AlphaGo和小度的优秀战绩使得一时之间人工智能风头无俩。说到“人工智能”，它一定是最近几年最热的词，没有之一。时至今日，人工智能已经广泛地运用到了人们生活、工作的方方面面。但是在人工智能崛起的同时，就如同轮回一般，上个世纪人们对于人工智能的那些担忧又开始冒头。人工智能对战人类的胜利虽然只是刚刚开始，但是对于人工智能终将取代大部分的人类智能，机器人发展所带来的社会道德与伦理问题将会毁掉这个世界等等想法，在人们的心中蔓延。人们亟需一些倚仗来消除这种消极的想法。
欧盟欲立法区分机器人与自然人
据报道，欧洲议会已经正式向立法委员会提出议案，拟设立一套全面的法律来界定“人工智能”所带来的责任以及道德问题。
欧洲议会发言人马蒂-德尔沃表示，针对机器人的“身份”，在法律上也目前尚未有准确的定义，在伦理道德层面更是没有约束。因此欧洲议会务必需要出台一套准则，针对那些有自我学习能力，并能够独立做出决策的“人工智能”，将自然人与机器人加以区分。
据悉，这套法律或许将通过收取机器人保险来预防他们带来的损失。报道指出，立法决议尚在讨论阶段，但相关报告指出，未来将设立专门机构，落实针对机器人和“人工智能”在技术上、伦理上的监管。
人们的担忧并不是杞人忧天
欧盟欲立法区分机器人与自然人的消息一经报道，就“收获”了不少人的嘲讽，有人表示，欧洲不去解决令他们焦头烂额的难民问题和经济问题，居然有闲心在这杞人忧天，管起了人工智能的问题。然而，这样的说法只能代表一部分人的想法，也并不就是理智的看法。目前来说，人工智能的发展已经远远超出了我们的想象。根据摩尔定律：单位面积集成电路上可容纳的元器件数目约每隔18—24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。人工智能的智力正呈指数发展，然而在这期间，人类自身的进化却完全可以忽略。甚至有人表示，按目前的发展速度，不出30年人工智能的智力就有可能全面超越人类。
即使抛开人类将被人工智能替代的这种在目前看来还尚遥远的问题。随着人工智能在人们的生活、工作中扮演着越来越重要的角色，一些问题已经近在眼前。2016年5月，在美国德克萨斯州，一辆自动驾驶的特斯拉发生车祸致人死亡的新闻轰动一时。在以后诸如此类的事件中，无人驾驶汽车上路是不是增加的民众的安全成本？事故双方是否有机器人参与？若有机器人参与将如何进行后续的处理？人工智能在技术上、伦理上如何进行监管？这些问题的界定与解决已经迫在眉睫，并不是杞人忧天。
对机器人与自然人的界定技术上怎么实现
据报道，欧盟的这项立法决议尚在讨论阶段，目前并没有到尘埃落定的时候，那么对于机器人与自然人的界定在技术上怎么实现？我们可以从目前代表人工智能做稿水平的Alphago来窥视一番。
相比于传统AI，近几年来的深度学习，已经表现出了人工智能不断学习进化的能力。但总体来看，虽然Alphago的算法设计非常精妙，但它仍然是基于对大数据的暴力统计运算，这和人类智能的运作过程完全是两回事。
更关键的是，深度学习仍然存在无法解决的理论难题，比如说框架问题。当一个机器人进行动作时，世界中的某些事物就会因为机器人的动作而产生实时的变化，机器人需要对这些变化做出反应。但什么事物会变化，什么事物不会变化，机器人本身并不知道，也无法形成大数据，不可能用大数据来进行训练。因此，对人工智能来说，要生成一个具有人类常识信念的神经网络还是非常困难的。
此外，深度学习由于需要大量的训练样本，在训练过程中需要不断地调整参数来获得想要的输出。比如，Alphago就需要大量的人类棋局作为训练样本，而且训练过程中也需要人工设定特征参数。因此从本质上来说，人工智能的神经网络与世界之间的对应关系是人为设定，而不是神经网络自主生成的，这也是与人类智能的核心区别之一。
也许现在所谓的超级智能电脑，它可以在运算速度上甩人类好几条街。但是人工智能与人类智能真正的差别其实主要是质量而不是速度。我们用人类和猩猩的思考来进行类比，两者真正的差别是人类的大脑有一些独特而复杂的认知模块，这些模块让我们能够进行复杂的语言呈现、长期规划、或者抽象思考等等，而猩猩的脑子或者是人工智能的脑子因为缺少这些认知模块，是无法完成上述功能的。即使猩猩的脑子加速百倍，智力提升千倍，它还是无法在人类的层次思考。也就是说即使遵循摩尔定律，人工智能智力的发展是呈指数增长的，但是，它与世界的对应关系是基于人为设定的，它发展的天花板就是人类智能的极限。
阿西莫夫在他的小说中表达了类似的观点：机器人在未来会逐渐取代人类，但是他们只能传达情感，却不能拥有情感。从本质上来说，人工智能的思考方式与人类智能是不同的，一个是基于暴力大数据统计，一个是基于人类常识的神经网络。而且由于某些认知模块的缺失，人工智能即使发展到运算速度更快，智力更高，它还是无法在人类的层次进行思考，这便是欧盟相关法案的核心基础。
