我们在生命的头几个月和几年中逐渐了解世界的模型——我有意使用了与人工智能领域相同的词汇 ， 这使我们可以将某个普通的句子补充完整 。 这个句子的其余部分并没有向我们提供有关整个句子的所有信息 ， 但我们还是能够将这个句子补充完整 ， 因为我们知道世界的运行规律 。 同样 ， 当我们阅读一个文本时 ， 可以或多或少预测到下一个句子；当我们观看一个视频时 ， 能够或多或少预测到接下来一连串的动作和反应 。
由此可见 ， 人类常识对于培养人工智能的学习能力至关重要 ， 否则它只是一个功能强大、专业化高 ， 却没有任何概念、文化、什么都不懂且耗能极高的应用程序 。
人类大脑——永远的神
到目前为止 ， 人类的学习方法比任何一种人工智能的学习方法都更为有效 。 在人脑中 ， 额叶专用于获取有关世界运转规律的常识 ， 这就是智力的本质 。 动物学习的方法与人类学习的方法大致相同 。 有些物种的天赋更高 ， 在鸟类中 ， 乌鸦就特别有天赋 。 在海洋动物中 ， 章鱼非常聪明 。 再说说猫 ， 它们没有人类的推理能力 ， 但依然比最聪明的机器拥有更多的常识 ， 老鼠也一样 。 所有这些动物都通过观察来学习世界运转的规律 ， 获得了可以增加生存概率的预测模型 。 如果人类能制造出像老鼠或松鼠一样聪明的机器 ， 人工智能事业或许就成功了 。
也就是说 ， 即便是最先进的人工智能系统也存在局限性 ， 它们可能还不如一只猫聪明 。 此外 ， 人工智能不仅在智识上比不上人类大脑 ， 在功耗的节省上也远远落后于人类大脑 。
虽然现代科学已经了解了大脑学习的原理 ， 知道了大脑的结构 ， 但重现其功能所需的计算量是无比巨大的 ， 大约是每秒 1.5×1018 量级的操作 。 现在一块 GPU （图像处理器）每秒可执行 1013 次计算 ， 功耗约为 250 瓦 。 为了达到人脑的计算能力 ， 必须将 10 万个这样的处理器连接上功耗至少 25 兆瓦 的巨型计算机才能实现 ， 这巨大的能量消耗是人脑的 100 万倍 。
所以 ， AI 比你更聪明吗？
最后 ， 你要是问 AI 聪明吗？在某种程度、某个范围、某个具体的事件上 ， 在掌握了大量数据和长时间的训练之后 ， 它可以做到更快速的反应、进行更深入的分析并处理更多的并行任务 ， 这时你可以说 ， AI 是聪明的 。 但在普遍意义的学习能力上 ， 在我们所生活的这个复杂的世界模型里 ， 它还没能积累起足够的世界知识以产生某些常识 ， 你也可以说 ， AI 是不怎么聪明的 。
也许你要提起那些仿真机器人来反驳我了 ， 比如「索菲亚」 。 索菲亚是一位面带神秘微笑、长着一双玻璃眼珠的美丽的光头女人 ， 「她」在 2017 年的许多舞台上都大放异彩 。 「她」动人的脸庞能够呈现数十种不同的表情 ， 在调侃一个采访人员关于地球上有太多机器人的担忧时 ， 「她」笑道：「您好莱坞电影看太多了 ！」这个经典笑话让她如此酷似人类 ， 以至沙特阿拉伯在当年授予了「她」沙特国籍 。 实际上 ， 「她」只是一个由工程师预先设定好一系列标准答案的「木偶」 。 当我们与「她」交流时 ， 所有的谈话内容均会经过匹配系统处理 ， 并从得到的答案中选择最合适的一个输出 。 索菲亚欺骗了人们 ， 「她」 只是一个完成度很高的塑料制品 ， 只不过是我们（被这个激活了的物体所感动的人类）赋予了它某些智能 。
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