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如何创造可信的AI mobi,epub,azw,pdf,txt,kindle电子书网盘下载

如何创造可信的ai.jpg

作者: [美] 盖瑞·马库斯(Gary Marcus ) / [美] 欧内斯特·戴维斯（Ernest Davis）
出版社: 湛庐文化/浙江教育出版社
原作名: Rebooting AI：Building Artificial Intelligence We Can Trust
译者: 龙志勇
出版年: 2020-5-31

常识，深度理解的关键

让推理步入正轨，找到正确的方式来对知识进行表征，专注于正确的领域，如时间、空间和知识，都是解决方案的一部分，也可以帮助我们达到丰富认知模型和深度理解的目标，这些正是改变AI范式最急需的东西。

为了让理想变成现实，我们还需要从根本上重新思考学习是如何进行的。我们需要创造出一种能利用上现有知识的全新学习方式，而不是每遇到一个领域，都要固执地从零开始。当下的机器学习领域，目标与此恰恰相反。研究人员和工程师总是将关注点集中在特定的窄任务上，想要从一张白纸开始，凭借一己之力把事情做成。人们心存美好的幻想，盼着有一个魔法系统（根本不存在），最终能通过观看YouTube视频便学会所有需要了解的一切，而无须事先掌握任何知识。但是，我们找不到任何证据来证明这个幻想可能成真，整个领域也没有朝着这个方向有所进步。这种说法充其量不过是个空头支票——现在的AI视频理解，太过粗糙、太不精确。

举例来说，监控系统可能可以在视频中识别出一个人在走路状态下和跑步状态下的区别，但不能识别给自行车开锁和偷自行车之间的区别。就算在最好的情况下，当前的系统所能做的，也只是给视频贴标签，而且实际效果也的确不怎么样，从我们之前看到的诸多错误案例中便可见一斑。现在没有哪个系统能看明白《斯巴达克斯》，搞清楚里面的情节是怎么回事；或者从关于阿曼佐的影片中推断出人类喜欢钱，不喜欢丢钱包；更无法将维基百科和整个互联网中关于钱包和人类的全部信息进行消化吸收，去提高自身的能力。给视频打标签，和对视频中讲述的故事加以理解完全不是一码事，也与随着时间的发展逐步掌握关于整个世界如何运作的知识搭不上边。

至少我们认为，所谓的无监督视频系统，应该能在看过《罗密欧与朱丽叶》之后，告诉我们一些关于爱情、讽刺和人际关系的信息。这个目标实在是太过荒诞不经，与现实情况的距离要以光年计。到目前为止，我们能提出的最靠谱的问题，只能是极窄的技术问题，比如“视频中的下一帧会是怎样的”。如果我们提问，罗密欧若从未见过朱丽叶则会发生什么，系统会找不到做出任何回答的根据。对于系统来说，这个问题的荒谬程度，就像是让比目鱼去打篮球一样。

除此之外，我们也不能将小娃娃和洗澡水一起泼出去。显而易见，如果我们想要取得进步，关键就是要找到更为复杂、以知识为基础的学习思路。莱纳特通过CYC积累的经验告诉我们，对机器需要知道的所有东西进行人工编码，并不现实可行。机器必须要自己去学习很多东西。我们可能需要用人工编码的方式，教会机器锋利的硬刀片可以切割软质材料的事实，但随后，人工智能应该能在此基础之上去学习刀、奶酪刨丝器、割草机和搅拌机的工作原理，而不需要人工编写这些机制的代码。

纵观历史，AI一直在两个极端之间横冲直撞：要么一切都由人工编写代码，要么一切都让机器自己学习。通过积累更多贴有标签的照片，就可以对狗的分类系统进行改进。然而，将割草机的工作原理与刀的工作原理通过做类比进行学习，则是完全不同的做法。太多的研究工作，都集中在前者上，而将后者完全置之不顾。给刀的图片贴标签，不过是学习像素之中的相同规律，而若想理解刀的作用，则需要拥有对形态和功能的更加深刻的知识，掌握形态与功能间的相互关系。对刀的作用（和危险性）加以理解，不是积累多少图片的问题，而要对因果关系进行理解和学习。进行婚礼策划的数字助理，不能只知道人们通常会将刀和蛋糕带到婚礼现场，还应该知道刀是用来切蛋糕的，而如果这场婚礼不用蛋糕，而是选用了专门定制的婚礼奶昔，那么就需要额外订购一批吸管。若想到达这样的高度，我们需要将学习提升到全新的水平上来。

对人类心智的研究让我们明白一个道理，最终还是要去寻找某种妥协：我们需要的不是每件事都要从头学起的白板，也不是为每一个可能构想出来的紧急情况都事先做好精准到全部细节的系统，而是在强健的先天基础之上，精心构建而出的混合模型，允许系统在概念和因果层面上学习新事物；我们需要的是能够对理论进行学习，而不仅仅是对孤立事实进行学习的系统。史培基强调的“核心”系统，例如对个人、地点和物体进行跟踪的系统，是经典AI的标准配备，但在机器学习中几乎被彻底摒弃。这样的系统可能是个不错的起点。

简而言之，我们给出的实现常识并最终实现通用人工智能的方案如下：首先开发出能够表征人类知识核心框架的系统——时间、空间、因果关系、关于物理对象及其相互作用的基本知识、关于人类及其互动的基本知识。将这些内容嵌入可以自由扩展到各种知识的架构之中，始终牢记抽象、组合性和个体跟踪的核心原则。开发出强大的推理技术，可以处理复杂、不确定和不完整的知识，并可以自上而下和自下而上地自由工作。将这些内容与感知、操作和语言联系起来。利用这些去构建关于世界的丰富的认知模型。最后的重点是：受人类心智的启发，构建一种学习系统，利用人工智能拥有的全部知识和认知能力；能将其学到的知识融入先验知识之中；就像孩子一样，从每一个可能存在的信息来源中如饥似渴地学习——与世界互动，与人互动，阅读，观看视频，甚至是得到直接教导。将所有这些都融为一体，我们就能到达深度理解的境界。

这是个艰巨的任务，但这正是我们必须要去做的。

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