人工智能悖论：至关重要的常识
如今的人工智能有一个悖论：它功能极其强大、极其专业化 ， 却没有一点常识 。
现在让我们回过头来看前文提到的围棋 AI —— LeelaZero 。Leela如果想要在 25 路盘面上立于不败之地 ， 则需要更多专门针对 25 路围棋对战的数据以及更长时间的自我对局训练 ， 才最终有可能获得全胜局面 。但 Leela 不知道围棋的基本常识通用于不同盘面 ， 也不懂得类推和移情 。这也从另一个侧面反映出了 AI 的另一个“不聪明”之处——对于人类常识的缺失 。
常识缺失的人工智能是什么样的呢？唤醒你的 Siri、Alexa、天猫精灵或者小爱同学 ， 尝试着和它对话（最多） 两分钟 ， 你就多多少少有些感触了 。杨立昆在《科学之路：人 ， 机器与未来》中也对此有过具体的描述：
一个翻译系统有时可能会产生一些滑稽的错误而不自知 ， 自动驾驶汽车可以从点A行驶到点B ， 但它并不知道什么是驾驶员 。比如虚拟助手可以报告交通信息 ， 能调到你点播的广播电台 ， 但如果你告诉它 ， “Alexa ， 我的手机掉进了浴缸 。”它不会知道这代表着你的手机湿了 ， 且需要更换 ， 因为它只能在接受训练的范围内工作 。如果想要系统更有效地回答问题 ， Alexa 必须具备一些常识 ， 即一些有关世界运作方式及其物理规律的约束知识 。
常识至关重要 ， 它制约着我们与世界的联系 ， 它能填补空白 ， 弥补隐含的信息 。我们看到一个坐在桌子旁的人 ， 可能看不到他的腿 ， 但知道他肯定有腿 ， 因为我们对人类有一定的了解 。我们的大脑还整合了物理学的基本定律 ， 比如 ， 如果有人打翻了眼前的玻璃杯 ， 那么杯子里的水就会洒得满桌子都是 。我们知道如果不拿住某个东西 ， 它就会掉下去 。我们还能够意识到时间流逝、万物运动 。
我们在生命的头几个月和几年中逐渐了解世界的模型——我有意使用了与人工智能领域相同的词汇 ， 这使我们可以将某个普通的句子补充完整 。这个句子的其余部分并没有向我们提供有关整个句子的所有信息 ， 但我们还是能够将这个句子补充完整 ， 因为我们知道世界的运行规律 。同样 ， 当我们阅读一个文本时 ， 可以或多或少预测到下一个句子；当我们观看一个视频时 ， 能够或多或少预测到接下来一连串的动作和反应 。
由此可见 ， 人类常识对于培养人工智能的学习能力至关重要 ， 否则它只是一个功能强大、专业化高 ， 却没有任何概念、文化、什么都不懂且耗能极高的应用程序 。
人类大脑——永远的神
到目前为止 ， 人类的学习方法比任何一种人工智能的学习方法都更为有效 。在人脑中 ， 额叶专用于获取有关世界运转规律的常识 ， 这就是智力的本质 。动物学习的方法与人类学习的方法大致相同 。有些物种的天赋更高 ， 在鸟类中 ， 乌鸦就特别有天赋 。在海洋动物中 ， 章鱼非常聪明 。再说说猫 ， 它们没有人类的推理能力 ， 但依然比最聪明的机器拥有更多的常识 ， 老鼠也一样 。所有这些动物都通过观察来学习世界运转的规律 ， 获得了可以增加生存概率的预测模型 。如果人类能制造出像老鼠或松鼠一样聪明的机器 ， 人工智能事业或许就成功了 。

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也就是说 ， 即便是最先进的人工智能系统也存在局限性 ， 它们可能还不如一只猫聪明 。此外 ， 人工智能不仅在智识上比不上人类大脑 ， 在功耗的节省上也远远落后于人类大脑 。

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