※ 引述《yingjeou (英九)》之銘言：
: 林北工程師啦，超期待機器人的
: 機器人設計需要人、保養需要人、寫recipe需要人
: 電子、機械料件還是需要人
: 而且同個機型料件100%都找的到？
: 10年也許可以啦，10年以上？吃屎吧
: 而且用個5年機器的新鮮感就舊了，又要換新的，科科，廠商再賺一筆
: 不要相信垃圾商週、白痴123寫的，機器人要取代人類，，扣除製造業，20年內不可能啦
: 而且製造業反而要雇用更多工程師，不過那是為了製程、可靠度，沒辦法
: 計算能力早就超過人類了，我說的是
: 與人面對面、機械、軟體養護等等
: 機械人修理機械人？想太多
你沒有搞清楚機器人發展的關鍵點以及其可怕之處，
一直都不在什麼計算能力、保養修理……
而是它們的學習能力，或稱機器學習、人工智慧。
其實現在已有不少機器學習的理論模型了，
但最大問題在於，它們是由人類操控的被動式學習，
甚至其學習模型、其思考邏輯都是人類教他們的，
可是在此領域中，有一派，而且還不少人，
致力在研究如何讓機器自我學習、主動式學習，
你可以把它想成他們試圖讓機器有「意識」。
霍金曾說︰
「人工智慧的短期影響取決於由誰來控制它，
而長期影響則取決於它是否能夠被控制。」
一旦機器有意識，懂得主動學習，
由於它們沒有感情、不須維持生命、運算速度強於目前人腦，
在日夜不輟、終年無息的自我學習、改良學習模型迴圈下，
其智商很可能一瞬間趕上人類，再一瞬間遠遠拋下人類。
譬如前陣子很紅的圍棋人工智能阿法狗，
半年內可以對弈十萬局，人類辦得到嗎？
阿法狗只誕生了兩年，就有世界圍棋前幾的實力，
而且其學習圍棋的方法還是人類教它的，
若它有意識地主動去研究哪些學習方法比較有用，
想出比人類學圍棋還有效十倍的方法，你覺得人類還有可能贏？
又如2009康乃爾大學曾研發出一人工智慧程式，
輸入了許多力學量測數據後，
它只花了幾十個小時就推導出牛頓古典力學，
牛頓這種天才都要花上數年才想出來，
人類在整個古典力學發展史更不知道花費了多少心力。
至於什麼斷電、關機就可以解決人工智慧，
難道有意識的人工智慧會想不出阻止或備案方法？
除了最後是否還能被人類控制外，
另個問題是，當人工智慧真的遠遠超過人類時，
它們會怎麼看待創造它們的人類？
答案是︰因為維度差太多了，根本不知道。
(一般人連智商180的人類天才在想什麼都無法理解了，
怎麼可能猜得透智商1800的人工智慧在想什麼？)
曾經聽過一種譬喻：
「人工智慧的發展對於人類而言，
就像過站不停的火車之於站在月台上的人。
一開始等了好久，看著火車終於從遠方緩慢地靠近，
突然間火車極快速地通過了月台，
下一瞬間，火車已經遠離車站，遠遠拋下還站在月台上的人類。」