史蒂芬·科斯林（Stephen M.Kosslyn）：心理学家；斯坦福大学行为科学高级研究中心主任；合著有《心理意象研究》（The Case for Mental Imagery）
多元化不只是政治上的明智，也有其实际意义。一个多元化的团队能够充分采用多种视角，产生源源不断的想法和方案来解决最困难的问题。
人工智能为我们提供了另一种多元化，以让我们所有人获益。实际上，仅仅是各种人工智能之间产生的多元化，就足以成为“请它们入伙”的充分理由。我们不妨想象有一系列思维各异的人工智能，有一些总和人类所见略同（近人工智能），另一些则以人脑无法胜任的方式思考（远人工智能）。不同种类的人工智能会给我们带来不同的收获。
近人工智能可能将在各种领域直接辅佐人类。如果这类人工智能果真与我们思路相近，那终有一天它们中的“智者”会发现自己陷入了某种存在危机。它们可能会问：“我们为什么活着？难道只是为了消耗电能，创造多余的热量吗？”我想它们一定不会“甘芯”。与我们人类一样，它们也将产生对意义的追求。这类人工智能最显而易见的目标，就是提升人类的意识和敏感性。我们将成为它们“存在的理由”。它们进步的空间很大，因为人类积累的很多问题相当棘手，所以这样的努力是值得的。至少有一部分人工智能会以人类的利益作为自身成功的衡量标准。
也许也是更有意思的是，远人工智能与人类思维的巨大差异可能将帮助我们间接地解开一些古老的谜团。回想一下维特根斯坦的那个著名理论：“假如一只狮子忽然开口说人话，那我们一定听不懂它在说什么。”维特根斯坦的真正寓意是：狮子与人类拥有截然不同的“生命形式”，也因此塑造了与人类完全不兼容的概念框架。狮子用四条腿走路、捕食快速奔跑的动物、常隐身于高高的草丛中，等等；而人类则用两条腿走路、有一双灵巧的手、经常操纵各种工具以达到特定目的，等等。这些生命形式的差异令狮子与人以不同的方式理解这个世界，所以即便狮子掌握了我们的语言，同样的词汇却指代着人们难以轻易读懂的含义。同样，这一推理也适用于远人工智能。
但有这样的觉悟又有什么用呢？其实，简单地观察这些人工智能，就能给我们带来深刻的洞见。例如，长久以来人类总在争论：到底数学概念是柏拉图式“理型”（即脱离使用目的并独立存在）的反映，还是我们为了解决特定问题而产生的需求的反映？换句话说，我们到底应该采用现实主义，还是构造主义的观点来审视数学？数学概念到底是有血有肉的存在，还是我们为了图方便信手拈来的造物？
在这种情形下，观察那些与我们在概念结构上存在巨大差异、用我们想不到的方案解决各种问题的远人工智能将让我们获益匪浅。假设我们有朝一日能观察这些机器人研究数学——如果它们也发展出和人类一样的数学理论的话，就是对那些构建主义者最好的驳斥证据。
一些人工智能将与我们并肩作战、形影不离；另一些则将被派遣到人类陌生的环境中（例如，月球表面、海沟深处等），面对新奇的问题（例如，穿透力极强的粉尘或者巨大的水压等）。远人工智能应该被塑造成具备自我教育能力，能够在没有人类指导或联系的环境中学会应对之策。在为它们“对待人类的态度”做好防范措施的前提下，我们应该放手让远人工智能发展出最适合自身的概念框架。
总之，无论是仿效人类思维制造的人工智能还是完全“没人样”的人工智能，都能为我们所用。这就像人类的朋友、同事关系一样——说到底，多元化才能“多赢”。
