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发电机将动能转化为电流，而电动机将电流转化为动能。标准象棋程序想要赢得比赛，而还有一种程序参赛的目标是输掉象棋比赛。
设计产品还有一个历史趋势：它们的目标不仅变得越来越多样化，而且变得越来越复杂，人类的机器变得越来越聪明了。
最早的机器和人造物的目标都很简单，比如房子的目标是让人类保持温暖、干燥和安全。
后来，人类逐渐学会了建造拥有目标更加复杂的机器，比如扫地机器人、自己飞行的火箭和无人驾驶汽车。
人工智能方面的进展还给人类带来了像深蓝计算机、沃森和AlphaGo这样的系统，它们的目标分别是赢得象棋比赛、猜谜游戏和围棋比赛。这些目标都十分复杂，人们费尽心思才理解了它们高超的技艺。
当人类建造机器来帮助人类时，可能很难保证它们的目标与人类的完全一致。譬如说捕鼠器可能会错把你的脚趾头当成饥饿的老鼠，结果让你疼得龇牙咧嘴。
所以机器都是拥有有限理性的主体，即便是今天最复杂精巧的机器，对世界的理解程度也远远比不上人类人类。因此它们行事的规则通常过于简单。
那只捕鼠器总是乱夹是因为它完全不知道什么是老鼠；同样地，许多致命工业事故之所以会发生，正是因为机器完全不知道什么是人，而2010年导致华尔街“闪电崩盘”事故、造成万亿美元损失的计算机，也完全不知道它们的行为是胡作非为。
如果机器变得更聪明，就能解决许多“目标一致性”问题，但是正如人类从普罗米修斯故事中所看到的那样，日益聪明的机器智能也可能给人类带来新的挑战，因为人类必须保证它们与人类的目标一致。
机器变得越智能和越强大，保证它们的目标与人类的相一致就越重要。如果人类建造的机器比较愚钝，那问题就不是“人类目标最后会不会胜出”，而是“在人类搞明白如何解决目标一致性的问题之前，这些机器会带来多少麻烦”。
然而，如果人类建造的机器具备超级智能，那事情可能便正好相反：由于智能就是完成目标的能力，那么，在完成目标这点上，超级智能理所当然强于人类，因此它最终一定会胜利。
如果你想体验一下与机器目标不一致的感觉，只要下载一个最先进的象棋程序，然后和它对弈，就能体会到了。你可能永远赢不了它，而它的技艺还会越来越精湛。
换句话说，通用人工智能带来的真正风险并不
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