多倫多計(jì)算科學(xué)家Hector Levesque認(rèn)為電腦是愚蠢的，Siri和Google Voice可能可以回答一些簡單的句子，但類似于“鱷魚可以跑百米跨欄嗎？”這樣的問題，你會(huì)聽到從未聽過的答案。而更可怕的是那些人工智能研究者卻不以為然。在他眼里真正的AI是需要深入了解人類細(xì)微語言和社會(huì)互動(dòng)的本質(zhì)才能做出的回答。
在最近的國際人工智能會(huì)議上，多倫多計(jì)算科學(xué)家Levesque表示現(xiàn)在人們已經(jīng)忘了人工智能中“智能”這個(gè)單詞了。他表示，圖靈測試沒什么意義，在過去如果一臺機(jī)器通過了圖靈測試就會(huì)被認(rèn)為是智能的，可現(xiàn)在的圖靈測試跟真正的人工智能還差得遠(yuǎn)。
每一年都有很多智能機(jī)器去角逐勒布納人工智能獎(jiǎng)，但最后的贏家往往不是真的智能，而是青睞于小把戲的機(jī)器，且它們似乎“天性”更詭詐。比如你問它“你有多高？”它會(huì)有虛構(gòu)的東西來回避直接答案，有的還會(huì)用俏皮的語氣來為自己加分。也就是說它們在圖靈測試時(shí)沒有真正強(qiáng)調(diào)機(jī)器的智能化，而是潛心于研究專門的軟件，來應(yīng)付某些任意題測試。
Levesque現(xiàn)在準(zhǔn)備重塑一個(gè)人工智能，希望可以回答這樣一些問題：
1)鎮(zhèn)議員拒絕給憤怒的示威者一個(gè)許可，因?yàn)樗麄兒ε卤┝Α?這當(dāng)中誰害怕暴力？
A.鎮(zhèn)議員
B. 憤怒的示威者
2) 瓊感謝蘇珊的對他所有的幫助，誰給予了幫助？
A 瓊斯
B. 蘇珊
3) 劃過桌子右邊的大球是塑料做的。 什么是塑料做的？
Levesque設(shè)計(jì)了一系列類似的問題，對一般人看起來很容易，但靠Google搜素是很難給出答案的。這個(gè)不是很多有著瓊和蘇珊名字的Web網(wǎng)頁能解決的問題，相反，這是需要深入了解人類細(xì)微語言和社會(huì)互動(dòng)的本質(zhì)才能做出的回答。
這些問題之所以難，因?yàn)樗枰ＷR，而這不是Web頁面上的東西能讓機(jī)器學(xué)會(huì)的。大多數(shù)人工智能程序除了網(wǎng)頁上能找到的答案，其它的就會(huì)顯得相當(dāng)無措。
同樣的問題也發(fā)生在圖片搜索上
同樣的問題也發(fā)生在圖片搜索上，兩種方式：一種是本來圖片稀缺；另一種是有那種標(biāo)簽的圖片稀缺。比如搜“貓”時(shí)，有數(shù)百萬打著“貓”標(biāo)簽的圖片；但當(dāng)搜索“拿著巧克力香煙的潛水員”時(shí)，會(huì)有很多雪茄、美女、巧克力圖片也同時(shí)出現(xiàn)。搜索“右撇子”，得到的都是各種用右手做正確事情的男人，有體育明星、吉他手、高爾夫俱樂部、鑰匙鏈、咖啡杯，相關(guān)性不大。
Levesque在國際會(huì)議報(bào)告上狠狠批評了這種問題，也提醒同行們不要在那虛張聲勢了，不要再看見這個(gè)大學(xué)發(fā)表一篇報(bào)告，那個(gè)大學(xué)又有新的進(jìn)展，說他們的人工智能又進(jìn)展到一個(gè)新程度。他認(rèn)為不僅僅是當(dāng)代AI 沒能解決這些問題，而是當(dāng)代AI很大程度上已經(jīng)忘記了它們。無論是當(dāng)代專家還是大數(shù)據(jù)，它們只分析數(shù)據(jù)，卻從不分析普通人擁有的微妙和深層的意識。
