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机器人如何学习人类？
人工智能一直是一个很热门的话题。搜狗CEO王小川在最近的一次演讲中，介绍了机器是怎么学会思考的。
机器人学习人类的过程，一共分三个阶段。
第一个阶段，我们把人已经懂得的规则交给机器。这是最开始的方法。程序员把规则写成一个代码交给机器，告诉机器什么数据要怎么处理。比如我们要做一个电饭锅，写好一个程序，到了103度，电饭锅就会跳闸。所以传统的机器学习，就是人告诉机器求解的方法。但这里有个问题，很多时候我们自己都不知道方法是什么。比如人脸识别这个技术，你想让机器认出张三的脸，但你怎么告诉机器这就是张三的脸，眉毛是粗的还是脸是方的？我们发现很难用一个技术把人脸识别出来。
这时候就到了第二个阶段，我们不告诉机器方法，只告诉机器问题和对应的答案是什么，让机器进行学习。比如人脸识别，我们只要告诉机器这是张三的脸，那是李四的脸，不用告诉机器为什么这个脸是张三或者李四的。机器通过大量的数据训练就能够学会。去年开始图像人脸识别机器超过了人，准确率超过了人一倍。谷歌机器人学围棋就是这么学的，把人类棋手六段以上对弈的30万盘棋放在机器面前，告诉他在什么局势下，人是怎么落子的。机器不仅把这30万盘棋学会了，它在这个过程里面还产生了对类似问题的分析能力，所以棋局变了之后，它也能根据以前的经验去做判断。
第三个阶段，只给机器人目标，而不是告诉它怎么做，这是演进中很重要的一步。机器学习人下棋的方法，最后战胜人，这是一个超越进化的路径。但谷歌还在做另外一件事情，让机器不学人的下棋方法，随机落子，自己和自己下，然后告诉它输赢，看能不能进化出来一台跟人走棋风格完全不同的机器。这就像一个人在中原学会了所有武功，把它融汇贯通，然后再进行提高；另外一个人从来没有来过地球和中原，却要学武功，你说它的武功跟人会一样吗？这是人类所好奇的，看看重新开始会出现什么智慧。