“留白”，在中国传统水墨画中，常常具有以虚寓实、以少胜多、暗喻天地时空之意。在黄公望的《九峰雪霁图》中，留有空白则是为了表现雪、雪景和空间感。【甲】“云雪飘扬，不待铅粉而白（唐张彦远句）”，古代画家凡以绢本作工笔、写意画，多以铅粉填染以示色白。五代画家荆浩和黄公望根据自身实践创意“借地为雪”，亦即留白为雪，《九峰雪霁图》用的便是该法。画家在质地素白的绢上，先以淡墨线条勾勒山峦景物之形，所用线条中、侧锋兼而有之。【乙】山石似用行草笔法，疏朗挺健，含蕴苍茫浑厚；树木房舍则用篆籀笔法，朴厚圆丰，笔简而无繁絮之妄。笔线沉郁涩放，笔意精练而富意趣，笔墨自然不瘟不火。根据山形的石质和整体环境渲染的需要，分别施以浓、淡、干、湿，染出山景轮廓、坡角石岩凹凸阴阳而令运墨五色俱，再加笔墨点划的纵横和视画面需要略施皴法，更以浓淡不均的墨青色，按照以黑衬白对比的原则，渲染天际和溪润流水，逼出白雪笼罩的九峰山一派萧索荒寒的素白之境，将画面的气氛烘托得令人“直入其境”。【丙】诚如清代吴升《大观录》所赞曰：“创前人所未造，示后人以难摹，尤妙在生面独开，仍不露自家墨法，一片精彩，神来气来作也。”

材料一

当年，科学技术巨大进步推动了人工智能迅猛发展，人工智能成了全球产业界、学术界高频词。有研究者将人工智能定义为:对一种通过计算机实现人脑思维结果，能从环境中获取感知并执行行动智能体描述和构建。

人工职能并不是新鲜事物。20世纪中叶，“机器思维”就已出现在这个世界上。1936年，英国数学家阿兰·麦席森·图灵从模拟人类思考和证明过程入手，提出利用机器执行逻辑代码来模拟人类各种计算和逻辑思维过程设想。1950年，他发表了《计算机器与智能》一文，提出了判断机器是否具有智能标准，即“图灵测试”。“图灵测试”是指一台机器如果能在5分钟内回答由人类测试者提出一系列问题，且超过30%回答让测试者误认为是人类所答，那么就可以认为这机器具有智能。

20世纪80年代，美国哲学家约翰.希尔勒教授用“中文房间”思维实验，表达了对“智能”不同思考。一个不懂中文只会说英语人被关在一个封闭房间里，他只有铅笔、纸张和一大本指导手册，不时会有画着陌生符号纸张被递进来。被测试者只能通过阅读指导手册找寻对应指令来分析这些符号。之后，他向屋外人交出一份同样写满符号答卷。被测试者全程都不知道，其实这些纸上用来记录问题和答案符号是中文。他完全不懂中文，但他回答是完全正确。上述过程中，被测试者代表计算机，他所经历也正是计算机工作内容，即遵循规则，操控符号。“中文房间”实验说明，看起来完全智能计算机程序其实根本不理解自身处理各种信息。希尔勒认为，如果机器有“智能”，就意味着它具有理解能力。既然机器没有理解能力，那么所谓“让机器拥有人类智能”说法就是无稽之谈了。

在人工智能研究领域中，不同学派科学家对“何为智能”理解不尽相同。符号主义学派认为“智能”实质就是具体问题求解能力，他们会为所设想智能机器规划好不同问题求解路径，运营形式推理和数理逻辑方法，让计算机模仿人类思维进行决策和推理。联结主义学派认为“智能”实质就是非智能部件相互作为产物，在他们眼里人类也是一种机器，其智能来源于许多非智能但半自主组成大脑物质间相互作用。他们研究大脑结构，让计算机去模仿人类大脑，并且用某种教学模型去重建一个简化神经元网络。行为主义学派认为“智能”实质是机器和人类行为相似，研究人工智能应该研究人类感知和行动本能，而不是高级逻辑推理，不解决基本问题就无法实现复杂思维模拟。因而他们让计算机模仿人行为，建立人工智能系统。

时至今日，研究者们对“智能”理解仍未形成共识。但是，正是对“何为智能“这个核心问题不断思考和解答，推动了人工智能技术在不同层面发展。

(取材于谭营等人文章)

材料二

2018年5月，谷歌Duplex人工智能语音技术(部分)通过了“图灵测试”。这个消息进一步引发了人们对于人工智能思考:当机器人越来越像人，我们应该怎样做?

在人工智能开发过程中，设计者会遇到伦理问题挑战。比如著名“隧道问题”。一辆自动驾驶汽车在通过黑暗隧道时前方突然出现一个小孩，面对撞向隧道还是撞向行人？

这种进退维谷的突发情况，自动驾驶汽车会怎么做?

自动驾驶汽车依靠是人工智能“大脑”，它会从以往案例数据库中选取一个与当前情景较相似案例，然后根据所选案例来实施本次决策。当遇到完全陌生情景时，汽车仍然会进行搜索，即在“大脑”中迅速搜索与当前场景相似度大于某个固定值过往场景，形成与之对应决断。如果计算机搜索出来场景相似度小于那个值，自动驾驶汽车将随机选择一种方式处理。

那么，如果自动驾驶汽车伤害了人类，谁来负责呢?有学者认为不能将人工智能体作为行为主体对待。因为“主体”概念有一系列限定，譬如具有反思能力、主观判断能力以及情感和价值目标设定等。人工智能不是严格意义上“智能”，它所表现出来智能以及对人类社会道德行为规范掌握和遵循，是基于大数据学习结果，和人类主观意识有本质不同。因此，人工智能体不可以作为社会责任承担者。以上述自动驾驶汽车为例，究竟由人工智能开发者负责，还是由汽车公司负责甚至任何第三方负责，或者各方在何种情形下如何分担责任，应当在相关人工智能法律法规框架下通过制订商业合同进行约定。

人工智能在未来还可能产生一个问题就是“奇点(singularity)”。所谓“奇点”就是指机器智能有朝一日超越人类智能，那时机器将能够进行自我编程而变得更加智能，它们也将持续设计更加先进机器，直到将人类远远甩开。尽管研究者对“奇点”到来时间和可能性还有争议，但是不管“奇点”时刻能否真到来，在技术不断完善过程中，我们都要小心被人工智能“异化”。在我们训练人工智能同时，有可能也被人工智能“训练”了。我们一举一动、生活爱好都将被人工智能塑造，人工智能在无形中暗暗决定了我们思维方式，当我们还在为自己自由意志而骄傲时候，也许已不知不觉地沦为了数据囚徒。

面对人工智能可能带来种种冲击，上世纪50年代美国科幻小说家阿西莫夫提出机器人三大定律，今天对我们依然有借鉴意义。这三大定律是:机器人不得伤害人，也不得见到人受伤害而袖手旁观；机器人应服从人一切命令，但不得违反第一定律；机器人应保护自身安全，但不得违反第一、第二定律。归根结底，人是智能行为总开关。人工智能开发者应该始终把对社会负责原则，放在对技术进步渴望之上。

(取材于芮喆等人文章)