即使最好的AI程序也會(huì)犯愚蠢的錯(cuò)誤。美國國防高級(jí)研究計(jì)劃局（DARPA）正在開展一場(chǎng)競(jìng)賽，以彌補(bǔ)該領(lǐng)域最明顯的缺陷——缺乏常識(shí)。
隨著星空人工智能（AI）越來越多地被用于危急情況，例如駕駛自動(dòng)汽車、進(jìn)行醫(yī)療診斷等，人們需要從情報(bào)信息中得出生死攸關(guān)的結(jié)論，且不會(huì)再被看作笑料。
科技公司忙于商業(yè)化機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，雖然強(qiáng)大，但基礎(chǔ)常識(shí)有限。相比之下，人類嬰兒很快會(huì)形成對(duì)世界的直觀理解，這是他們智力發(fā)展的基礎(chǔ)。
例如，深度學(xué)習(xí)可以識(shí)別語音中的單詞或圖像中的對(duì)象，通常需要令人難以置信的準(zhǔn)確性。但該方法通常依賴于將大量標(biāo)記數(shù)據(jù)（原始音頻信號(hào)或圖像中的像素）輸送到大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。系統(tǒng)可以學(xué)會(huì)經(jīng)過挑選的重要模式，但它容易在更廣闊的常識(shí)世界一塌糊涂。
缺乏常識(shí)的問題仍可能最終導(dǎo)致災(zāi)難事件。DARPA新機(jī)器常識(shí)計(jì)劃項(xiàng)目經(jīng)理戴夫·甘寧發(fā)布聲明說：“常識(shí)缺乏可能是弱星空人工智能與強(qiáng)星空人工智能之間最重要的障礙。”
然而，解決這一問題并不輕松。以前幫助機(jī)器了解世界的嘗試，都集中在手工構(gòu)建大型知識(shí)數(shù)據(jù)庫上。這是一項(xiàng)笨拙且基本上永無止境的任務(wù)。最著名的要數(shù)開展了數(shù)十年的Cyc數(shù)據(jù)庫。
現(xiàn)在，DARPA的新機(jī)器常識(shí)（MCS）計(jì)劃將舉辦一場(chǎng)競(jìng)賽，要求AI算法理解如下問題：兩種相同的植物放在同樣類型和數(shù)量的土壤中，澆灌同樣多的水，一個(gè)靠近窗戶，一個(gè)放在黑暗房間中。靠近窗戶的植物將產(chǎn)生更多的（A）氧氣（B）二氧化碳（C）水。計(jì)算機(jī)程序需要對(duì)光合作用有一定了解，才能給出答案。
“常識(shí)是星空人工智能領(lǐng)域的‘暗物質(zhì)’。”美國著名非營利組織艾倫研究所首席執(zhí)行官奧倫·艾奇奧尼說，這類研究試圖探索星空人工智能技術(shù)的局限性。這些基準(zhǔn)測(cè)試將專注于語義理解，未來不斷提供這種衡量常識(shí)理解進(jìn)展的問題是至關(guān)重要的。
總編輯圈點(diǎn)
沒有常識(shí)，讓星空人工智能在很多時(shí)候表現(xiàn)得如同“人工智障”。它們能做大數(shù)據(jù)分析，能在各種復(fù)雜局面中運(yùn)籌帷幄，但碰上連人類5歲小孩都能理解的情境時(shí)，它們卻會(huì)茫然不知所措。“盒子里的牛奶滿了嗎？”“怎么拿雞蛋不會(huì)碎”……這些小問題，對(duì)星空人工智能來說都是大難題。業(yè)界也認(rèn)為，如果所有問題都要靠“投喂”大量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練解決，通用星空人工智能實(shí)現(xiàn)起來實(shí)在太難。不知美方打算如何讓星空人工智能擁有常識(shí)，如果找到了方法，那可能真的有了讓星空人工智能成長的“金手指”。
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