东方时讯网中国人工智能学会李德义认为，人与机器是互惠互利的关系。
他发表在IntelligentComputing上的关于机器智能的论文建立在量子力学之父薛定谔、人工智能之父图灵和控制论之父维纳的五篇开创性著作的基础上。
薛定谔及以后：随着时间的流逝，机器可以思考并与世界互动
受到薛定谔的书“什么是生命?活细胞的物理方面”的启发，李认为机器可以被认为是生物。也就是说，就像人类一样，他们通过与世界的互动来减少环境中的熵或混乱程度。
农业时代和工业时代的机器只存在于物理层面，而现在，智能时代，机器由两个不同层面的四个要素组成：物理层面的物质和能量，物理层面的结构和时间。认知水平。“机器可以是思想的载体，而时间是机器认知的基础，”李解释道。
图灵及超越：机器可以思考，但它们可以学习吗?
1936年，图灵发表了被称为最具影响力的数学论文，确立了通用计算机器能够执行任何可以想象的计算的想法。这种假设的计算机被称为图灵机。
他在1950年发表的论文“计算机器与智能”介绍了现在被称为测量机器智能的图灵测试，引发了关于机器是否可以思考的争论。作为思维机器的支持者，图灵认为“儿童机器”可以接受教育并最终达到成人的智力水平。
然而，鉴于认知只是学习过程的一部分，李指出了图灵模型在实现更好的机器智能方面的两个局限性：首先，机器的认知与其环境脱节，而不是与之相连。MichaelWoodridge的一篇题为“当代人工智能缺失了什么?世界”的论文也强调了这一缺点。
其次，机器的认知与记忆脱节，因此无法利用对过去经历的记忆。因此，李将智力定义为从事学习的能力，其目标是能够“解释和解决实际问题”。
维纳及以后：机器具有行为智能。
1948年，维纳出版了一本书，作为控制论领域的基础，研究生物体、机器和组织内部和之间的控制和通信。该书大获成功后，他又出版了另一本，从社会学的角度关注控制论问题，提出了人机和谐交流和互动的方法。
据李说，机器遵循类似于人类神经系统的控制模式。人类向机器提供任务和行为特征，然后机器必须运行一个由奖励和惩罚功能调节的复杂行为循环，以提高它们的感知、认知、行为、交互、学习和成长的能力。
通过迭代和交互，机器的短期记忆、工作记忆和长期记忆发生变化，通过自动控制体现智能。“从本质上讲，控制是利用负反馈来减少熵，确保机器具身行为智能的稳定性，”李总结道。
当代机器的优势在于深度学习，它仍然需要人工输入，但利用设备的能力，利用直接从大数据中收集的洞察力，使用强力方法解决问题。
共同的未来：从学习到创造
机器智能不能孤立地工作;它需要人际互动。此外，机器智能离不开语言，因为人类使用编程语言来控制机器行为。
ChatGPT令人印象深刻的性能是一个展示自然语言处理最新进展的聊天机器人，证明机器现在能够内化人类语言模式并在给定适当的上下文和目标的情况下生成适当的示例文本。由于人工智能生成的文本与人类编写的文本越来越难以区分，有人说人工智能书写工具已经通过了图灵测试。这样的声明既令人钦佩又令人震惊。
李是设想人工智能与人类文明自然平衡的乐观主义者之一。他认为，从物理学的角度来看，认知是基于物质、能量、结构和时间的组合，他称之为“硬结构件”，并通过信息表达，他称之为“软结构件”。
他总结说，人和机器可以通过多种渠道和模式进行交互，分别获得智慧和智能。尽管他们在思维和创造力方面的天赋不同，但这种互动使人类和机器能够从彼此的长处中获益。