晚上10點，約瑟夫正在認真加班。

　　到今天，距離他加入位於墨神星香波客市的香波客信息技術有限公司，已過去一個多月。

　　他也自信自己已徹底了解這家公司的一切。

　　他們公司上上下下，包括他和老板海因裡希在內，總共才3個人！

　　公司裡連個保潔或保安都沒，衛生和安全全由全自動智能機器人負責，是個名副其實的小公司。

　　當今時代，由於人工智能技術的發展，很多時候只需不到5人就能開一家小公司，他們這樣的計算機公司亦是。

　　這大大降低了任何人開公司的門檻，看起來好像人工智能帶來的影響主要是正面的。

　　但從另一個方面來看，就算所需人員更少，每個人的工作量卻不減反增，還是大大增加。

　　畢竟，每個公司外，都有無數被人工智能擠碎飯碗、連工作都找不到的流浪漢，正充滿惡意地期盼著公司裡的人能趕緊被開除或累倒、累死在工作崗位上！

　　這一個多月來，約瑟夫每天都要加班到凌晨兩三點，現正對一男人的立體頭像進行解析。

　　立體投影顯示屏上，出現的是一個滿頭波浪卷發的棕發男青年，正緩緩旋轉著。

　　其旁邊，更有海量數據傾瀉而下。

　　需要解析的男青年長相不帥，但因笑得陽光，看起來還是非常有親和力。

　　而約瑟夫要做的，就是提取出這男青年的嘴唇形狀、臉部肌肉松緊情況、眼睛形狀等的數據或動態函數，再和其他同樣做微笑表情的男青年做對比，找出同樣的特點。

　　比如，當他們都微笑的時候，有那些臉部肌肉都是收縮的，又有那些臉部肌肉都是舒張的。

　　那樣，他們才可能清楚、準確地告訴計算機，告訴它們一個對人類來說好像很簡單的概念:

　　什麽，是微笑?

　　接著，計算機才能在人微笑時比較準確地識別出那是微笑，為實現人臉識別等人們已經習以為常的計算機功能奠定基礎。

　　而實際上，告訴一台計算機什麽是微笑，別說是和告訴一個大人相比，就是和告訴一個咿呀學語的小孩相比，難度都根本不是一個等級的。

　　因為，大人只要對小孩做出一個微笑的表情，小孩大腦內被激發的神經元，將和大人微笑時被激發的差不多一模一樣。

　　即大人還沒告訴小孩他臉上的表情叫“微笑”，通過鏡像神經元，小孩其實就已知道什麽是微笑。

　　小孩的大腦在第一時間就成功複製了大人微笑時的腦波形狀，常常就馬上跟著微笑起來。

　　換句話說，人與人間的溝通本就複雜、奇妙得超乎大多數人的以為，其實有心電感應的成分在內，那才是眉目傳情、一眼萬年等神奇現象的基礎。

　　這樣，等大人後面告訴小孩那表情叫微笑，小孩很容易就會把語言和腦波對應起來，學會“微笑”的語言表達，即先學會本質、後才學會表觀。

　　這就是為何身體力行遠比空口白話更能教育人的原因，也是小孩子為何容易沉迷動畫、遊戲等的原因。

　　小孩子的大腦還不懂得怎麽分辨虛實，一看到圖像，腦波就會激烈變化，產生強烈的代入欲，讓他們以為自己就是圖像裡的主人公，卻沒克制的想法，很容易就牽引著不斷深入，沉浸在虛假的體驗裡面難以自拔。

　　而若要告訴計算機什麽是微笑，並要求它識別出來，就千萬別指望計算機能和你進行心電感應式的溝通。

　　計算機別說腦波了，鏡像神經元都沒，必須非常精確地描述出人微笑時外在的諸多關鍵細節，才有可能由表及裡地讓它明白什麽是微笑。

　　否則，你越對它笑，它可能一直都不理你，也可能崩潰爆炸，把表情惡心的你一起炸死。

　　且程序員們知道該怎麽做歸知道，真去做後就馬上明白，那件事說得還是太簡單了。

　　首先，人類自己其實就不太明白，人微笑時到底有哪些肌肉在收縮，又到底有哪些肌肉在舒張……還有其中到底哪些才是關鍵的、本質的細節。

　　畢竟，我們自己識別微笑是靠鏡像神經元破譯別人表情背後的腦波形狀，再和自己大腦內的腦波數據庫比對，既高速便捷、又直達本質，由裡到外，大多時候非常準確，也就不需要特別清楚人微笑時臉上表情具體有哪些細節，一開始根本描述不出來。

　　待到今天我們試著要教會一台計算機理解什麽是微笑，要試著去製造出一個人工智能，我們才第一次更深入地反觀自身，更開始深刻探討什麽是智慧和其它很多類似“我是誰”的問題，一下就發現我們其實連自己都不是很懂。

　　就比如:

　　我們其實不懂微笑！

　　且那真是個很難解決的問題。

　　就算你自我反省、廢寢忘食、深刻鑽研，好不容易真正理解什麽是微笑，也還有千千萬萬的類似問題需要解決，比如什麽是哭泣、什麽是憤怒等。

　　人或窮極一生，或也只能解答出其中幾個、十幾個的類似問題。

　　世界很複雜，人更是，光微笑就有好多種。

　　其中有真正的、開心的微笑，也有那種半真半假的禮貌微笑，還有苦笑，還有虛偽的微笑，還有特殊的、奇怪的、比如名為“尷尬又不失禮貌”的特殊微笑……等等。

　　更麻煩的是，它們之間有時候非常相近，計算機實在難以識別。

　　你有時候覺得很痛苦，又不得不強顏歡笑，即一臉苦笑，偏偏計算機有可能誤以為你很開心，盡給你放一些喜慶的音樂，讓你覺得天下就你不開心，只會越來越不開心，說不定抑鬱到想自殺。

　　人通過腦波對比識別、互相溝通，可以說是最高效、最準確的溝通方法，難以超越。

　　這可是人類花費十幾億年才進化出來！

　　有人認為，其實不是為了使用工具，而是為實現更高效便捷的溝通，人的腦容量才不斷變大。

　　總之，那就很難讓計算機理解人類的所有概念，更別想製造出一個真正的人工智能。

　　因此，科學家們其實很早就放棄通過單純的教導，來讓計算機理解人類的概念和智慧的方法，而是使用“人工教導+機器自我學習”的方法。

　　就拿微笑來說，他們會給計算機很多屬於不同人的、同樣在微笑的立體頭像，再告訴計算機，這就是微笑。

　　接著，計算機就會自己去自動分析，自己總結這些立體頭像到底有哪些異同，將微笑轉化為嘴角上揚幅度、眼睛睜開程度、哪條肌肉收縮等大量具體數據，從而再歸納出一個初步的結論。

　　再接著，計算機還得去更大的、有更多表情的頭像數據庫裡，用它的初步結論作為標準，選出它認為是微笑的頭像，並交給最懂微笑的人類裁判員來評判。

　　這樣它們才能從人類口中知道自己哪些選對了、哪些選錯了，又才能進一步去自動分析、總結歸納自己為什麽對，又為什麽錯。

　　然後，通過上次的成功和失敗，它繼續分析、調整微笑的具體數據，得出一個進一步的、更正確的結論。

　　再然後，還遠遠沒完，它還得循環往複地多次進行以上程序，不斷調整自己的結論，以使結論越來越正確。

　　長此以往，總有一天，計算機對微笑的識別率，才說不定會超過人類。

　　人類中有很多馬大哈，一輩子可能都不懂歡笑和苦笑的區別，俗稱“不懂空氣”。

　　而通過使用“人工教導+機器自我學習”的方法，現在人類正教會計算機越來越多人類創造的概念，也讓計算機越來越理解人類的智慧和需求等，才能幫人類做越來多的事。

　　計算機如果不知道你的話是什麽意思，又怎麽幫你做事。

　　問題是，計算機雖正越來越理解人類的語言、表情，乃至是內在含義，但或許永遠也不可能百分百理解。

　　再拿微笑來說。

　　微笑是一種外在表情不假，更重要的卻是它的內在，即它所代表的情緒，即腦波的形狀。

　　但是， 計算機沒腦波，就絕不可能在內部完全再現和完全理解“微笑”。

　　而哪怕計算機的理解和人類只有1%的差距，也可能釀成無法挽回的絕望慘劇。

　　想到這，約瑟夫抬頭看了眼海因裡希辦公室的門，就又繼續埋首加班。

　　海因裡希也曾經驚才絕豔、年少張狂，是紫楓共和國第一個用“人工教導+機器自我學習”研究人工智能的人，比卡繆拉近年聲名鵲起的索蘭托夫婦還早。

　　這才讓他至今依舊名聲在外。

　　可他既然只能開這麽一家小公司，就說明，他當初的研究總歸是失敗了，還敗得很慘。

　　那天，他邀請了十幾萬香波客市民去看他自己開發出的智能機器人，準備揚名立萬。

　　他要他的機器人在擔架、手推車和磁懸浮小車中選擇出一個最合適的工具，把唯一願做他試驗品的、他最心愛的未婚妻，以最快速度從體育館這頭運送到那頭。

　　他本以為他的機器人一定會正確地選擇手推車。

　　磁懸浮小車雖然更快，但駕駛艙故意做得很小，看起來完全不夠把她妻子塞進去。

　　結果，他萬萬想不到，他最得意的機器人，還是選擇了磁懸浮小車。

　　且就在他感到疑惑，乃至是興奮，以為他的機器人聰明到已遠超自己這設計者想象時，他最得意的機器人，竟就像給舞蹈學生下腰一樣，直接把他最心愛的妻子強行反向對折，活活殺死。

　　那樣，機器人就恰好能把她妻子疊好，塞進磁懸浮小車，實現“人體最快運輸速度”。