擁有人類探索世界的好奇心，是讓機器人變得更加聰明的關(guān)鍵因素之一。德國波鴻大學(xué)的人工好奇心專家瓦倫?康培拉指出，好奇的系統(tǒng)“不滿足于只學(xué)習(xí)一種任務(wù)，而是希望同時學(xué)習(xí)多種技能”。法國國家信息和自動化研究所的機器人專家皮埃爾—伊夫?烏代耶強調(diào)，在算法中加入“內(nèi)在動力”的想法，可以讓機器在沒有人類干預(yù)的情況下，自主學(xué)習(xí)各種各樣的新任務(wù)。

　　此前，人工智能更多側(cè)重的是人類左腦的能力，如理性能力、把握規(guī)則的能力;而目前研發(fā)關(guān)注的好奇心，則屬于人類右腦的能力，與直覺、創(chuàng)造性等屬性相同。目前的人工智能正開始向追趕人類右腦能力的方向大幅前進。

　　小到個人，大到社會，談及聰明程度，都可從兩個維度來衡量，即專業(yè)化和多樣化。工業(yè)化時代，人類專注于提高完成某一項活動的能力，提高單位投入的產(chǎn)出量，這有利于公司做大做強。此前的人工智能主要模擬的是這種能力，例如通過把握下棋規(guī)則同人類競賽。機器人因好奇心而變得更聰明，帶來的將是多樣化效率的提高，即同樣投入，產(chǎn)出更多質(zhì)的差異性。

       美國經(jīng)濟學(xué)家鮑莫爾曾提出這樣一個問題：音樂四重奏的效率是什么效率？顯然不是小提琴脫離節(jié)拍拉得越快效率越高，其效率主要表現(xiàn)在對音質(zhì)、音色的復(fù)雜辨析中。這就是多樣化效率。人工智能最大的特點就是可以提高多樣化效率，這些技術(shù)一旦應(yīng)用于經(jīng)濟、社會，有可能大幅提高人類創(chuàng)新能力與體驗?zāi)芰Γ瑥亩鴰砀哔|(zhì)量的發(fā)展。

　　羅切斯特大學(xué)發(fā)展心理學(xué)家塞萊斯特?基德認為，新奇性和驚奇感是好奇心的兩個關(guān)鍵參數(shù)。“孩子們更喜歡令他們感到意外的事物，或者是因果關(guān)系為他們所不知的事情。”這些參數(shù)若是轉(zhuǎn)化為算法，機器人就能變身“好奇寶寶”。

　　不過，凡事都有兩面性。我們樂于見到因為好奇而變得越來越聰明的機器人，但也要為它們的“好奇心”設(shè)限。俗話說“好奇害死貓”。如果機器人哪天不慎因好奇心按下了某個按鈕，后果可能不堪設(shè)想。因此，人們要為機器人確立規(guī)則，包括設(shè)立倫理邊界。人類需要告訴機器人，它可以做什么，不可以做什么。不管機器人如何“好奇”，都不能出離控制。