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( 二 ) 出品|远读重洋转载授权请在本

以上两个示例足够说明一点：AI不是天才，不能轻而易举地获得“智慧” ，它需要大量的训练和数据支撑才能在某一具体事件上做到人们所说的“聪明” ，但这中间耗费的时间、算力等等成本又远远超过人们的普遍预想。
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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。

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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。

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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。
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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。人类的大脑仍旧是永远滴神。
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。