“防止AI具有自我意识”？　这个“课题”是绝对的欺骗。目前所说的ＡＩ（我把它叫做“计算性智能”就是为了强调这一点，我如果真正地兼职相关事务，我会在教育科研部门尽力推广我这个用词，只在工商业部门可以继续使用“人工智能”）永远不可能有意识，因为它就是一部超级的计算机而已。这个超级计算功能的一部分叫做“代理智能”，就是说在自动程序（复杂的程序现在不需要逐句写作，因为它已经“学”　－不同于人类的“学”－　会了写作程序）的运转下的一个ＡＩ产品仍然只是一部自动化了的机器。

它的“身体”就是一堆各类合金的组合体，怎么可能有意识呢。除非等到（是否可能不知道，已知的知识判断生物计算机也是不可能被生产出来）生物计算机出现，现有的计算机与原来的计算机毫无二致。只是计算能力得到了海量的提高而已，所以才有人提出下一个国家间竞争目标不是人工智能，而可能是庞大的电力贮备。因为计算机的硬件和软件都已经接近“物理”极限，没有多大空间继续开发了。只是这些硬件和软件的应用才有非常大的发展空间。大声呼喊“人工”智能和编造造计算机可以有意识的谎言，除了外行不知道瞎嚷嚷以外都是为了政治（骗取职位）和商业造作（骗取经费）。我们需要告诫科学家们：“严谨地从事教育与科学研究，不要被暂时的商业利益冲昏了头脑。”　你这里提出的这个现象可能需要引起足够的重视。特别是它可能妨碍各级学校（包括小学，中学，大学，研究生）的课程的设置，撰写，和规划；　这是美国国会２００９年通过的一个巨额拨款法案的要求。

“1997年超级计算机“深蓝”击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2016年AlphaGo战胜李世石，这是两个AI发展的里程碑。”：

你说的这件事是我的终点学术职位基金的主要捐款人谷歌（现在我都不知道它改了几次名字了）的杰作。也就是说我个人可能要为它做点事，现在看来是我可能要兼任某种行政职务。

它做到这一点就是靠提高硬件和改造软件。其中一个与数学紧密相关的是组合学（属于离散数学和计算机数学）的应用（所以就有了仿神经网络：　人工智能里的“人工”就是这个“仿”或者“模仿”的意思，　而宣传人工智能的人刻意抹去了这个“模仿”把它当成“真”在叙述）和张量分析的应用。后者就是相当于微积分但是在向量上实施微积分的理论与方法。所以，数学界要做的一件事就是要重新在各个大学设置“张量分析”这门课程）高年级微积分之后的向量微积分（与多维微积分相当靠近，我没专门学过但是教这门课我可以随时上讲台比如我教过一次高年级统计学和一边自学的博士课程；不过我今后的职位当然不需要我带任何课程，只需要我指导博士论文和兼职某种行政事务：而这个行政事务恰恰可能与人工智能相关－各位有见识的真实才学之观点可以为我的职务所借用）。这里最好再加一句改造软件其实就是来自传统算法的“逆算法”。而这个“逆算法”除了上面提到的２个数学学科的应用外，就是以统计学思路为主干的机器学习（加上神经网络就是深度学习）。这可能就是我的３１年９个职位中有一个波士顿大学统计学教授３年职位的原因所在；　在这个职位之后我的职位是在约翰斯霍普金斯大学的应用数学（其实还是统计学）和数学两系的２年杰出教授。