人工智能大会在中国的哪一个城市举办，盘点2019世界人工智能大会的意义( 八 ) _人类

同样，说到电影情节或是报刊文章的中心思想，我们宁愿相信初中生的理解，也不敢相信AI系统的判断。就算我们再不喜欢给宝宝换尿布，也不敢想象，如今正在开发中的机器人能帮我们做这件事并且足够可靠。
理想与现实之间，存在着一个被称为AI鸿沟的大坑
构建有能力对世界进行推理的系统，有能力对周边世界形成深刻理解的系统，才是朝向值得我们信任的AI系统前进的正确方向。
如何为机器赋予对世界产生更深刻理解的能力。业界若想进步，这是个必须解决的问题。没有更加深刻的理解能力，我们永远也无法获得真正值得信任的AI 。用技术行话来说，我们可能会陷入局部最大值，这种方法比已经尝试过的任何类似的方法都要好，但是没有好到可以将我们带到想去的地方。
电影《机械姬》剧照。
现在，理想与现实之间，存在着一个被称为AI鸿沟
（The AI Chasm）
的大坑。追根溯源，此大坑可一分为三。其中每一个都需要我们坦诚面对。
第一个坑，我们称之为“轻信坑” 。人类在进化过程中，并没有发展出在人类和机器之间进行区分的辨别能力，这就让我们变得特别容易被愚弄。我们之所以认为计算机可以拥有智慧，是因为人类的整个进化过程都是与人为伴，而人类本身的行为是以思想、信仰和欲望等抽象概念为基础的。从表面看来，机器的行为常常与人类行为有相似之处，于是我们会不假思索地认为机器也拥有和人类一样的某种思维机制，而事实上，机器并不具备这样的能力。我们总是控制不住自己，从认知的角度去看待机器
（“这台计算机认为我把文件删除了”）
，根本不在意机器实际遵从的规则是多么的简单通透。但是，某些完全适合用在人类身上的推论，放到AI身上就会大错特错。为向社会心理学表达敬意，我们参考其中一条中心原则的称谓，将此现象称为“基本超归因错误” 。
第二个坑，我们称之为“虚幻进步坑”：误以为AI解决了简单问题，就相当于在难题上取得了进步。IBM对沃森的大肆吹捧，就属于此类。沃森在Jeopardy!竞技节目中获胜，被认为是机器在语言理解方面走出了一大步，而实际上并非如此。
第三个坑，就是我们所称的“鲁棒坑” 。在业界，我们时常目睹这样的现象：每当人们找到了在某些时候能发挥作用的AI解决方案，他们就会假定，只要再稍加努力，再多一点数据，此系统就能在所有的时刻发挥作用。而事实并不见得如此。
若想跨越“AI鸿沟”这个大坑向前走，我们需要做到三件事：搞清楚AI技术的利害关系；想明白当前的系统为什么解决不了问题；找到新策略。

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