AI已經很努力了，但仍稱不上智能

IBM深藍對戰卡斯帕羅夫

在商業史中，人們記錄了許多意義非凡的時刻。1876年貝爾打出第一通電話時說到：“沃森先生請你過來，我想見見你”，這一刻便是其中之一。另一個意義重大的瞬間發生在1997年，IBM制造的計算機“深藍”在象棋比賽中打敗了當時的世界冠軍卡斯帕羅夫。此外，在2011年時，一臺更加智能的IBM計算機“沃森”在名為“危險邊緣”的電視游戲節目中打敗了人類選手，贏得了比賽的勝利。

后面關于IBM的兩個事實告訴我們，機器智能正在飛速進步。我們并不清楚在“危險邊緣”這個游戲中勝出意味著什么，也不知道需要多聰明才能獲勝。但不管怎樣，計算機的勝利讓技術人員們興奮不已，因為這意味著圖靈確立的衡量計算機智能水平的指標中，它們已經實實在在跨出了重要的一步。他的圖靈測試預言，在有一天機器將能夠和人類進行交流，而它們表現出的交流方式，將使得人們無法分辨交流的究竟是人類還是機器。

在某種程度上來說，出現這種計算的進步并不費解。早在40年前，芯片巨頭英特爾的聯合創始人戈登·摩爾所提出的摩爾定律就暗示了這一切。這條定律指出，每隔兩年計算機芯片的性能將翻倍。雖然這不是什么里程碑式的定律，但這些年計算機的不斷進步表明，時至今日，它們仍在以類似的速度擴展運算和數據處理能力。

艾倫·圖靈

當1959年的一臺IBM計算機和人類玩跳棋時，它還不具有“深藍”那樣高的計算能力。 而且相比象棋而言，跳棋很容易，因為它有很多重復的運動，并且計算量也更小，不過當時計算機的能力也非常有限。而“危險邊緣”則是一個完全不同的游戲，它比動一動棋子復雜得多。“深藍”在這個游戲上取得的勝利對人工智能領域的人來說，就是一個意義非凡的時刻。但是，海量數據的處理真的能夠帶來真正的智能或者是仿真人工智能嗎？

把一切交給計算機？

如今，有大大小小眾多的公司都在探求人工智能的圣杯。他們中的許多還撲朔迷離，IBM則是個另類，他們的沃森現在被人們當作一個工具來使用。在紐約，有一幢緊鄰硅巷的建筑，里面的人們正努力開發它的智能。這些人中包括來自貝爾實驗室的專家，用于開發機器智能的語音識別能力。

在紐約的一家醫院，一名著名的癌癥專家正使用沃森的數據收集能力來擴展其知識庫，根據輸入的癥狀信息，提供給其相關領域的最新成果。

一些人認為，我們不久將進入一個新的時代，計算機診斷將大大提高人類的診斷水準，我們將很快從藥用社會很快會變為機器智能社會。不過紐約的專家們不這樣認為，他們相信人類醫生在一些關鍵的地方仍然會起到作用。醫生可以使用沃森來擴展學識，但不會用它做獨立的診斷分析。

沃森贏得“危險邊緣”競賽

我們經常會看到一些討論：機器在什么時候會超越人類的思維？從事這一領域的專家對一些論斷大多持謹慎的態度，這些論斷包括Google總工程師科茲維爾提出的接管論。他認為，人類將很快在智能機器前黯然失色。他堅信總有一天（可能是2050年），計算機將進化到和人類一樣聰明。而根據摩爾定律，在那兩年之后，它們的聰明度還將翻倍。到那時，把世界拱手讓給它們也是意料之中的事，因為它們比我們知道的要多得多，而且還會不斷進步。

除了他關于機器接管的奇點理論，許多人還是認為，在計算機能力演化的過程中，人工智能并不是一個固定的門檻。伴隨著海量數據存儲的增長，這其實是計算機不斷擴展的檢索和模式認知能力的寫照，人工智能的概念反映了計算機處理這些事物的能力。每一小步，如每一次機器對人類在象棋、跳棋或者“危險邊緣”的勝利，都是向著造出和我們一樣充滿智慧的機器所邁出的實質性一步。

但是處理數據并從中學習，只是人類掌握的事物中的一部分。對于我們中的很多人來說，計算機掌握大量數據已是非常聰明，但仍然沒有達到人類般的智慧。

這一過程可能會要經歷很長時間，而像沃森這樣的計算機還會完成更多讓人印象深刻的成就，但這些成就絕不會是實現真正的人工智能本身。

via bbc

雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。