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2016年3月注定也要载入人工智能的发展史册：来自Google DeepMind的人工智能程序AlphaGo以总比分4：1的成绩战胜了前世界冠军李世石。
号称“人类最后智力骄傲”的围棋也被人工智能攻破了，一时间人工智能与机器人威胁论刷爆了微博、微信及各路新闻媒体。大家都在担心着某一天自己的工作会被人工智能抢去，又在某一天人类会被人工智能机器人统治。那场比赛中有个细节，不知大家是否注意：这个已经在“人类最后智力骄傲”上碾压人类的AlphaGo，却连挪动一枚小小的棋子都需要人类帮助才能完成。
可能有人会说，这都不是事，围棋都已经战胜人类了，给AlphaGo装上机械手让它自己下棋也不过是分分钟事。然而，事实真的是这么简单吗？
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回答这个问题之前，先让我们来看个由人工智能和机器人科学家发现的与常识相佐的现象：
让计算机在智力测试或者下棋中展现出一个成年人的水平是相对容易的，但是要让计算机有如一岁小孩般的感知和行动能力却是相当困难甚至是不可能的。这便是在人工智能和机器人领域著名的莫拉维克悖论。
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莫拉维克悖论（Moravec's paradox）由汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）, 罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks）,马文·闵斯基（Marvin Minsky）等人于20世纪80年代提出。莫拉维克悖论指出：和传统假设不同，对计算机而言，实现逻辑推理等人类高级智慧只需要相对很少的计算能力，而实现感知、运动等低等级智慧却需要巨大的计算资源。
语言学家和认知科学家史迪芬·平克（Steven Pinker）认为这是人工智能研究者的最重要发现，在“The Language Instinct”这本书里，他写道：经过35年人工智能的研究，人们学到的主要内容是“困难的问题是简单的，简单的问题是困难的”。四岁小孩具有的本能─辨识人脸、举起铅笔、在房间内走动、回答问题等，事实上是工程领域内目前为止最难解的问题。随着新一代智慧设备的出现，股票分析师、石化工程师和假释委员会都要小心他们的位置被取代，但是园丁、接待员和厨师至少十年内都不用有这种担心。
