最好的人工智能仍敵不過(guò)中二少年

　　2012年，IBM的Watson獲得了克利夫蘭診所勒納大學(xué)醫(yī)學(xué)院的錄取通知書，作為一名醫(yī)生院學(xué)生開(kāi)始了求學(xué)之旅。Watson是IBM的人工智能，而它進(jìn)入醫(yī)學(xué)院是在讓醫(yī)生們訓(xùn)練它，用于醫(yī)學(xué)研究。

　　三年后，你可能想當(dāng)然地認(rèn)為，或許Watson至少在對(duì)醫(yī)學(xué)的理解上有一些進(jìn)步了。但從它的同類來(lái)看，人工智能的表現(xiàn)很不如人意，甚至不能通過(guò)美國(guó)八年級(jí)的科學(xué)測(cè)試，更不要說(shuō)符合醫(yī)學(xué)院的錄取標(biāo)準(zhǔn)了。或許Watson當(dāng)初是走后門進(jìn)去的吧。

　　華盛頓大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)教授OrenEtzioni和艾倫人工智能研究所最近舉行了一場(chǎng)比賽，邀請(qǐng)800個(gè)人工智能團(tuán)隊(duì)讓其AI系統(tǒng)參加八年級(jí)(相當(dāng)于國(guó)內(nèi)的初二)科學(xué)測(cè)試。如今結(jié)果出來(lái)了：表現(xiàn)最好的也只答對(duì)了60%的問(wèn)題。換句話說(shuō)：在座的各人工智能都是……不如中二少年。

　　對(duì)Etzioni來(lái)說(shuō)，這場(chǎng)長(zhǎng)達(dá)五個(gè)月的測(cè)試說(shuō)明了人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀。得益于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的軟硬件網(wǎng)絡(luò))的興趣，Google和Facebook還有微軟等公司的系統(tǒng)在圖像語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域，達(dá)到了人類高度的表現(xiàn)水平。但要讓機(jī)器學(xué)會(huì)思考，還是一件不太可能的事，他們甚至不能進(jìn)行對(duì)話，也不能通過(guò)基本的科學(xué)測(cè)試。

　　Watson們?nèi)ツ膬?

　　遙想2011年，Watson在問(wèn)答節(jié)目Jeopardy!上擊敗了最優(yōu)秀的人類選手;就在前不久，Google的人工智能還在圍棋上戰(zhàn)勝了人類職業(yè)選手。但對(duì)機(jī)器來(lái)說(shuō)，這些都沒(méi)科學(xué)測(cè)試難。

　　研究所的科學(xué)測(cè)試不僅包括知識(shí)問(wèn)答，它還會(huì)要求機(jī)器理解基本的概念，回答進(jìn)化適應(yīng)這類復(fù)雜的問(wèn)題。其中一個(gè)多項(xiàng)選擇問(wèn)題是：

　　一些魚類成熟后的多數(shù)時(shí)間都生活在鹽水中，但會(huì)在淡水中產(chǎn)蛋。它們適應(yīng)不同環(huán)境的能力是什么的最佳例證?

　　這些多項(xiàng)選擇機(jī)器還是應(yīng)付不過(guò)來(lái)，就算是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也不行。Etzioni表示，自然語(yǔ)言處理，推理，理解科學(xué)書籍上的概念，這些都是更為復(fù)雜的挑戰(zhàn)，需要很多推理。

　　雖然多數(shù)參賽的人工智能都屬于學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)和獨(dú)立研究員，但Etzioni認(rèn)為科技巨頭的表現(xiàn)也不會(huì)好到哪里去。“Google那樣公司的得分很可能高些，但‘集體的智慧’說(shuō)明了一切，而且參賽的還有一些很聰明的人。”

　　親愛(ài)的Watson呢?Etzioni說(shuō)IBM拒絕參加比賽，因?yàn)閷?duì)這類比賽沒(méi)什么興趣，更關(guān)注解決現(xiàn)實(shí)世界中的問(wèn)題。不過(guò)Watson也不是最好的測(cè)試對(duì)象了，它以前可能主要關(guān)注問(wèn)答比賽，但現(xiàn)在已經(jīng)是一系列人工智能工具的集合了，也不能代表普遍的水平。

　　Etzioni測(cè)試是對(duì)自然語(yǔ)言處理的測(cè)試，能用來(lái)了解機(jī)器能在多大程度上理解人類語(yǔ)言。IBM的服務(wù)包括自然語(yǔ)言處理，但自Watson誕生以來(lái)，這類技術(shù)逐漸更多受到了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影響。正如你能用大量喵星人圖片訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別貓一樣，你也能用對(duì)話教它理解自然語(yǔ)言。Google甚至還用這種方式開(kāi)發(fā)了一個(gè)聊天機(jī)器人，能與你探討人生的意義。

　　但聊天機(jī)器人并不能讓人信服，而且人工智能的現(xiàn)狀不取決于單一的技術(shù)。在沒(méi)有通用方法前，我們需要多種機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能工具。就像在Etzioni的測(cè)試中，很多參賽者也用了多種工具，但結(jié)果仍舊不理想。

　　不過(guò)也有人認(rèn)為讓機(jī)器通過(guò)科學(xué)測(cè)試沒(méi)多大意義，我們關(guān)注的應(yīng)該更深遠(yuǎn)。完全多項(xiàng)選擇題并不是人工智能的目標(biāo)。既然還無(wú)法戰(zhàn)勝中二少年，人工智能們還需努力。