尽管这看似很荒谬，但获取数据很容易，如果我们模拟一万次蒙提霍尔游戏，得到的数据无疑将支持上述数学运算，你可以自己在各种在线模拟程序上试一试，可以自行设置门和游戏的数量。这样的模拟程序你做得越多，就越容易认识到行动的正确路径并非直觉认准的那个。

实际情况就是，人们的直觉往往会停留在初始情况那里， 而做决定的背景已经发生了变化。人类是很难与快速变化的世界保持一致的，因为我们一旦决定了某种模式，就会非常依赖它。在蒙提霍尔问题的例子上，背景的改变源自节目主持人已经知道了每一扇门后是什么。

现在再回到空客的驾驶舱，刚刚所讲的内容对法航的飞行员有什么帮助？人工智能尤其擅长模拟，可以考虑到众多因素，这是人类在现实中难以企及的。尤其是当时在法航 447 号航班的驾驶舱中，在飞行员承受巨大压力的情况下，尽管他们试图稳住情况，但也只能依照直觉行事，那完全是缘木求鱼。而人工智能可能已经模拟了数百万次那样的情况，少说也有成千上万次，知道决定采取什么样的行动才最有可能成功。这听起来是否像天方夜谭？其实不然。

根据《纽约时报》的一篇文章，“今年（2018 年）夏天， 五角大楼的调研机构 ——国防部高级研究计划署将在飞机自动化方面更进一步，引入驾驶舱机组人员自动化系统（Aircrew Labor In-Cockpit Automation System，简称 ALIAS）。今年，该机构将开始测试能快速安装到军用飞行器上的机器人，这种作为副驾驶的便携式机载机器人，将能说话、倾听、操控飞机，还能看懂说明书”。

模拟发挥的作用非常有意思，其对人类的价值已经得到了证明。实际上，从 20 世纪 40 年代到 90 年代，因飞行员错误导致的飞机事故一直是65%左右。飞行领域诸多不可思议的进步，从引擎可靠性，到飞行仪表、人体工程学以及空域控制和管理，都没有改善飞行员的失误率。直到20世纪80 年 代，因飞行员失误造成的事故率才开始下降，到1987年，降至 42%，现在，大约为20%。

那么 20 世纪 80 年代究竟发生了什么？技术和培训进步当然功不可没，而另一个被普遍认为最具影响的因素是，高度逼真的计算机飞行模拟程序。这个模拟程序几乎能够非常精确地实时模拟飞机如何对飞行员的反应做出应对。同样也是这一时期，市场上开始出现第一个消费级的模拟程序，最早应用于第二代苹果电脑，后应用于IBM个人电脑。

模拟飞行并非20世纪80年代的全新尝试，早在20世纪20年代左右它就已经出现了，并且在第二次世界大战期间得到了广泛应用。在那之前，也有比较简陋的固定式飞行模拟器，但其主要用途是在飞行员完成飞机基本操作过程中，帮助其培养方向感和建立信心。20 世纪 80 年代，飞行员利用模拟飞行器体验了各种可能出现的情况、故障以及自身反应导致的直接后果。

现在，假设我们再次置身于命途多舛的法航447号航班的驾驶舱内，如果时间可以停滞，让飞行员对当时的情况进行成千上万次的模拟演练，你认为最终出现积极结果的概率会不会大幅提升？这正是机载人工智能所能做的，它不仅十分了解本次航班，而且对类似环境设定下的所有航班都很了解，这不正是我们在第三章中所说的时间膨胀吗？

但这种人机之间的理想合作有一个致命的缺陷，即上文提到的飞行员对计算机发出的失速提醒置若罔闻。实际上，根据从飞机黑匣子中找到的驾驶舱录音记录，飞行员对 75 次失速提醒未做出任何口头回应。我们认为，人工智能和自动装置唯一也是最大的障碍正在于此，即人们并不把技术当作合作伙伴。

假如其中一个飞行员喊了75遍失速报警，你觉得他会引起注意吗？主要问题在于，人们习惯了把技术看作与人类相去甚远的事物，同时还无情地避免技术人格化。当计算机还只是个很厉害的计算器时，这样做可能还说得通。但现在，随着人工智能的发展，计算机和设备已经能做出复杂的决定，这些决定就算不比人类好，至少也不比人类差。在这样的情况下还坚持原有的态度对我们非常不利。