李彦宏：AI 不应该像人，现在很多智能都是假的！

责编 | 胡巍巍

出品 | CSDN（ID：CSDNNews）

北京时间 8 月 23 日，在首届中国国际智能产业博览会的大数据智能化高峰会上，百度董事长兼首席执行官李彦宏发表了题为《智慧城市的 AI 新思维》主旨演讲。

https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=z134721kjmj&width=500&height=375&auto=0李彦宏正在发言

在演讲中，他提到了当前人们对于人工智能的三个误区。

第一个误区，李彦宏认为，人工智能不应该长得像人，“我们的精力不应该花在怎么去造出一个长得像人的机器，不应该花在解决让这个机器怎么学会走路、跑步、上下楼梯，这是机械时代的思维。如果要让机器去替代人的体力劳动，那我们在工业化时代已经解决了这个问题，（现在）我们要解决的是让机器能够像人一样思考。”

第二个误区，李彦宏称，通过研究人脑工作，来让机器像人一样思考，是行不通的。李彦宏提到，目前人类根本还没有搞清楚，人脑是怎么工作的，又何谈用机器来模仿人脑的工作原理。所以人工智能，应该用机器的方式，实现人脑能够实现的价值或者作用。

第三个误解是关于“人工智能威胁论”，李彦宏认为，人类根本无需担心人工智能会“威胁”到自身。他说，“这个我觉得也是完全没有必要的担心。因为我们在做每天的技术方面的研究时，会发现比我们想象的要难很多，让机器像人一样思考，就是所谓的 AGI（Artificial general intelligence：通用人工智能）实现，其实还离我们非常远。”

人工智能诞生于上世纪 50 年代，作为一门前沿交叉学科，几经起落，也一直没有统一的定义，而大众对于它的认知也存在着诸多的误解，从李彦宏的演讲中我们可窥其一二。关于 AI 的争议，CSDN 也为大家翻译了一篇译文，下面为正文，稍微有点长，但是干货满满，值得你一看。

首先，我们对 AI 要有深刻的理解；其次，我们还得知道，如何才能让 AI 发展得更好。只有满足这两点，我们才有资格，去评估 AI 的进展。

大多数学科对于的自身的进展评估，都有非常明确的标准。然而人工智能是一个例外。它至少需要从六个其它领域，借用方法和标准，以便评估自身的进展。这六个领域分别是：

1. 科学；

2. 工程；

3. 数学；

4. 哲学；

5. 设计；

6. 演示。

这种做法，通常会产生一些麻烦。评估标准太过多样化，不同领域侧重的研究方向也不一样。使用哪种方法？哪些结果更为重要？进展情况如何？不同领域针对这些问题，难免产生分歧。

为什么 AI 要用多个其他学科的评估标准，来约束自己？难道它不能，自己决定自己的发展方向吗？

事实的确如此，AI 类似于鹿角翼兔，它是多个学科的结合体。单个的学科标准，很难对 AI 进行客观和全面的评估。

鹿角翼兔：是德国巴伐利亚高山森林中的传说生物。它的身体就像松鼠或者野兔，通常会有蝙蝠般的翅膀、鹿的角和尖利的牙齿。

这篇文章提供了一个框架，帮助大家思考，如何才能让 AI 这只鹿角翼兔腾飞。该框架并非虚无缥缈，它是落到实处的：它涵盖了六个不同学科标准的不同视野，以及这六个学科，在人工智能研究中的不同作用。根据研发人员以及具体项目的不同，这六个学科可以组合出最好的结果。人们可以提出有说服力的论据，来增加某些学科的权重。

评估 AI 需要从三个维度去考虑：解决的问题、采取的策略以及应用的方法。我主张通过更多的科学实验，来改进人工智能实践；追踪哲学上的有趣问题；更好地理解设计实践；更加注重创造壮观的演示效果。下文将详细地解释这些要点。

该框架主要面向 AI 从业人员。对于大众来说，他们更为关注的问题可能是：超级智能 AI 需要多长时间，才能帮助我完成工作、让我们不用工作都可以变得富裕。我认为想要得到理性的结论，是非常复杂的，这需要对详细评估框架，进行深入分析。

然而，我本文的观点一出，随之也出现了一些怀疑论。人工智能忽略了科学理论测试，而且它所知道的大部分内容，都可能是错误的。并且，一些 AI 成果的演示通常会产生误导。

接下来，本文将分为六个部分，分别阐述六个学科标准，在 AI 中发挥的作用；然后是结论部分，重述我认为的六个学科权重。

科学

衡量科学进步的指标主要有：

1. 新发现的真相；

2. 更广泛的解释；

3. 一种与众不同的“有趣”感，与普通的好奇心有关，但并不完全相同。

让我们按顺序阐述。

最大的缺陷

从50年代到80年代的主流人工智能研究项目，被称为“老式人工智能”（GOFAI），人们对它的热情已经散去。GOFAI 曾经令人兴奋不已，因为它为知识、推理、感知和行动如何运作，提供了有趣且合理的解释。

几十年来，我们都未能将这些理论付诸实践，而当我们实现这一目标时，又不被认可。我们所知道的一切，几乎都是错的。GOFAI 研究计划，在1990年左右彻底瓦解。

Ayer 年轻时，是一位逻辑实证主义的支持者，当这种理论失败之后，人们问他：“现在回想起来，你认为这场运动最主要的缺点是什么？”他回答说，“我认为最大的缺点就是几乎所有的一切都是假的！”

GOFAI 有很多缺点，但最主要的缺点在于，几乎所有缺陷都是假的。我们应该早点意识到这一点，但我们被迷人的哲学和心理学问题，分散了注意力，认为自己能够做出，一些非常炫酷的事情！

就目前的人工智能而言，最重要的问题是：究竟它的哪些部分是真的？它可能有其他的优点、或者缺点，但是在完成足够的科学研究、以确定哪些部分是真实的之前，这些都是次要的。

科学旨在通过可能的实验、或者其他观察，来了解世界的运作方式。在 AI 中，实验是奢侈的。

更好的是：在完全受控的条件下，我们进行完美、且重复的实验！面对科学调查，几乎没有领域，敢说自己是非常适合的。

然而，人工智能研究，包括假设、或者实验的情况并不常见。论文报告的内容，听起来通常像一个实验，但实际上它相当于：我们将 X 体系结构，应用于 Y 任务，然后获得 Z% 的正确率。

这里没有具体的假设。缺乏假设，实验就是不科学的，你只是记录了，一个事实而已。

解释 AI

如果理论能够被合理的解释，那么它就会直观得多，而不仅仅是生硬的公式。虽然没有强制要求，但解释的确是科学进步的标准。一个好的实验，应该使用控制手段，来消除数据以外所有形式的解释。

你的算法 Z% 正确，为什么？这对于类似问题的表现，意味着什么？AI 论文通常只是推测。答案可能是“我们得到 Z% 正确，因为 X 架构非常强大，它也可能对你有用！”

该论文可能会说“之前的论文，基于 W 架构，目前的版本，比之前的好 Z% ”，这暗示着 X 比 W 更好。但这有足够的说服力吗？

与 GOFAI 相比，目前的机器学习研究，没有优先考虑解释。该领域有时似乎在抵制它们。就科学标准而言，如果没有严格的解释性假设检验，你只会留下有趣的东西。很多时候，趣味性，构成了人工智能公开演示的主要内容。

“今年我们实现了 Z% 的正确率，而去年同期的正确率仅仅为（Z-ε）% ”。这听起来像是进步了，但它有意义吗？

如果你真的想通过解决方案，来改进一个具体问题，那么需要遵循工程流程，我将在下一节中讨论。除非你了解改进的来源，否则就并非科学进步。

通常，如果没有广泛而严格的实验，你就无法做到这一点。你需要针对任务的多种变体，对其进行系统地测试，以便隔离导致成功的因素。你还需要测试其他架构，并完成其他任务。

这项工作很艰巨。许多研究人员，做了一些实验。然而，为了充分检验假设，整个领域需要、但通常不会填补缺失的部分。其量化基准竞争的文化，鼓励理论上的修补，而不是科学。

在许多最近大肆宣传的 AI “突破”中，缺少看似最明显、和最重要的对照实验。（我打算在下文中，讨论其中的几个。）

AI 具备科学趣味吗？

因为 AI 调查人工智能，其核心问题，不一定具有科学意义。它们只有在 AI 系统故意模拟自然智能的程度上，对生物学感兴趣；或者在某种程度上，你可以说，只有一种计算，可以完成任务。所以，生物学和人工智能，必然是一致的。例如，这可能适用于视觉处理的早期阶段。

AI 的核心，并不在于能够进行计算的自然（科学）；也不在于今天可以进行计算的东西（工程）；也不在于无限资源的原则性计算（数学）。

它真正的核心，在于我们可能在，不太遥远的未来，实际构建的机器可能计算的内容。正如本文所述，我建议 AI 的有趣性标准，更接近于心灵哲学而非科学、工程或者数学。

从可复制性改革运动中学习

费曼在其著名的“货物崇拜”中指出，科学的“第一原则” 应当是：你不能欺骗自己，你自己是最容易被欺骗的人。所以你必须非常小心。只要你不愚弄自己，那么也就不容易欺骗其他科学家。

心理学的“可重复危机”表明，许多科学领域，一直都在大规模地欺骗自己。大多数已发表的研究结果，都是假的。

面临这个问题的领域很多，社会心理学就是其中之一。心理学家正在进行令人印象深刻的回顾性分析，并尝试改革。该领域的科学家发现，在以下情况下，最有可能得出错误的结论：

• 研究人员追求戏剧性的、令人惊讶的、且对人性和日常生活产生影响的理论；

• 研究人员与媒体合作，超越发现本身，向公众解释时夸大其词；

• 研究人员可以在事后，解释他们的结果；

• 研究人员不报告空结果（“失败”）；

• 研究人员很少重复彼此的工作，来发现问题；

• 研究人员就不会详细记录他们的工作，没人可以检查他们的工作；

• 实验规模不充分（仅选用多维度中的其中一个）；

• 缺失或者缺少控制（以多种方式中的任何一种）；

• 为了找到理论的局限性，实验并没有系统地改变。

这些科学实践的失败，在人工智能研究中很普遍，似乎与十年前的社会心理学一样。依照心理学的经验，我们应该期望许多假设的 AI 结果，在科学上是错误的。

心理学和人工智能，并非伪科学。社区有不好的认识规范：那些不能可靠地导致新事实的规范。个别研究人员，盲目追随其他成功者的脚步。没有社会改革运动的话，我们不能指望他们这样做。

激动人心之处在于，心理学家正在认真对待这些问题。他们正在制定新的认识规范，以防止这种科学实践的失败。这些改革，应该使真实的、解释性的、有趣的理论的发现更加普遍。

AI 可以借鉴心理学的经验，提高实践标准吗？我认为它可以，而且应该这样！

也就是说，AI 是一个鹿角翼兔。这不仅仅是科学，而且可能不仅仅是，遵循可复制性运动的主导。

工程

工程学将熟知的技术方法，应用于实际问题，以产生效果良好的实际解决方案。

工程学的进步标准，与科学有很大不同。如果你在工程学过程中，发现新的真理或者解释，只能是偶然的。在科学意义上，工程学不应该是“有趣的”；相反，当它产生实际价值时，它是令人兴奋的。

工程找到明确的限制范围内的解决方案，并优化明确目标。典型的有几种，通常在它们之间进行权衡。例如：成本、安全性、耐用性、可靠性、易用性和易维护性。

AI 研究人员，经常声称自己，在进行工程实践。当你指出他们，没有进行科学实验时，这种说法就是一个很好的挡箭牌：“是的，我只是在做工程，让这个小部件工作得更好。”

当你提出哲学上的考虑因素，是相关因素的时候，他们的回答，听起来也很讽刺：“我正在做真正的工作，那些空想的东西是无关紧要的。作为一名工程师，我是唯物主义者。"

一些 AI 工作，是真正的工程，以下是判断标准：

• 它是否采用了，特色鲜明的技术方法？有时；但很少有 AI 方法，可以理解。

• 它是否解决了，明确的实际问题？有时；但在研究中，人工智能最常适用于玩具问题，而非实用问题；在工业中，对于特征不明显的混乱。

• 它是否产生了，熟知的实用解决方案？有时你可以说，“我们的广告点击率上升了0.73%”，但如果你不知道原因，点击率明天就可能下跌。

“数据科学”，在某种程度上，是 AI（机器学习）方法，应用于混乱的实际问题。有时这很有效。我不太了解，数据科学人员，但我的印象是，人工智能方法的难以理解、和不可靠性，令人沮丧。

他们的观点，更像是工程师的观点。并且，我听说，他们发现有充分表征的统计方法，在实践中比机器学习更好。

与工程相邻的，是新技术方法的开发。这是大多数 AI 人，最喜欢的。当你可以证明，新系统架构比竞争对手好 Z% 时，这是特别令人满意的。

关于基准问题，每个人都在竞争。这是否可靠地转化为，现实世界的实践？大多数人工智能研究人员，不想花时间去发现。相比于工程，AI 的这个方面与设计，有更多的共同之处。

当你能做到这一点时，工程是很棒的。AI 应该更像工程吗？通过大量的努力，人工智能研究中，开发的方法，有时可以很好地表征，以至于工程师，可以经常使用这些方法。

然后每个人，都不称它为“ AI ”。这可能令人沮丧：每当我们做一些，非常好的事情时，它就会被抢走，并且该领域，没有得到应有的信任。

毫无疑问，人工智能研究，已经脱离了许多软件技术最重要的进步。（你知道哈希表（散列表：Hash table），一直被认为，是一种先进的、难以理解的人工智能技术吗？）从经济学的角度来看，人工智能研究，非常值得投资。

但是，一个词的含义，在于它的用途。“AI”，用于表示“可能令人惊讶的复杂或者假设的软件，但我们不明白它为何起作用。”这根本不是工程。

数学

数学与科学一样，旨在发现有趣的解释性真理。“有趣”“解释”以及“真实”的意思，是完全不同的，就像方法证明与实验，它们是完全不同的。

在 AI 的整个历史中，它已经深入数学，其结果有助于 AI 和数学两个领域。这往往具有强大的协同作用。

也就是说，数学的评价标准，有趣、解释和真实的感觉，在 AI 中，可能会产生误导。

算法渐近收敛的证明，是典型的例子。假设证明在技术上是正确的，那么在数学意义上，肯定是正确的。

它可能表现出，数学上解释的结构。例如，如果它显著推广了，早期的结果，那么在数学上，是有趣的。

渐近收敛的大多数证据，对于具有不同标准的 AI而言，不是真实的，或解释性的、或有趣的。AI 是关于物理可实现性的。这不一定意味着“使用当前技术可实现”，但它至少意味着“原则上可实现”。

显示算法得到正确答案“收敛”的结果，告诉我们物理上的可实现性。如果快速算术显示，运行在 10 的 100 次方的 GPU 上的算法，在一万亿年之后，仍然远离答案，则证明不是真实的、解释性的、或者有趣的，就像 AI 一样。

相反，除非你能证明，算法会在现实数量的硬件上，合理地快速收敛，它不是人工智能，但它可能像数学一样有趣。

数学是一个非常宝贵的工具。在人工智能中，很好地使用它，需要使其超越数学本身的外来评估标准。

哲学

分析哲学，犹如科学和数学，旨在寻找有趣的解释性真理。它拥有自己的想法，即“有趣”“解释”和“真实”。

总的来说，哲学家从他们认为是真实的“直觉”开始，然后试图通过论证，来证明它们是真实的。我认为真相标准“令人信服的直觉论证”，对人工智能，产生了不良影响。

它与科学更好的标准“假设的中立检验”相冲突。它一再导致 AI，基于证据不足，而夸大其词。我认为，分析哲学与神经科学的不正常关系，误导了 AI。

另一方面，分析哲学的心理标准，对于什么算作“有趣”，很大程度上与 AI 重合。从创立之初开始，人工智能一直是“应用哲学”、或者“实验哲学”，又或者“哲学制造的材料”。我希望，哲学直觉能够在技术上，得到证明，而不仅仅是争论，这将更具说服力。

大多数心灵分析哲学家，想要证明的两个基本直觉是：

1. 唯物主义（与心灵、身体二元论相对）：精神上的东西，实际上只是你大脑中的物质内容。

2. 认知主义（与行为主义相对）：你有信仰、考虑假设、制定计划，并从前提到结论，进行推理。

这些显然是矛盾的。“假设” 似乎不是物质的东西。这是很难看到的信念。

这种紧张关系，给 GOFAI 带来了问题，并且通过技术实施，可以证明其解决方案，超出了所有可能的怀疑范围。

GOFAI 论文，主要描述了一个实现：Gizmo 架构（我将在设计部分，谈论它）。他们通常，还描述了一个“实验”，它很少有科学内容：它是“我们在三个小输入上运行程序，它产生了所需的输出。 ”

GOFAI 论文，令人兴奋的部分，是解释性论点。从小发明的结构开始，我们对心灵，做出了哲学主张。

该计划“从经验中学习”或者“从知识推理”。它的算法，解释了这些心理过程是如何起作用的，至少是粗略的，有些情况下，也可能是人类。

这些主张，往往被夸大了，主要是没有科学依据。实际上，该程序构建了一个带标签的图形结构。我们称之为“知识” 。

这些算法，是“学习”还是“推理”？最终，关于这一点，没有任何事实。但是，它至少需要争论，故事的那部分内容，大部分都缺失了。

这么久以来，我们都错怪了 GOFAI？我认为，这是通过继承分析哲学的思维模式：试图用叙事论证，来证明形而上学的直觉。我们知道，我们是对的，只是想证明这一点。我们开始证明它的方式，更多的是通过论证、而不是实验。

最终，GOFAI 议程的障碍，似乎是原则问题，而不仅仅是有限的技术、或者科学知识问题，而且它已经崩溃。

在那一点上，我们中的一些人，回过头来质疑 AI 的基本哲学假设，即认知主义，是行为主义的唯一替代品。我们开始了，一个新的研究领域，追求第三种替代、互动，且受到不同哲学方法的启发。

我相信，人工智能的“有趣性”的最佳标准，是哲学的，因此人工智能研究的正确方向，是研究哲学问题。如果是这样，一种新的哲学方法，是正确的举措！赞成这一点的证据，是几项技术的突破。也许我们能够、而且应该，进一步开展这项工作。

在 GOFAI 崩溃之后，哲学家放弃了人工智能。大多数人，仍致力于认知，因此他们将希望，转移到神经科学。大脑显然是身体、心理和认知，因此它们是唯物主义、和认知主义正确的明确证据。

因此，事实已经确立，不言而喻，思想是有趣的，所以我们所需要的，只是一个解释。哲学家鼓励神经科学家，用认知主义的术语，来解释他们的结果。我认为，这与扭曲 AI 的方式，大致相同，它扭曲了神经科学。

三十年后，我们仍然对大脑的工作方式，一无所知。我们期望了解，我们如何思考、以及是什么让我们成为人类！然而现实是，参与眼球运动的细胞核，就多达30个！ 

在没有充分了解的情况下，大脑看似非常神奇。那么，与其科学地，理解它们，为什么不模拟它们，并获得相同的权力呢？也许在模拟大脑上，进行实验比实际大脑更容易，从而获得理解。

从一开始，AI 就一直与 GOFAI 并行采用这种方法。这项研究的大部分，来自 McCullough 和 Pitts 的 1943 年神经元模型，鉴于当时的知识状况，该模型，在生物学上是合理的。

他们指出，通过实施命题逻辑，这仍然是“思想法则” 的候选者。随后的传统研究，为 McCullough 和 Pitts 模型，增加了技术特征，其动机是计算因素，而不是生物学因素。最重要的是误差反向传播算法，它是当代“神经网络”和“深度学习”的核心特征。

同时，神经科学对生物神经元的理解，更为复杂和准确。这两项工作，存在分歧。因此，就目前的科学知识而言，AI “神经网络”，与神经网络完全不同。反向传播本身，似乎在生物学上不合理。

该领域的每个人，都知道这一点，但高级研究人员，仍经常谈论好像“神经网络”的工作方式，就像大脑一样。我会在下文指出原因。

是什么，让你的研究计划，充满希望？我们的目标，是人类智能，我们的神经网络，像人脑一样工作。

你几乎无法解释，为什么这些系统有效。这不是问题吗？我们不知道，大脑是如何工作的，但他们确实如此，神经网络也是如此。

难道你不应该，更加努力地，找出它们的工作方式、时间和原因吗？不，那是不可能的。大脑非常庞大；你不能分析地理解它们。

有人说，他们已经分析了，具体的“神经网络”，并弄清楚它们，是如何工作的。结果，他们做了一些无聊的事情，相当于 kNN，甚至只是回归。

但是，你看，我们已经在数学上，证明了神经网络，可以灵活地执行任何计算。像大脑一样。我的手机也可以。是的，但手机不像大脑。

这可能有些夸张。但是，也是显而易见的，有时默认的“像大脑一样工作”，解释了为什么研究计划，必须在整体上取得成功，并消除对细节的技术疑虑。

这似乎与 GOFAI 中的错误模式相似。我们知道，我们的“知识表征”，不能像人类知识那样，并且选择忽略原因。当代“神经网络”研究人员，知道他们的算法，与神经网络完全不同，并选择忽略其原因。

GOFAI 有时对人类推理，提出夸大的说法；目前的机器学习研究人员，有时会对人类的直觉，做出夸大的宣言。

为什么？因为研究人员，试图通过技术实施，来证明先验的哲学承诺，而不是提出科学问题。该领域用可量化的绩效竞争，来衡量进展，而不是通过获得的科学知识。

设计

我认为， AI 研究人员的直觉，是正确的，实现、说明性的计算机程序，是强大的理解来源。但是这有什么作用呢？将实现，类比化为科学实验，是很诱人的，但通常它们不是。将它们视为工程解决方案很诱人，但它们通常也不是。我认为，“实现”最好被理解为设计解决方案。

人工智能研究的实际做法，更像是建筑设计，而不是电气工程。通过这个角度观察 AI，有助于解释其反复出现的破坏性炒作模式。

设计视图，还可以通过消除技术难度、和浪费精力的主要来源，来改进 AI 实践。

设计的本质

设计与工程一样，旨在生成有用的工件。与工程不同，设计解决了模糊（特征不明）的问题；不局限于明确、合理的方法、开发时髦而不是最优的解决方案。

在工程中，你从一个明确指定的问题陈述开始。首先，分析它以得出指导过程的含义和约束。只有在你完全了解问题后，才开始组装解决方案。

设计专注于合成，而不仅仅是分析。由于问题陈述含糊不清，因此没有提供有用的指导意义；但它也没有强烈限制，最终的解决方案。从过程的早期开始，设计从具体问题情况建议的可信部分，构建试验解决方案。分析不太重要，并且大部分时间，都在过程中，以评估你的解决方案有多好。

由于设计问题，模糊不清，因此没有最佳解决方案。设计成功，并不意味着你解决了特定问题，而是你产生了，既漂亮、又有用的东西。

设计实践

系统的、明确的且合理的方法，在设计中是次要的。大多数都不适用于，模糊解决方案标准的模糊问题。专家设计师说，他们依赖“创造力”和“直觉”。这没有用；它只是意味着，“我们不知道我们是如何做到的。”

事实上，设计能力，在很大程度上是隐性的、且不可理解的。因此，必须通过学徒制，来学习它。而不是在教室、或者通过读书来学习。

然而，对设计实践的实证研究，可以让我们深入了解它的工作原理。

首先，设计师在整个过程中，需要与问题的具体细节打交道。相比之下，工程师主要在正式领域运作，从混乱中抽象出来。

可能的设计方法，被隐喻地提出。根据这些建议，设计人员构建了，一系列快速的原型模型，并试着来了解，它们的工作原理。

建筑师用纸板建造模型；AI研究人员，通过代码构建它们。这些原型，不是工程模型，只是“草图”，需要进行严格的实际测试。

Donald Schön 将这个循环，描述为“与材料的反思性对话”。让模型再次提供具体性，指导下一步。你可以“看到”，它将如何工作、或不工作。

通过尝试各种可能性，然后，通过迭代改进有前途的候选人，你可以建立，对问题空间的理解。获得的理解，是解释性的，但与一般的设计知识一样，它是部分隐性的、不可理解的技术诀窍。

设计过程，反复改变问题本身，整个问题，仍然是流动的。你认为，你想要完成的事情，会反复变化。解决方案，定义了问题，反之亦然。你想在一般区域，创造一些时髦的东西；什么东西“时髦”， 意味着只作为最终产品的具体属性出现。

对于工程师来说，这似乎非常令人不满意。确切地说明问题，弄清楚问题数量，并运用合理的方法，这样会更好。

如果你能做到这一点，这通常是最好的方法。这就是工程有价值的原因。但是许多现实世界的情况，并没有巧妙地解决明确定义的问题。

AI 研究作为设计实践

如上文，关于 AI，作为工程的部分所述，AI 通常将模糊不清的方法，应用于具有模糊解决方案标准的模糊问题。（例如，使用神经网络，将普通话翻译成英语。）至少在这种情况下，它类似于设计实践。

如果你能解决问题，并证明正确性，你就是在做主流计算机科学，而不是人工智能。没有人能说出，翻译的问题是什么，也没有最佳翻译，这样的东西。

但是，你作为人工智能研究员的目标，是做得好，足以给人，留下深刻印象。那绝对是时髦的！

所以，你开始构建一系列，快速而肮脏的原型，并在一些普通话文本上，试用它们，以了解其工作原理。程序产生不同的、好的和坏的翻译模式，可能很难准确地说出，这些模式是什么，但是你逐渐建立了，对什么有用、和为什么有用的洞察力。

随着你的进展，你的翻译，甚至意味着变化的理解。这是你“与具体材料的反思性对话”，包括自然语言文本、和程序结构。

因此，在 AI 中，我们构建具体方案，以获得理解，我们可能无法完全阐明。要发展 AI 的专业知识，你不能只阅读论文；你必须阅读，其他人的代码。不仅仅是阅读，你还得重新实现这些代码。

你的部分理解，只能通过编码本身来实现。在你自己从头开始编写反向传播引擎之前，你真的不知道，神经网络是什么，并且针对一些经典的小数据集运行它，并对其输出，感到困惑。

技能不匹配

人工智能研究人员，主要接受以正式问题，为输入的领域：工程、数学或者理论物理。然而，我们要解决的问题，主要是设计方法。

你无法通过阅读，或者从 Coursera，学习如何处理，课堂上的混乱。据我了解，目前，业内有一些，来自最好的学术 AI 实验室的博士学习的学徒，不能学到任何其他关键内容。

在主要教授解决正式问题的技能之后，AI 人员往往会尽快摆脱模糊。而不是穿过沼泽的现实世界，允许信息模式逐渐出现，逃离分析最近的可用抽象更为舒适。

因此，过早的问题形式化，是 AI 中一种特有的失败模式。一个模糊的现实世界现象（例如学习），被一些数学（例如函数逼近）所取代。真实世界的单词（“学习”），可以互换地应用于两者，因此研究人员，甚至不会注意到差异。

然后，你可以拥有，各种有趣的发明、和改进时髦的小发明，以解决这个精确、但不准确的问题陈述。这可能，会带来宝贵的技术进步。

另一方面，函数逼近，实际上并不是学习。过早形式化，意味着抽象数学问题的解决方案，可能不是具体现实问题的解决方案，反之亦然。

这导致两种特有的麻烦模式。首先，抽象问题，可能比具体问题更难，因为它省略了关键的有用功能。在设计理论术语中，你没有听到，混乱所暗示的建议。

例如，GOFAI 基于计划的实际行动的正式化，使问题变得更加困难，因为它抛弃了，对相关信息的持续感知访问。Phil Agre 和我编写的程序，远远超出了规划方法的能力，通过改变问题的陈述。

或者，抽象问题，可能比具体问题更容易。这可能导致，过度自信和炒作。在评估 AI 时，人们需要对研究人员，声称他们在问题“ X ”上取得快速进展，持怀疑态度。

他们是否真的，在研究现实世界的任务 X ？或者，他们是否正在解决，他们从 X 中，抽象出来的正式问题，并对其应用相同的名称？例如，他们是否正在学习使用神经网络，将普通话翻译成英语（现实问题）？或者他们是否在正式问题上，取得进展，这可能更好地，被描述为“在查找表中存储 n-gram 对”，在连续函数上，使用梯度下降？

当两者之间的差异，表现为现实世界中表现不佳时，这会导致幻灭、和资金流失。

解决方案

我有两个解决方案。首先，与现实世界的问题，保持紧密联系，并且不断进行设计实践。退回抽象解决问题的方法，比较整洁，但通常效果不佳。

其次：AI 是鹿角翼兔！AI 不仅仅是设计，它还是工程、数学、科学和哲学。当你在鱿鱼上，挤柠檬的同时，你会受到启发，为时髦的鱿鱼形柠檬榨汁机，创造一个壮观的新设计。

或者，你希望它很时髦。现在是时候，进行工程设计了：你能否让它变得便宜、安全、耐用、可靠、易于使用且易于清洁？通过类比：你编写了一个时髦的新函数逼近方法。

你希望每个人都使用它。这意味着，你必须解决所有棘手的错误、和性能问题，并在不同的现实场景中，表征收敛和扩展。这可能需要困难的计算、和工程测试。

你已经研究了，与眼球运动相关的30个不同的细胞核，并开发了神经网络模型。你将其与机器人摄像机运动控制器，连接起来。很酷！

现在是科学的时候了：你能预测人类、或动物的眼球运动有多好？还有哪些其他模型，可以解释眼球运动？如何测试哪种型号正确？

你对知识的心理表征，有了新的理论。现在是哲学的时候了：你是什么意思，“代表”和“知识”？这些都是不可避免的哲学问题，需要实质性答案。你不能用工程，来搪塞了。

演示

演示，是任何专业实践的重要组成部分，包括科学、工程、数学、哲学和设计。

人们天生渴望，给他人带来惊喜。你对自己的研究计划，感到兴奋，并希望分享给他人。你的研究，可能也受到特定信念的驱使，并且想要说服他人，是很自然的。

一场精彩的演示，可以在几分钟内，改变信念和整个思维方式，远远超过任何技术论述、或者逻辑论证。

此外，资源总是充满竞争，比如金钱、关注度和聪明人。一场精彩的演示，比任何白皮书、或者资助计划都更有效。

演示的成功标准，包括戏剧、叙事、兴奋和（最重要的）行动激励。娱乐业，是演示的天然家园。在那个行业（包括政治、新闻和职业摔跤等子行业）中，真相不是一个考虑因素。

在关注真理的学科中（应该包括人工智能 ），人们必须设计，具有特殊责任感的示范。因为，演示是如此强大，所以，超越纯粹的诚实，是道德上的迫切需要，以免你欺骗自己和他人。演示必须非常谨慎，不要夸大研究的确定性、理解力或者趣味性。

在人工智能演示中，最大的危险，就是给人的印象，是程序可以比现实中做得更多、或者它的作用比实际更有趣、或者说它如何运作的解释比现实更令人兴奋。

如果，观众了解到，一个真实的事实，即该节目在一个特定的戏剧性案例中实现 X，那么很自然地认为它，可以在大多数看似相似的情况下，实现 X。但这可能，不是真的。

想象一下，在 20 世纪 50 年代，观看“全自动洗碗机”的电视广告之前，你才能知道，它是什么。妈妈在水槽里乱糟糟的一堆脏盘子边做鬼脸，一会过后，妈妈在橱柜边上，对着整齐堆叠的、闪闪发亮的盘子微笑！

你可以合理地假设，“洗碗机”是一个机器人，两个手臂，站在水槽旁，手工洗碗。在 20 世纪 50 年代，技术可以做到如此惊人！为什么？

如果一个机器人，可以洗碗，它肯定也可以吸尘地板、更换宝宝的尿不湿、然后铺床。如果，洗碗机以这种方式工作，那将是一个合理的结论。

但时钟擦拭，隐藏了关于洗碗机，如何工作的重要事实。它只是一个喷射热水的盒子，而不是机器人。它的性能，不会扩展到，明显相似的困难家庭的任务。

洗碗机，也不能完成对机器人来说，最困难的任务：拿起涂在油腻酱汁上的不规则放置的餐具。幸运的是，这对人们来说很容易：相对于洗涤、装载洗碗机对我们来说，却是很快。不过从广告中，也看不出来：洗碗机并不能完全完成所有工作。

壮观的人工智能演示，通常会以类似的方式，产生误导。如果有的话，他们很少能够准确地，理解该计划的运作方式。公平地说，在演示中，几乎不可能这样做，而且它不是演示的功能。

但是，如果他们默默地，传达错误的理解，而不是仅仅提示好奇心，那么观众就会对该计划，能做些什么产生错误的期望。

对于壮观的 AI “成功”而言，几乎总是要少得多。但这种欺骗，即使它通常是无意的，也会吸引研究人员和外人。这种动态，有助于人工智能的长期炒作周期，但是夸大的期望，无法被满足。

1970 年，Terry Winograd 的 SHRDLU “自然语言理解”系统，产生的对话，可能是有史以来，最壮观的AI 演示。

该计划的语言理解复杂性，非同寻常。它胜过当前的系统，例如 Siri、Alexa 和谷歌助手。SHRDLU 提供了，一种温暖的信心，即人工智能，是可以实现的，并且 GOFAI 在接下来的十五年里，正在取得进展。

Winograd 的作品中，没有任何不诚实的东西，没有故意欺骗。然而，到了 1986 年，他开始相信他，已经欺骗了自己和整个领域。

在理解计算机和认知方面，他认为 SHRDLU 的理解，仅仅是显而易见的。Winograd 有充分的理由，相信计算机，根本无法理解自然语言。

类似地，我相信，当前“深度学习”的壮观演示，远远不如人们的目光。这主要不是，关于演示的一般玩世不恭，也不是对一般人工智能演示的怀疑，也不是特别不喜欢深度学习。因为它基于，自我的猜测，具体说明这些系统，如何完成演示中的任务。

洗碗机，没有成为通用家用机器人。我不认为，目前的机器学习研究，也是如此。尽管如此，洗碗机中，使用的技术，仍然促成了一系列节省能源的电器。当前 AI 演示中，使用的技术，可能会导致，持续不断的节省精力的软件。

通过元理性改善 AI

元理性，意味着在特定情况下，弄清楚如何使用技术理性。

人工智能，需要元理性，原因有两个。首先，它解决的问题，本质上是模糊不清的。

其次，AI 是一个鹿角翼兔：不是一个连贯的、统一的技术学科，而是一个独特的混合领域、与不同的观察方式，不同的进步标准，以及多样的理性和非理性方法。特征性地，元理性评估、选择、组合、修改、发现、创建和监视多个框架。

因此，AI 不可避免地，结合了不同的观点、和思维方式。你需要元理性技能，来确定应用哪些框架、以及如何应用这些框架。AI 也不可避免地，涉及多个不可通用的进度标准。

所以，我们应该尝试，沿着多个方向，做得更好。在这篇文章中，我特别提倡，增加对标准和方法的考虑：

• 来自科学的事实；

• 来自设计的理解；

• 来自哲学的趣味。

一个健康的知识领域，对其自身的结构、规范、假设和承诺进行持续、有争议的协作反思。这就是我的，“ 升级你的货物崇拜胜利 ” 的观点。

这也是我的合作者 Philip Agre 的《计算和人类经验》的核心主题，它更深入地，讨论了我在本文中，提出的大部分想法。

后记

在我发布这个帖子一周后，Zachary Lipton 和 Jacob Steinhardt，发布了 《机器学习奖学金的令人烦恼的趋势》，该文提出了，与我非常相似的论点，但是有很多详细的例子，来自最近的工作。我认为，它是该领域，近期最优秀的分析。

原文：https://meaningness.com/metablog/artificial-intelligence-progress

译者：安翔，责编：胡巍巍

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