AI的學習能力
怎樣才能避免智力引發的錯誤行為呢？
為了分析情況，信息是必不可少的。近年來，AI技術發展迅速。甚至在人們認為電腦不可能戰勝人類的圍棋和將棋（日本象棋）領域，AI也能輕易擊敗人類。
AI已經能夠“深度學習”了。
例如前麵提到的圍棋和將棋，要想提高技術，就需要大量信息。
人們先在電腦中輸入圍棋和將棋的規則，再在電腦中輸入圍棋和將棋的定式。但是，如果僅靠這些，AI贏不了人類。
於是，人們在電腦中輸入大量過去的對弈數據，電腦就會知道怎樣能取勝、怎樣會失敗。
但是，如果隻是反複給電腦灌輸人類的知識，AI並不能超越人類。
此後，電腦會自己重複圍棋或將棋的對弈過程，逐漸學會如何取勝。這種機器自主學習的過程就是“深度學習”。
電腦可以用極快的速度重複對弈過程，從而獲得大量信息。這樣一來，人類就無法與之抗衡了。
能輕易擊敗人類的AI就是通過這種方式培養出來的。
哺乳動物的智力也是這樣的。
為了找到正確答案，我們需要大量信息。但是，僅有外界提供的信息是不夠的，必須在獲取信息的基礎上，在自己的大腦中重複這些信息，判斷信息的準確性。
這就是“經驗”。
就像一台沒有輸入任何信息的電腦不過是一個盒子一樣，沒有獲取足夠信息的智力根本無法發揮作用。
對人類來說，經驗是必不可少的。
AI做不到的事
很久以前，“框架問題”就被看作AI的弱點之一。下麵用一個關於機器人的故事來解釋什麽是“框架問題”。
一個洞穴裏放著能驅動機器人的電池，電池上有一枚定時炸彈。現在，人們要給機器人一個指令，讓它將電池拿出來。
一號機器人成功地從洞穴裏拿出了電池，但也把炸彈一起帶出來了，所以它爆炸了。雖然它完成了“拿出電池”這一指令，但完全沒考慮其他事情。