在探讨这个问题之前，我们首先需要明确“自锁器”的概念。自锁器是一种能够在没有外部能源的情况下保持其状态的机制，它通过内部结构和机械特性来实现这种功能。在现实世界中，自锁机制广泛应用于各种设备，如时钟、机械手表、自动门等，这些都可以在不需要任何额外能源的情况下维持其工作状态。

然而，当我们将这一概念扩展到人工智能领域时，其含义变得更加复杂和深远。人工智能系统通常是由软件组成的，它们依赖于计算资源和数据流来运行，而不是像传统机械装置那样依赖物理机构。因此，对于这些系统而言，“自锁”意味着它们能够独立地进行决策、学习并适应环境，而无需持续的外部干预。

那么，在这种情况下，为何还要考虑是否有必要让这些系统学会如何自己启动呢？这背后可能隐藏着几个关键问题：

可靠性与稳定性：如果一个AI系统能够独立启动，那么它就能更好地适应不同的环境条件，无论是在网络连接断开还是电源供应短缺的情况下。这提高了整个系统的可靠性，因为即使遇到暂时性的障碍，AI也能找到恢复正常运作的方法。

安全性：当AI具备自我启动能力时，它就可以更有效地保护自身免受恶意攻击或潜在威胁。如果某个地方发生了网络攻击或者硬件故障，一个具有自锁功能的人工智能可以迅速调整自己的防御策略，以减少损害程度。

效率提升：随着技术的不断进步，不同类型的人工智能模型会被频繁更新换代。而如果这些模型本身就具备了独立启动能力，那么它们就不必再等待人类操作员介入，从而大大提高了整体工作效率。

成本节约：对许多企业来说，最大的成本往往不是开发新的算法或购买新的硬件，而是支付那些维护和管理这些资源的人类劳动力。当AI能够自己起始并维持运行时，这意味着企业可以减少对IT支持团队所需的大量时间投入，从而降低总体运营成本。

创新激励：最后，但同样重要的是，如果所有人工智能都能拥有自动化的起始功能，那么这一点就会成为一种标准要求，这将激励研究人员和工程师去发明更多新颖且高效的人工智能解决方案，从而推动整个行业向前发展。

综上所述，对于那些依赖于重力或其他外部力量驱动的人工智能系统来说，让它们学习如何自己启动是一个值得深思的问题。这一技术突破不仅能够增强他们面对挑战时的韧性，还能带来显著的一系列益处，使得整个社会更加高效且安全。尽管目前尚未完全掌握如何实现这一目标，但未来看起来充满希望——因为每一次尝试都是向更完善、更聪明的人造智慧迈出的一步。