1950年代首次提出“人工智能”(AI)時(shí)，最終的夢(mèng)想是創(chuàng)造一種比人類更智能的技術(shù)。從那以后，人工智能研究經(jīng)歷了波折。但是，由于機(jī)器學(xué)習(xí)(尤其是深度學(xué)習(xí))的興起，看來(lái)AI終于在聚集動(dòng)力，每一個(gè)成功的故事都緊隨其后。

如今，人工智能系統(tǒng)可以完成比人類更好和更快的各種任務(wù)。甚至創(chuàng)造力-人們長(zhǎng)期以來(lái)一直認(rèn)為AI系統(tǒng)無(wú)法訪問(wèn)的領(lǐng)域-觸手可及。2017年，計(jì)算機(jī)軟件AlphaGo Zero在中國(guó)棋盤游戲“ Go”中擊敗了其前身，這是人類從未想過(guò)的舉動(dòng)。該軟件未接受過(guò)人工數(shù)據(jù)培訓(xùn)，而僅接受過(guò)計(jì)算機(jī)之間玩游戲的數(shù)據(jù)培訓(xùn)。完全消除對(duì)人工輸入的需求本身就令人印象深刻，但是第37步成為AI研究的一個(gè)里程碑，因?yàn)樗C明了AI系統(tǒng)可以超越作為輸入提供的數(shù)據(jù)，證明了其創(chuàng)造能力。

人工智能系統(tǒng)是否會(huì)超越人類?

不完全的。人類的力量在其他地方：我們是快速學(xué)習(xí)者，并迅速適應(yīng)新任務(wù)。對(duì)于AI系統(tǒng)，這是一個(gè)真正的絆腳石。例如，要掌握一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)游戲(平均每個(gè)人可能需要15分鐘的學(xué)習(xí)時(shí)間)，AI系統(tǒng)最多需要924個(gè)小時(shí)。至于適應(yīng)性，如果僅更改一條規(guī)則，則AI系統(tǒng)必須從頭開(kāi)始學(xué)習(xí)整個(gè)游戲。

AI系統(tǒng)仍然存在一定風(fēng)險(xiǎn)的另一個(gè)原因是，當(dāng)它們出錯(cuò)時(shí)，它們通常是完全錯(cuò)誤的。想像一下一個(gè)病毒性的YouTube視頻，這個(gè)視頻是一個(gè)小男孩要求亞馬遜的Alexa播放流行的兒童歌曲，Alexa對(duì)此曲解了誤解，反而提議播放成人電影。雖然沒(méi)有人會(huì)用這種方式來(lái)解釋請(qǐng)求，但Alexa和整個(gè)AI系統(tǒng)仍然缺少人類最被低估的技能之一：常識(shí)。

換句話說(shuō)，要?jiǎng)?chuàng)建完美的數(shù)字助手，我們需要使AI系統(tǒng)更像人類。這并不意味著我們需要賦予機(jī)器人自我意識(shí)或使它們看起來(lái)像人類。以嵌入在手機(jī)或眼鏡中的軟件形式的AI系統(tǒng)可能同樣強(qiáng)大。但是，我們確實(shí)需要能夠像人類一樣思考和交流的AI系統(tǒng)。