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根据汉斯·莫拉维奇的说法 ，同名的 摩拉维克悖论 到 2040 年，机器人的智能将与人类一样甚至超过人类，最终，作为主导物种，它们将把我们作为一个活生生的博物馆来保存，以纪念那些创造它们的物种。 。
更乐观的观点是，人类智力，加上我们对意识、情感和灰质知之甚少，是相当独特的。
因此，虽然技术和人工智能 随着人类决策的不断发展和创新，让我们尝试分析一些有关人类决策与机器决策有何不同的主题。
这些偏见是根深蒂固的，而反驳则表明，用于测试其“负面”和非理性影响的方法无法解释许多重要的现实因素。
如果我们考虑在极度不确定和压力的情况下做出的战略或重要决策，就会发现无数令人困惑的变量是我们无法控制的。
这开始提出很多有趣的问题……
加里·克莱因 , 格德·吉格伦泽（Gerd Gigerenzer） , 菲尔·罗森茨威格 另一些人则认为，这些让我们变得非常人性化的东西，隐藏着我们如何在高速、低信息环境下做出复杂、高度重要决策的秘密。
需要明确的是，两个阵营的观点有很大的重叠。 在2010年的一次采访中 ，卡尼曼和克莱因论证了两种观点：
我们的大脑优化能量消耗。 他们消费 约20％ 我们一天产生的能量（并认为亚里士多德认为大脑的主要功能只是一个防止心脏过热的散热器）。
从那里开始，大脑内的能量使用是一个黑匣子，但研究表明，一般来说，需要更多处理的功能，例如复杂的问题解决、决策和工作记忆，往往比更常规的功能使用更多的能量或自动的，例如呼吸和消化。
它通过为丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）所说的“思考”创建结构来做到这一点 1系统 ”。 这些结构使用认知“捷径”（启发式）来做出看似有意识但基于潜意识功能基础的节能决策。 当我们提升需要更多认知能力的决策时，卡尼曼将这种思维称为“ 系统2”。
自从卡尼曼的书问世以来 思考，快速和慢速 这是《纽约时报》一本非常受欢迎的畅销书，偏见和启发法会破坏决策——人类的判断往往存在直觉缺陷。
对于卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基提出的偏见和启发式模型，存在着反驳，并且至关重要的是，他们的研究是在受控的、类似实验室的环境中进行的，其决策具有相对确定的结果（与通常的情况相反）我们在生活和工作中做出的复杂而重要的决定）。
这些主题大致分为 生态理性决策过程 和自然主义（NDM）。 简而言之，他们通常争论同一件事：有了这些启发法的人类通常依赖于基于识别的决策。 认识到我们的经验模式有助于我们在这些高风险和高度不确定的情况下快速有效地做出决策。
人类很擅长将很少的信息推断为基于我们的经验的决策模型——无论我们自己做出的判断是否客观理性——我们都有这种制定战略的能力。
作为创始人 Deepmind, 黛米斯·哈萨比斯, 在采访中 在莱克斯·弗里德曼 (Lex Friedman) 的带领下，随着这些智能系统变得更加智能，人们会更容易理解人类认知的不同之处。
我们渴望了解“ 因为 “，感知意义，坚定信念，激励他人，也许最重要的是，团队合作。
“人类的智力在很大程度上是外化的，不包含在你的大脑中，而是包含在你的文明中。 将个体视为工具，其大脑是一个比自身大得多的认知系统的模块，这个系统可以自我完善，并且已经存在很长时间了。 —埃里克·J·拉尔森 人工智能的神话：为什么计算机不能像我们一样思考
尽管过去 50 年在理解我们如何做出决策方面取得了长足进步，但人工智能尽管存在局限性，但它可能更多地揭示了人类认知的力量。
或者人类将成为我们机器人霸主的电子蛋……
Ercole Palmeri
