超级人工智能计算机是否有可能使“计划经济”成为完美现实？

超级人工智能计算机是否有可能使“计划经济”成为完美现实？

超级人工智能计算机可能非常智能，但要使“计划经济”成为完美实现，还是不太现实的。为什么要这么说呢？原因主要有三个：

1、人工智能原理我们经常看到的人工智能项目，原理基本都是通过采集大量的样本数据，交给AI深度学习算法去学习。学习过程都是通过人类自己判断对错，来告诉机器这个样本是对还是错。机器通过比对这些样本，逐渐总结出人类的判断依据，也就是决策模型。有了决策模型，人工智能就可以开始自己决策。当然中途有错误，人类会进行纠正，纠正后人工智能会继续纳入学习。直到错误率降低到一定水平（比如：95%），我们认为人工智能就算可以真正使用了。

2、人工智能存在错误率面对曾经发生过的样本或者类似的样本事件，人工智能可以处理得非常完美。比如：人脸识别，声音识别，行为识别这些都是可以很好商用的。但是面对未来发生的未知样本，人工智能依然存在的错误率会放大。这对“计划经济”来说，就是致命的问题。只要出现一次错误，经济走向就会出大问题。

3、人工智能基于历史，而非基于未来从人工智能的原理我们可以看到，目前人工智能的决策模型都是通过历史样本学习而来，它的决策也更偏向于可重复性的事件或者简单逻辑关系的事件。而计划经济都是计划未来五年或者十年的事情。这里不仅要避免曾经发生的错误，也要考虑各种未知情况、突发情况。这些对于人工智能来说就无法完美实现了。

4、面对复杂逻辑，人工智能也无法完美人工智能虽然可以通过深度学习掌握决策模型。但是，现实中有很多复杂逻辑，人类都很难抉择，人工智能就更加难以抉择。比如：

一列来不及刹车的列车走A叉轨会冲下断桥坠毁，导致车毁人亡。走B叉轨会压死一群正在抢修的工人。如果你是这个变轨的操作工人，你该怎么办？恐怕有人会说，列车上的人多，自然选择让列车走B叉轨。但是，如果抢修的人群中有两位是不可多的技术专家，或者是某高层领导呢？可能很多人又会说，那就选A叉轨呗。但是，如果列车上的人又有什么特殊性呢？总之，面对复杂逻辑时，人类都需要通过头脑风暴来做不完美的决策。而人工智能的计算机自然也是无法完美做出决策的。

总之，超级人工智能计算机虽然可以快速学习大量的样本，做出很好的决策模型。在面对同类或者简单逻辑的事情时，是可以很好应对的。如果面对逻辑又大又复杂的“计划经济”，人工智能恐怕还难以完美实现。