科幻和科學似乎在我們思考人工智能的方式上并沒有達成共識。科幻希望將人工智能代理描繪成思維機器，而當今的企業(yè)將人工智能用于更普通的任務，例如使用機器人流程自動化填寫表格或駕駛汽車。

在我們當前的AI技術水平上與這些人工智能接口進行交互時，我們傾向于將它們像自動售貨機一樣對待，而不是像對待人一樣對待它們。為什么?因為像人一樣思考人工智能(擬人化)會導致立即失望。當今的AI非常狹窄，因此在這些系統(tǒng)可以做什么和不可以做什么之間的無形界線中徘徊會導致諸如“我不明白”或“我還不能做到”之類的通用響應。雖然技術是非?？幔皇菦]有按照您或我的想法進行思考。

讓我們看一下“思考”過程是如何工作的，并研究AI系統(tǒng)內部如何進行不同類型的思考。

首先，讓我說服您，思考是真實的事情。拋開關于意識的整個討論，有一個非常有趣的哲學論點，即思維只是在您的頭腦中進行計算。事實證明，已經對此進行了研究，我們不僅僅可以想象出真正的想法，還可以得出一些結論。諾貝爾獎獲得者丹尼爾·卡尼曼(Daniel Kahneman)在《快速思考和慢速思考》一書中談到了我們大腦中進行思考的兩個系統(tǒng)：一個快速的自動思考系統(tǒng)(系統(tǒng)1)和一個更慢的思考性思考系統(tǒng)(系統(tǒng)2)。就像我們的左腦和右腦卡在我們的頭中一樣，我們也將這兩種類型的思維系統(tǒng)融入腦海，彼此交談，并形成了我們看待世界的方式。因此，思考不僅僅在于正確，還在于決策的兩種方式。當今的AI系統(tǒng)學會了快速，自動地思考(如系統(tǒng)1)，但是人工智能作為一門科學，尚無法很好地處理我們如何從系統(tǒng)2中獲得緩慢思考的方法。與系統(tǒng)1相同的錯誤，在學習過程中，偏見，捷徑和歸納法會融入“思維”機器中。對于當今的AI，沒有經過仔細思考的逐步思考過程。例如，當思考的主要內容尚未準備就緒時，人工智能如何“思考”?

現在我們對什么是思維有了更多的定義，我們如何才能制造出更像人類的人工智能?也許代表反饋循環(huán)將使我們進入諸如System 2之類的思維機器。事實證明，我們尚未對此有所了解。AI模型不包含有關世界的常識。例如，我記得Yann Lecun他是現代AI的“奠基人”，舉了一個例子：“他走進了家門”，并指出當今的AI模型無法決定這意味著什么。有一種愚蠢的解釋，我們可以得出這樣的結論：一個人像超級英雄一樣從門上撞了下來，砸成碎片。還有另一種解釋，就是門是開著的，還是人打開門走過門道。不幸的是，在沒有常識的情況下，您實際上并不知道哪種情況更有可能。這向我們表明，使用我們今天可用的工具，即使“快速思考”的情況也可能效果不佳。