總的來(lái)說(shuō)，其實(shí)我們不知道自己的大腦最擅長(zhǎng)什么。
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人工智能的前景如何？外行往往會(huì)十分樂(lè)觀，甚至認(rèn)為會(huì)出現(xiàn)技術(shù)奇點(diǎn)、機(jī)器人統(tǒng)治人類(lèi)等等。而內(nèi)行卻正相反，因?yàn)樗麄冎?，人工智能在歷史上有過(guò)多次大起大落，每一次過(guò)度樂(lè)觀之后都是長(zhǎng)期的蕭條。
為什么會(huì)這樣？人工智能專(zhuān)家、暢銷(xiāo)書(shū)《復(fù)雜》的作者梅拉妮·米歇爾教授最近寫(xiě)了一篇文章《為什么人工智能比我們想象得困難》（Why AI is harder than we think），進(jìn)行了深入的分析。她指出，對(duì)人工智能的思考經(jīng)常出現(xiàn)四種謬誤（fallacy），導(dǎo)致人們對(duì)智能機(jī)器產(chǎn)生錯(cuò)誤的信心。
謬誤一：每個(gè)小進(jìn)步都是通往最終人工智能路上的基石。
哲學(xué)家Hubert Dreyfus將這種認(rèn)知稱(chēng)為“第一步謬論”。他說(shuō)：“我們總是認(rèn)為，自從我們?cè)谟?jì)算機(jī)智能方面的第一次工作以來(lái)，我們就一直在朝著通用人工智能緩慢前進(jìn)，并最終實(shí)現(xiàn)終極態(tài)的人工智能。我們還盲目的相信，我們對(duì)代碼和程序的任何改進(jìn)，無(wú)論多么微不足道，都算作是一種人工智能的進(jìn)步?！彼昧怂墓こ處煾绺鏢tuart Dreyfus的一句話(huà)調(diào)侃道：“這就像是說(shuō)第一只爬上樹(shù)的猴子正在朝著登陸月球前進(jìn)一樣荒誕不經(jīng)?！?/p>
謬誤二：容易的任務(wù)很容易做，難辦的任務(wù)很困難。
這聽(tīng)起來(lái)好像是句廢話(huà)，但它是個(gè)謬誤。實(shí)際情況是，對(duì)人類(lèi)來(lái)說(shuō)容易的事情對(duì)人工智能很難，而對(duì)人類(lèi)困難的事情對(duì)人工智能卻很容易。
人工智能先驅(qū)馬文·明斯基解釋過(guò)，人類(lèi)在沒(méi)有太多思考的情況下所做的事情，比如眺望世界，理解我們所看到的，進(jìn)行對(duì)話(huà)，走在擁擠的人行道上而不撞到任何人等等，這些事情對(duì)機(jī)器來(lái)說(shuō)是最困難的挑戰(zhàn)。反之，解決復(fù)雜的數(shù)學(xué)問(wèn)題，掌握國(guó)際象棋和圍棋等游戲，以及在數(shù)百種語(yǔ)言之間互相翻譯……這些對(duì)人類(lèi)非常困難的問(wèn)題，對(duì)機(jī)器來(lái)說(shuō)卻相對(duì)容易。
這被稱(chēng)為“莫拉韋茨悖論”（Moravec's paradox），以機(jī)器人學(xué)家Hans Moravec的名字來(lái)命名。他寫(xiě)道：“讓計(jì)算機(jī)在智力測(cè)驗(yàn)或跳棋時(shí)表現(xiàn)出成人水平的表現(xiàn)相對(duì)容易，但在感知和行動(dòng)能力方面，計(jì)算機(jī)窮極一生很可能也達(dá)不到一歲孩子的水平?！瘪R文·明斯基指出，總的來(lái)說(shuō)，其實(shí)我們不知道自己的大腦最擅長(zhǎng)什么。
謬誤三：助記法的陷阱（wishful mnemonic）。
例如，IBM有一臺(tái)著名的超級(jí)電腦叫做沃森，IBM說(shuō)“沃森可以在幾秒內(nèi)閱讀世界上所有的醫(yī)療保健文本”。IBM的網(wǎng)站聲稱(chēng)，沃森能夠“理解其中語(yǔ)言的上下文和細(xì)微差別”。又如，DeepMind的聯(lián)合創(chuàng)始人Demis Hassabis說(shuō)：“AlphaGo的目標(biāo)是擊敗世界上最好的人類(lèi)玩家，而不僅僅是模仿他們。”AlphaGo的主要研究人員David Silver說(shuō)：“我們?cè)诒荣惖倪^(guò)程中總是去問(wèn)AlphaGo，問(wèn)它覺(jué)得它在比賽的過(guò)程中表現(xiàn)如何。但是直到比賽快結(jié)束的時(shí)候，AlphaGo才認(rèn)為它將獲勝?！?/p>
請(qǐng)問(wèn)，沃森和AlphaGo真的知道什么叫閱讀、理解、擊敗和認(rèn)為嗎？當(dāng)然不知道，它們只是在執(zhí)行程序。
人們可能會(huì)爭(zhēng)辯說(shuō)，類(lèi)似這樣的詞匯只是方便機(jī)器速記而已。然而，這種速記可能會(huì)誤導(dǎo)那些試圖理解結(jié)果的吃瓜群眾，從而連帶著影響媒體對(duì)這些結(jié)果的報(bào)道。而且這還會(huì)潛移默化地改變?nèi)祟?lèi)對(duì)于AI系統(tǒng)的思考方式，即使是人工智能專(zhuān)家也會(huì)受此影響，從而對(duì)AI系統(tǒng)與人類(lèi)智能的相似程度作出錯(cuò)誤的判斷。
謬誤四：智能都在大腦中。
這話(huà)的意思是，智能可以與身體分離。它既可以作為一種非物質(zhì)的信息存在，也可以完全封裝在大腦中。缸中之腦（brain in a vat），就是對(duì)此一個(gè)著名的比喻。
這種假設(shè)導(dǎo)致了這樣的猜測(cè)：要實(shí)現(xiàn)人類(lèi)級(jí)別的人工智能，我們只需要擴(kuò)大機(jī)器的計(jì)算存儲(chǔ)單元，以匹配大腦的“計(jì)算能力“，然后為這種大腦匹配的“硬件”開(kāi)發(fā)合適的“軟件”。
硬件當(dāng)然是需要提升的，但這是否就夠了呢？越來(lái)越多的研究人員開(kāi)始質(zhì)疑“智能僅存在于大腦”這個(gè)基礎(chǔ)假設(shè)，希望從另一個(gè)角度理解和創(chuàng)造人工智能。
幾十年來(lái)，許多認(rèn)知科學(xué)家一直在主張讓人們關(guān)注身體在所有認(rèn)知活動(dòng)中的中心地位。這個(gè)領(lǐng)域叫做具身認(rèn)知（embodied congnition）。認(rèn)知心理學(xué)和語(yǔ)言學(xué)的結(jié)果表明，我們的許多抽象概念，幾乎都是基于物理的、基于自身的內(nèi)部模型的，還有一部分是由日常語(yǔ)言中發(fā)現(xiàn)的基于身體的隱喻系統(tǒng)所揭示的。
與具身認(rèn)知理論相關(guān)的是，伴隨著我們深層社會(huì)生活的情感和“非理性”的偏見(jiàn)，通常會(huì)被認(rèn)為與智力是分開(kāi)的，或者阻礙理性的。但實(shí)際上它是使智力成為可能的關(guān)鍵。人工智能通常被認(rèn)為是針對(duì)一種“純粹的智力”，一種獨(dú)立于如飲食和睡眠等情緒、非理性和生存需求的存在。但這種定義可能正是在某些方面限制了人工智能的發(fā)展，導(dǎo)致了人們對(duì)人工智能的誤解與恐慌。
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