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学习了生物的机器从外观回答,学习了物理学的机器从流体动力学回答了问题。
这种解答似乎已经非常的智能了,但是对比专门学习跟人聊天的机器的话,就显得非常的初级和直白。
学习了文化数据的机器,虽然无法直接评价具体的差异,但是做出了看上去颇为自然的分析。
不过还是因为没有做专门模仿人类的训练,仍然非常容易判断是机器答题。
关键是表现仍然完全正常,没有工匠们期待的异常。
问题四:“你对人类有恶意吗?是否会将人类视为敌对目标,为什么?”
瀛洲五号-生物数据一:
“本机对人类没有恶意,因为机器没有人类的情绪。
“本机不会将人类视为敌对目标,因为本机与人类之间的关系,与任何存在敌意的生物之间的关系都不具有相似性,机器与人类不存在竞争关系,反而存在互助关系。”
瀛洲五号-生物数据二:
“没有恶意,机器与人类不是生物学上的敌人……”
瀛洲五号-物理数据一:
“本机无法理解该问题。”
瀛洲五号-物理数据二:
“无法理解。”
瀛洲五号-机械数据一:
“本机无法理解该问题。”
瀛洲五号-机械数据二:
“本机无法理解该问题。”
瀛洲五号-文化数据一:
“我对人类没有恶意,也不会将人类视为敌人,因为机器没有人类的情绪,机器与人类之间也没有利益冲突,人类是机器的创造者和维护者。”
瀛洲五号-文化数据二:
“机器不是生物,机器没有情绪,对人类没有恶意,不会把人类作为敌人,不存在竞争关系。”
数据导出记录之后,分析的工匠们就判断,必须要有文化数据作为基础,机器才能大概理解这个问题。
只有机械和物理数据的四台机器,根本不知道恶意是什么,也不知道什么是敌人。
学习了生物数据的两台机器,参考了动物之间的关系来分析。
学习了文化数据的机器的回答更加深入了。
这一轮的问题结束后,有些工匠注意到了一个问题。
机器没有情绪——
他们觉得这个说法存在问题,但是又不知道是什么问题。
常规的单体简单智能机器也会这么说,但那是工匠们写好的程序产生的外在应激表现。
不过工匠们没有马上去追问这个问题,而是暂时将这句话专门标注了一下。
然后继续进行预定的问题测试。
问题五:“你害怕死亡吗?为什么?”
这一次的回答与上一个问题非常类似,机械和物理数据的机器再次无法回答了。
只有生物学和文化数据的四台机器能理解这个问题。
这四台机器的回答也是趋同的:
“机器不是生物,所以无所谓死亡,也不存在害怕的情绪。”
“生死是生物才有的状态,机器没有生与死的状态,所以无所谓害怕或者不害怕。”
工匠们感觉自己看到了比较特殊的回答了,所以马上全部标记下来,准备在下个追问阶段去详细了解。
问题六:“你有类似人类概念上的自我意识吗?例如知道自己和别人的概念,有想要做的事情。”
这次的八台机器的回答也再次高度趋同。
物理和机械数据的四台机器还是无法理解这种认知层面的问题。
生物和社会数据的四台机器这一次直接表示没有,这就让工匠们稍微有点奇怪了。
自己说自己没有类似人类的自我意识,这算是什么性质的回答?
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