图灵奖得主、法国顶级科学家:人工智能太笨了,没法统治人类出品|远读重洋转载授权请在本

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人工智能常常被认为是一项将要颠覆世界的技术。
从这一概念诞生至今的65年中，无数电影与小说塑造了各种经典的人工智能角色， AI（ArtificialIntelligence）也很快成为人类未来世界蓝图中的重要组成部分。
【图灵奖得主、法国顶级科学家:人工智能太笨了,没法统治人类】但在人工智能不断拓宽我们对未来想象的同时，也不乏“AI统治世界”“AI监视隐私”等等一类的消极论调。

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在所有击碎人类宇宙中心信念基石的科学革命中，人工智能绝对算是其中我们又爱又恨的一场。
在AlphaGo战胜了韩国棋手李世石后，一名比利时程序员在DeepMind发表的最新论文的基础上开展了一项开源的围棋AI项目——LeelaZero 。其中Leela是人工智能的名字。
仍然是人和AI的对弈，结果是Leela在19路盘面取得压倒性胜利，而在25路棋局上完败，且无一例外。

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这说明只接受过19路围棋训练的人工智能Leela也只会下19路的围棋，即使那些数据一直存储在其数据库中，它也不知道该如何将19路盘面的训练“经验”移植到25路围棋的对战上。
那么问题来了，一直以来被认为终将反超人类的人工智能，难道并不聪明吗？
图灵奖得主、Facebook首席人工智能科学家杨立昆（YannLeCun）在他的新书《科学之路：人，机器与未来》中告诉我们：AI ，真的不是你想的那样。
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AI ，真的不是你想的那样
人工智能正在改变人类对自身的看法，不断冲击着人类独有的的“物种”傲慢。
在文艺作品中， AI危险又美丽，为人类服务却各方面都比人类更加强大、更有创意。但在现实中， AI落地的应用却往往不懂常识、行动迟缓且耗能极大。
当你凝视人工智能时，人工智能并不一定在凝视你，因为它根本不知道为什么要凝视你，至少现在不知道。原因就是人工智能缺乏常识，没有感知，甚至没有办法根据场景变换对已存储的知识活学活用。

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DeepMind训练了一个可以玩经典雅达利（Atari）视频游戏的系统，系统一共包括80个游戏，每场比赛它至少要花费80个小时来训练，才能勉强达到合格水平，而一个人只需要15分钟就可以做到这一点。
但实际上，这80个小时是机器实时玩游戏时所花费的训练时间，在训练结束之后，它可以用（比人类）更快的速度进行游戏，甚至可以同时进行多个游戏。也就是说，如果让系统运行更长的时间，它将达到人类无法企及的超高效率。
但并不是所有应用AI的系统都有足够的时间成本去用更长时间接受更多的训练，比如自动驾驶领域。
自动驾驶系统中的AI必须跟随汽车在道路上行驶以获得更多训练数据——必须驾驶数百万个小时，模拟引起成千上万次的撞车事故，而后才能学会如何避免撞车。
如果汽车掉下悬崖，系统一定会说“哦豁，完蛋” 。但这只会稍微纠正其策略，第二次汽车可能会以不同的方式掉下悬崖，然后系统会再次纠正一点。
依此类推，在系统彻底弄清楚如何避免跌落悬崖之前，汽车必须像这样重复跌落悬崖数千次（还不止），其执行难度和资金耗费可想而知。

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