主角如此的高智商為何還未發現女主角不是機器人呢？」就在電視劇中，編劇一直在向觀眾灌輸一個概念，是「深度學習」能力讓機器人可以變成真正的「人類」，可以擁有和人一樣的情感和需求。那麼，這個命題真的成立么？

什麼是深度學習？

講到深度學習，不可不提的是「人工智慧」和「機器學習」。「人工智慧」可分為「弱人工智慧」和「強人工智慧」，其中，「弱人工智慧」是指能製造出真正的推理和解決問題的智能機器，這些機器只不過看起來是智能的，但並不是真正擁有智能，也不會有自主意識；「強人工智慧」是指製造出真正能推理和解決問題的智能機器，這些機器是有直覺的，有自我意識的，可以獨立思考問題並制定解決問題的最優方案，有自己的價值觀和生物一樣的各種本能，比如生存和安全需求，實現的技術難度較高。如果機器想要實現智能，「機器學習」就是途徑之一。

機器學習是指通過使用一系列演算法來解析數據、從中學習，然後對真實世界中的事件做出決策和預測，該技術最大的不同點在於，前提需要有大量的數據，再通過各類演算法從中學習如何完成相應的任務。目前，最成功的應用領域是計算機視覺，如人臉識別，但需要大量的手工編程來完成，且沒有辦法達到人類的智能水平。如果想提升機器學習的能力，「深度學習」演算法為研發人員提供了另一種技術方法。

深度學習的概念源於人工神經網路的研究，是機器學習中一種基於對數據進行表徵學習的方法，就是利用多層神經元構成的神經網路，以達到機器學習的功能，這些多層的電腦網路像人類大腦一樣,可以收集信息,並基於收集到的信息產生相應的行為。例如，「微軟小冰」可以像人類一樣陪你聊天，「阿爾法狗」可以像圍棋高手一樣與你對弈。目前，深度學習在圖像和語音識別等領域快速滲透，比如圖像處理類應用、視頻歸納、智能客服，以及延伸的服務機器人領域、車載助手等等。

機器人可通過深度學習成為「人類」？

通俗易懂的講，「深度學習」是對人腦的一種模擬，在此基礎上完成很多人腦所具備的功能。以視覺功能為例，有了深度學習，識圖軟體就可以準確識別照片中的物體類別，並對照片進行自動歸類或搜索。

目前，深度學習在視覺識別、語音識別、語言翻譯等領域，都優於傳統的機器學習方法，甚至在人臉驗證、圖像分類上還超過了人類的識別能力。在業界，研究人員多持有兩種觀點，機器人能夠成為「人類」和機器人不能成為「人類」。

認為機器人能夠成為「人類」的研究人員表示，情感交互已經成為人工智慧領域的熱點方向，其目的就是讓人機交互變得更加自然。未來隨著計算機技術的不斷發展，基於神經網路的深度學習將會成為可能，真正的「情感機器人」有望誕生，「他」不僅自身擁有「喜怒哀樂」的情感，還會通過表情觀察等方式，感受到人類在不同時間點的情緒。

還有一類研究人員認為，機器人不能成為「人類」，雖目前在某些領域機器已超過人類的能力，如圖像的視覺識別，但從「情感」的角度上來說，機器人是永遠不會擁有感情的。目前，神經學認為，意識是信息以一種無法分解的方式整合到大腦過程中出現的現象。在2016年，《新科學家》雜誌上的一篇文章寫到，人類的體驗和電子鼻的體驗是完全不同的，電子鼻的記憶可以被編輯、被刪除，但人類的體驗不可能被編輯、被刪除，因為這一體驗與大腦的其它部分密不可分。這也就是說，機器人是永遠不會具有意識以及感覺的。

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