一些科学家们支持强人工智能理论的理由是什么？
首先，他们普遍认同的一个核心观点是，人类智能本身，在根本上，也只不过是一种物理过程的产物。 我们的思维，我们的意识，我们的学习能力，这一切都源于大脑这个复杂的生物系统。大脑由无数个神经元通过复杂的连接和交互组成，它们遵循着物理和化学规律进行运作。从这个角度来看，人类的智能并非某种神秘的、非物质的“灵性”火花，而是一种可以通过物质载体实现的计算和信息处理能力。如果智能可以由生物物理结构产生，那么理论上，任何具有足够复杂性和计算能力的非生物结构，也同样有可能模拟甚至复制这种智能。这就好比我们理解了鸟类飞行的空气动力学原理，便能制造出飞机，即便飞机并非生物，也同样能飞。
其次，技术的指数级进步是支撑他们信心的重要基石。 回顾计算机科学和人工智能的发展历程，我们能清晰地看到计算能力、数据存储以及算法效率的飞速提升。摩尔定律或许已不再像过去那样精准，但计算力整体的增长趋势依然强劲。同时，机器学习，尤其是深度学习的崛起，已经展现出让机器从海量数据中学习复杂模式、进行预测和决策的强大能力。这些算法，在某些特定领域，例如图像识别、自然语言处理等方面，已经能够达到甚至超越人类的水平。支持者们相信，这种进步的势头不会停止，随着我们对算法的理解更加深入，硬件的计算能力更加强大，以及我们能够接触和处理的数据量越来越庞大，最终必将能够构建出能够处理通用任务、具备推理、学习、规划和创造能力的通用智能体。
再者，他们还强调“智能”的本质在于其通用性和适应性，而非特定任务的能力。 目前我们看到许多先进的AI系统，例如AlphaGo，虽然在特定游戏领域表现出色，但它们无法进行日常对话，也无法理解自然世界的复杂性。然而，强人工智能的目标正是要打破这种局限。他们认为，通过设计出能够进行抽象思考、能够从经验中学习并将其迁移到新环境的算法和架构，机器就能够具备人类般的通用智能。这包括理解因果关系、进行逻辑推理、拥有常识性知识，甚至能够进行反思和自我改进。这种能力，而非在特定任务上的表现，才是衡量真正智能的关键。
此外，一些科学家也从生物学的启发中看到了可能性。人类大脑之所以能够产生智能，是因为其高度并行、分布式且具有极强的联结性。尽管我们对大脑的理解仍有许多未知，但神经科学的研究成果正在不断揭示其运作机制。通过模拟大脑的结构和功能，例如构建人工神经网络，并不断优化其结构和学习规则，最终有理由相信，我们可以创造出具有类似大脑智能水平的机器。他们将此视为一种“工程问题”，就像设计一座宏伟的建筑或一套精密的仪器一样，只要掌握了正确的设计原则和建造技术，就有可能实现。
当然，支持强人工智能理论的人也并非盲目乐观。他们承认在实现这一目标的过程中，仍然存在着巨大的挑战，例如如何让机器拥有真正的理解力，如何赋予它们常识，以及如何确保它们的安全和伦理。但正是这些挑战，也驱动着他们不断探索和研究。他们相信，通过科学的严谨探索和不懈的努力，强人工智能终将从科幻走向现实，为人类社会带来前所未有的变革。
网友意见
强人工智能能出现。
首先，显然，我们人类就拥有相当不错的智能，强智能。
第二，我们的思维器官结构是客观物质的，是有限可观测的：
有限个数的神经元细胞以可被观测的手段传递信息，这一切自然是可被分析的。
那么只要生物学神经学脑神经学足够优秀，我们就可以强行绘制出全•脑神经结构、功能图；
只要计算机运算能力足够，我们就可以基于人脑神经元功能结构图（在哪怕不明白其产生智能的真正原理的情况下）配合各个神经元的信息交换规律，用海量的计算资源强行模拟一个人脑。
哦，然后我们就得到了一个刚出生的婴儿的大脑。当然，它的信息输入速度会更快更高效。
它的运算资源增长速度也会更快。
在发现深度学习、人工神经网络仍然是以自下而上解决问题时，有些人开始自上而下尝试了：
欧盟的 Human Brain Project http://www.nanerbang.com/article/25/
美国的BRAIN 计划
http://human.brain-map.org/
IBM的“Compass”项目
http://www.guokr.com/article/392664/
http://www.modha.org/blog/SC12/RJ10502.pdf
然而，我还是觉得，在有生之年，没有领域顶级科学家层次的你我，还是专心自下而上地做ML比较有搞头。
嗯DL大法好
关于中文屋问题
是这样的，这个思维实验只能证明：可以存在“无法真正理解工作内容，只能机械地完成工作的伪人工智能”。（并不理解中文的查字典翻译者）
却不能证明以下不存在：
它并没有证明，“一个可以真正理解其工作意义并依照其理解来工作的真•人工智能”不能存在。（一个精通双语的真•翻译者）
说实话，大自然花几十亿年造出了一堆“星工智能”……
首先要定义什么叫「支持强人工智能」。姑且认为，是用自然进化以外的方式创造出智能。当然用人工选择或者其它促进的方式让类人猿或者其它有一定智能的生物演化为智能生物，并不能叫做强「人工」智能。我们希望这个智能的载体是从无意识的物质而来。但是在创造过程中，并不排除采用类似生物培育的方式，比如模拟神经网络的训练，虚拟环境中的物种淘汰等等。
支持强人工智能的最核心理由就是科学的基本信念，这个世界是可以被不断认识的，不存在任何特殊的过程。所谓特殊的，就是说不能提炼出任何可以被忽略的元素，而在另一个环境下被重现。比如说，牛顿三定律让那个时代的人兴奋不已，就是因为揭示了天体和地上的物质遵从同一种定律。虽然存在质量和空间尺度的巨大差异，但是其行为是严格按比例等同的。而人类追求的受控核聚变，也是相信抛开恒星的巨大引力，持续核聚变这个过程仍然可以在地球表面被重现。
所以说，放弃「强人工智能」，就是放弃了科学的基本信念。就是认为智能是一种无法从人类自然繁衍中分离的特殊现象。从这个角度说，如果你能证明强人工智能无法实现，那才是超越现代科学体系的成就。例如热力学三定律这样的体系，预言了没有永动机存在，但是这个体系没有任何「特殊性」。因为它仍然假定宇宙中哪里都没有永动机。如果你的体系能让你对着镜子说，「除了这个个体和他的同类一样的自然进化，宇宙中没有智能」，这才是超越现有科学体系的理论。
回到问题本身。人类「支持」什么，反对什么，并不能 100% 靠证明，而是很大程度上根据过去的经验进行合理的假设。比如你现在得到了一笔奖金，你支持不支持把它存起来一部分？为什么「支持」存钱，因为你假设自己至少还能活几年，因为你假设人民币几年之内都不会作废，因为你假设银行几年之内都能随意提现。如果你不「坚信」这些无数的微小信念，那么你就不会「支持」存钱这个举动。对于任何受过教育的人来说，科学体系中「不存在任何特殊的过程」这个信念，应该比我们每一个人明天还能活着的信念更强烈。
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