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擁有人類探索世界的好奇心，是讓機器人變得更加聰明的關(guan) 鍵因素之一。德國波鴻大學的人工好奇心專(zhuan) 家瓦倫(lun) ·康培拉指出，好奇的係統“不滿足於(yu) 隻學習(xi) 一種任務，而是希望同時學習(xi) 多種技能”。法國國家信息和自動化研究所的機器人專(zhuan) 家皮埃爾—伊夫·烏(wu) 代耶強調，在算法中加入“內(nei) 在動力”的想法，可以讓機器在沒有人類幹預的情況下，自主學習(xi) 各種各樣的新任務。
此前，人工智能更多側(ce) 重的是人類左腦的能力，如理性能力、把握規則的能力；而目前研發關(guan) 注的好奇心，則屬於(yu) 人類右腦的能力，與(yu) 直覺、創造性等屬性相同。目前的人工智能正開始向追趕人類右腦能力的方向大幅前進。
小到個(ge) 人，大到社會(hui) ，談及聰明程度，都可從(cong) 兩(liang) 個(ge) 維度來衡量，即專(zhuan) 業(ye) 化和多樣化。工業(ye) 化時代，人類專(zhuan) 注於(yu) 提高完成某一項活動的能力，提高單位投入的產(chan) 出量，這有利於(yu) 公司做大做強。此前的人工智能主要模擬的是這種能力，例如通過把握下棋規則同人類競賽。機器人因好奇心而變得更聰明，帶來的將是多樣化效率的提高，即同樣投入，產(chan) 出更多質的差異性。
美國經濟學家鮑莫爾曾提出這樣一個(ge) 問題：音樂(le) 四重奏的效率是什麽(me) 效率？顯然不是小提琴脫離節拍拉得越快效率越高，其效率主要表現在對音質、音色的複雜辨析中。這就是多樣化效率。人工智能最大的特點就是可以提高多樣化效率，這些技術一旦應用於(yu) 經濟、社會(hui) ，有可能大幅提高人類創新能力與(yu) 體(ti) 驗能力，從(cong) 而帶來高質量的發展。
羅切斯特大學發展心理學家塞萊斯特·基德認為(wei) ，新奇性和驚奇感是好奇心的兩(liang) 個(ge) 關(guan) 鍵參數。“孩子們(men) 更喜歡令他們(men) 感到意外的事物，或者是因果關(guan) 係為(wei) 他們(men) 所不知的事情。”這些參數若是轉化為(wei) 算法，機器人就能變身“好奇寶寶”。
不過，凡事都有兩(liang) 麵性。我們(men) 樂(le) 於(yu) 見到因為(wei) 好奇而變得越來越聰明的機器人，但也要為(wei) 它們(men) 的“好奇心”設限。俗話說“好奇害死貓”。如果機器人哪天不慎因好奇心按下了某個(ge) 按鈕，後果可能不堪設想。因此，人們(men) 要為(wei) 機器人確立規則，包括設立倫(lun) 理邊界。人類需要告訴機器人，它可以做什麽(me) ，不可以做什麽(me) 。不管機器人如何“好奇”，都不能出離控製。
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