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机器学习已经突飞猛进,但最先进的AI仍然无法像一个人那样去理解世界——这是它们进化道路上的主要障碍。不到一岁的婴儿就能自然掌握的“客体永久性”是人感知现实世界的基本原则,最先进的AI却无法理解。基于机器学习理念的训练始终无法帮助AI理解我们人类视为理所当然的许多事,比如让自动驾驶AI明白路上的其他车辆有发动机和四个轮子,又比如它们要遵守交通法规和遵循物理定律。一位瑞典学者推出了一种与现有算法不同的“符号推理引擎”,试图教会AI“知其所以然”。他的尝试正体现了AI发展历程中的一个重要争议点。
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《经济学人·商论》2021-09-17
它比七个月大的孩子聪明吗?

Is it smarter than a seven-month-old?

汽车人工智能
它比七个月大的孩子聪明吗?
如何提高无人驾驶汽车的智能
到七个月大时,大多数孩子都已经知道,物体即使在我们看不到它时仍然存在。把玩具放到毯子下面,这个年龄的孩子会知道它还在那儿,他可以伸手到毯子下面把它拿回来。这种对“客体永久性”的理解是孩子正常发育的一个里程碑,也是人感知现实世界的一个基本原则。
它也是无人驾驶汽车不具有的东西。而这是个问题。自主车辆日益先进,但它们仍然无法像一个人那样去理解世界。对一辆无人驾驶汽车来说,一辆被驶过的厢式车暂时遮住的自行车在那一刻就不复存在了。
这种缺陷是目前被广泛运用的一门计算学科的基本特征,这门学科不无误导地给自己取名人工智能(AI)。当前的AI通过对世界做复杂的统计建模来工作,但它缺乏对现实的更深入的理解。如何让AI多少拥有一些类似的深入理解——比如一个七个月大孩子的推理能力——是目前一个被研究活跃的课题。
现代AI建基于机器学习的理念。
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【衍生阅读】学不会常识:AI的致命短板?
《经济学人·商论》2020-07-01
技术季刊《AI及其局限:比预期更陡峭》系列
从很多方面来说,现在的AI还是个黑匣子。经历了2016年之后的狂热之后,AI产业显然进入到了寒风瑟瑟的秋季。到底该如何预测AI的未来?《经济学人·商论》去年推出的技术季刊系列文章为你解答:
  • 为什么大数据不够大?《没那么大》(Not so big)
  • 为什么算力可能不是衡量智慧最好的指标?《机器学习中》(Machine, learning)
  • 为什么无人驾驶可能是个自欺欺人的泡泡?《路障》(Road block)
  • 为什么“无聊的AI”最可爱?《算法和军队》(Algorithms and armies)
  • 为什么AI的炒作过头了?《面对现实》(Reality check)
人工智能及其局限
面对现实
本文作者蒂姆·克罗斯(Tim Cross)说,经过多年的热捧,人们开始认识到AI的局限性
那就像是世界创造了第二个中国——只不过构成它的不是十几亿人和数百万家工厂,而是算法和嗡嗡作响的计算机。专业服务公司普华永道(PwC)预测,到2030年,人工智能(AI)将为全球经济增加16万亿美元。而全球第二大经济体2018年所有活动的总和——从银行、生物技术到商店和建筑业——也不过13万亿美元。
普华永道的说法并不稀奇。它的竞争对手、麦肯锡的预测者认为,这个数字大概在13万亿美元。其他人则希望从定性而非定量的角度一语惊人。谷歌的老板桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)形容AI的发展“比火或电的影响更深远”。其他预测也描绘了同样宏大的变化,但不那么令人愉快。聪明的计算机能完成放射科医生、货车司机或仓库工人的工作,可能导致一大波失业潮。
不过,今天的AI技术是否真会带来那么翻天覆地的变化?对此的怀疑近来悄悄滋生。AI正在触及这样或那样的极限,也没能兑现它的一些支持者所做的更宏大的承诺。
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