人工智能或许没有你想的那样智能！

人工智能或许没有你想的那样智能！

我们要么离‘真正的’人工智能只有咫尺之遥，要么离了数百年。”

但也如米切尔另外证明的那样，即使是当今最强大的人工智能系统也有关键性的局限。它们只擅长于狭隘定义的任务，对外面的世界一无所知；它们在数据中发现相关性，而不考虑数据的含义，因此他们的预测可能是非常不可靠的；它们没有常识。

“要么取得了巨大的进展，要么几乎没有进展，”米切尔写道。“我们要么离‘真正的’人工智能只有咫尺之遥，要么离了数百年。”

米切尔解决问题的方法使这本书具有纪念意义和启发性。她对当今人工智能技术的耐心解释给人的印象是，真正的机器智能还很遥远。她表示，电脑不仅需要更好的大脑，还可能需要更好的身体。

机器学习系统本质上是统计工作，所以很清楚，为什么它们很容易受到所馈送数据中的不准确、漏洞和其他缺点的影响。难怪如果神经网络在主要显示白人的图像上经过训练，它就不能识别黑人的脸。当一辆自动驾驶汽车无法识别一个有贴纸的停车标志，但（对人类来说）它仍然是一个明显的停车标志时，就并不奇怪。

不过，尽管米歇尔并不是第一个指出机器学习系统弱点的人，她还是在评论中加了一层解释说，即使在它们处于最佳状态的时候，计算机可能也没有你想的那么好。在过去几年里，研究人员开发出了神经网络，他们声称，在识别照片或视频中的物体时，神经网络的表现达到甚至超过了人类的表现。这在新闻中被作为另一个必然对机器优势“抵抗无果”的例子。

“top-5”的障碍是什么？这意味着正确的物体分类是机器作出的前五种猜测之一。米切尔写道：“如果给定一个篮球的图像，机器按这个顺序输出‘槌球’、‘比基尼’、‘疣猪’、‘篮球’和‘搬运车’，就被认为是正确的。top-5指标存在的原因可以理解：如果一张图片显示了不止一个物体，那么了解机器是否能检测出这些物体是很有用的。但它削弱了对极端技能的要求。米切尔表示，2017年，当该机器将正确的类别归置在其列表首位时，top-1的最高准确率仅为82%。（注：top-1准确率是指排名第一的类别与实际结果相符的准确率，即对一个图片，如果概率最大的是正确答案，才认为正确。）

如果不是因为这个特殊测试的古怪之处，他的错误率可能会更低。卡帕西写道，他和另一名测试对象所犯错误的四分之一，不是因为他们对所看到的图片一无所知，而是因为他们不知道或不记得ImageNet中使用的一些确切的标签。

更糟糕的是，“据我所知，还没有人报道过机器和人类在top-1准确率上的比较，”米切尔写道。

凭借其快速和无尽的耐心，计算机是许多应用中图像识别的理想选择。在某些情况下，它们肯定比人类更准确。但说得太过了。“物体识别尚未接近被人工智能‘解决’的程度，”米切尔写道。

我很难想象我们需要什么样的突破才能制造出这样一台机器。”

他们写道：“我们不得不从认知的角度来思考机器（‘它认为我删除了我的文件’），不管机器实际上可能遵循的规则多么简单。”

为了让机器变得不那么简单，许多研究人员正在重新探索用逻辑和常识来编码计算机的旧方法。以米切尔为例，她用类比的方式描述了她让计算机进行推理所做的努力。如果你想要一个电脑识别图像描绘“遛狗”，现在的基本方法是给它显示成千上万的遛狗的图片，然后使之相信那些照片中常见的事物——狗，皮带，手等。当机器看到之后遛狗的照片时，将触发一个积极的信号。然而，它可能会嗅出一些不寻常的遛狗行为。米切尔展示了一些例子，比如一张照片，一个人骑着自行车遛狗，另一只狗叼着另一只狗的皮带。她的研究小组正试图让计算机理解后一种情况是典型情况的“延伸”版本。

那样的工作是辛苦而缓慢的。即使它成功了——如果一台电脑可以在某种程度上理解“遛狗”可以有多种形式——如果这台机器自己从来没有遇到过狗，这种理解能有多丰富呢？

当我6岁左右的时候，我在我家附近的人行道上骑自行车，停下来看（也许还扔了） 一串从甜胶树上摘下来的带刺的种子球。突然，有人打开了街对面一所房子旁边的一扇门，出来一条棕色的狗，它犹豫了一两秒钟，然后径直扑过来，咬住我，撕破了我的灯芯绒裤子。这些记忆帮助我洞察到经历的无数方面——惊讶、恐惧和痛苦的感觉;一些狗的不可预测性;甜胶种子球的奇异古怪。相比之下，如果计算机被告知当人们说“something bit them in the ass”时并不总是一个习语，那就太肤浅了。（注：bite本意为“咬“，ass本意为“屁股”，bite （someone） in the ass指不当行为导致了不良后果。）

米切尔似乎不情愿地转变为怀疑论者的立场。“在与人工智能搏斗多年之后，我发现关于身体化的争论越来越有说服力，”她写道。

那么，怎样才能制造出一个能在世界各地移动的机器人呢？这个机器人不仅能洞察自己的行为，还能洞察人类、动物和其他机器的行为。“我几乎无法想象，”她写道，“我们需要什么样的突破才能制造出这样一台机器。”

来源：铅笔道pencilnews