不便的真相：为什么人工智能短期内无法超越人类

许多人认为，现在是时候从历史角度审视当前人工智能的成功了。麻省理工学院机器人学教授、iRobot与Rethink Robotics联合创始人罗德尼·布鲁克斯在接受IEEE Spectrum采访时谈到了他对人工智能未来的看法。不过，在谈论未来之前，需要先回顾人工智能的历史。 

20世纪60年代，早期人工智能研究者常常满怀期待地预测，再过10年就能出现达到人类水平的智能机器。这种形式的人工智能建立在基于符号的逻辑推理之上，并依赖于如今看来慢得可笑的数字计算机来实现。同一批研究者还审视并否定了神经网络。 

20世纪80年代，人工智能迎来第二个时代，它建立在两项技术之上：基于规则的专家系统，即一种更具启发式特征的符号逻辑推理形式，以及因新学习算法出现而复兴的神经网络。人们再次屏息预言人类在智力上的主导地位即将终结。 

第三个也是当前的人工智能时代始于21世纪初，出现了新的符号推理系统，它们基于能够解决名为3SAT的一类问题的算法，以及另一项称为同步定位与建图（SLAM）的成果。SLAM是一种方法，可以在机器人在世界中移动时逐步构建地图。 

2010年代初，随着在海量数据集上训练的神经网络出现，这一浪潮获得了强劲动力。很快，它演变成一场由承诺、炒作和盈利应用构成的海啸。无论你对人工智能具体有何看法，现实是几乎每一个成功的部署都具备以下两种特点之一：某处有人“在环路中”，或者系统出错时的代价非常小。 

2002年，iRobot推出了首款大众化的自主扫地机器人Roomba，其价格严重限制了可以为它配备的人工智能数量。然而，有限的人工智能并不是问题。在最糟糕的故障情况下，Roomba只是没能吸走一层灰尘，或者漏掉了地板上的垃圾。 

同年，该公司开始在阿富汗、随后在伊拉克部署数千台机器人中的首批产品，用于协助部队拆除简易爆炸装置。那里的故障可能会导致有人丧命，因此始终有人在环路中，向机器人上的人工智能系统发出控制指令。 

如今，人工智能系统会自行决定在网页上向我们展示哪些广告。选择愚蠢的广告并不是什么大问题，实际上这种情况很多。同样，基于人工智能的搜索引擎会向我们展示一份候选列表，让我们只需一眼就能选出想要的结果。在交友网站上，人工智能系统决定我们能看到谁，但幸运的是，这些网站不会在没有我们参与的情况下安排人们结婚。 

无论营销人员怎么说，目前安装在量产汽车上的唯一自动驾驶系统都属于第二级系统。这些系统要求人类驾驶员双手握住方向盘并始终保持警惕，以便在系统出错时立即接管车辆。已经出现过因驾驶员未加注意而导致致命后果的事故。 

这并不是人工智能系统唯一的可怕故障，而且往往无人知晓。例如，有人因基于面部识别技术而被错误逮捕，该技术对少数族裔的识别效果很差，犯下了任何一个细心的人都不会犯的错误。 

有时，即使失败的后果并不严重，我们也会陷入困境。人工智能系统让我们的智能音箱，以及汽车中的娱乐和导航系统具备了语音和语言理解能力。我们这些消费者很快就会为每一个这样的人工智能代理调整自己的语言，迅速摸清它们能听懂什么、听不懂什么——这在很大程度上与我们对待自己的孩子和年迈父母的方式相同。 

语音人工智能助手被设计为：在不让我们厌烦的前提下，提供它们认为合适的信息量，同时通报所有可能需要纠正的重要事项。我们应该问的不是你的人工智能系统能为你做什么，而是它让你为它做了什么。 

人工智能已深深渗透到我们的生活中。在无数其他工作中，神经网络支撑着我们的虚拟助手，为网购提供推荐，识别照片中的人物，检查银行交易以发现欺诈行为，转写我们的语音消息，并过滤社交网络上的仇恨信息。 

要迈向下一个层次，研究人员正尝试将人工智能与机器人技术结合起来，打造一种能够在混乱且不可预测的现实世界中做出决策并控制物理身体的智能。这是一个具有潜在革命性的目标，已经吸引了地球上一些最具影响力的研究机构的关注。