人工智能长路漫漫?很难拥有10岁儿童的常识分辨能力

摘要:北京时间 3 月 13 日消息,据国外媒体报道,对于人类而言,常识概念相对容易识别,尽管很难进行准确定义。例如:在购票时站在人群的末尾排队;人们手持烧红金属拨火棍末端,这样可以避免被烧伤;这些常识看似简单,但是对于人工智能机器却并不简单。

人工智能长路漫漫?很难拥有10岁儿童的常识分辨能力

北京时间 3 月 13 日消息,据国外媒体报道,对于人类而言,常识概念相对容易识别,尽管很难进行准确定义。例如:在购票时站在人群的末尾排队;人们手持烧红金属拨火棍末端,这样可以避免被烧伤;这些常识看似简单,但是对于人工智能机器却并不简单。

我们如何教人工智能机器人这些模糊的常识呢?许多研究人员曾试图这样做,但最终都失败了。但是很可能不久将改变这一现状,目前,微软联合创始人保罗·艾伦(Paul Allen)参加这一项目研究。

据《纽约时报》报道,艾伦正在为他的非营利性计算机实验室——艾伦人工智能研究所(AI2)投资 1.25 亿美元,并计划未来 3 年投资预算翻倍。这笔资金将用于现有项目,以及“亚历山大项目”,后者是一项聚焦于教授机器人“常识概念”的新计划。

艾伦在新闻发布会上指出,当我创建 AI2 研究所时,我希望通过高影响力研究,扩展人工智能机器人的能力。在人工智能研究早期阶段,人们对常识概念有很多关注,但是这项工作仍停滞不前。人工智能机器人仍缺少多数 10 岁儿童所具有普通常识概念,我们希望启动这项研究,并在该领域获取重大突破。

如果机器人非常先进,它们可以模拟人类任务,他们可以定位和识别物体、攀爬、出售房屋、提供灾难援助等。

然而,即使是这些先进机器人也无法处理简单的问题和指令,它们如何应对一个不寻常的处境,以及如何使用“普通常识”校正适当的行为和反应?现在它们仍无法实现。

AI2 研究所执行总裁奥伦·埃齐奥尼(Oren Etzioni)说:“尽管近期人工智能取得成功,对于人工智能而言,它们仍很难分辨识别,但这对于人类来说却是非常简单。目前没有一个人工智能系统准确地回答一系列简单问题,例如:如果我将袜子放在抽屉里,明天它还会在那里吗?或者你怎么知道一个奶瓶是否满了?”

埃齐奥尼强调称,例如:2016 年当 AlphaGo 人工智能程序打败世界排名第一的围棋棋手时,AlphaGo 却并不知道围棋是一种棋盘游戏。

我们没有教授人工智能常识概念的一个很简单原因是:常识概念实际上非常难以理解。几何智能公司创始人盖瑞·马库斯(Gary Marcus)从儿童发展常识和抽象思维中获得了灵感,伦敦帝国理工学院研究人员专注研究人工智能象征性技术,这是人类对人工智能标记任何事物的一种技术。

迄今为止,哪一种研究策略都没有帮助机器人识别“常识概念”,“亚历山大项目”将采取更加强硬的方法来解决这个问题。它将整合研究机器推理和计算机视觉,并找出一种测量常识的方法。

几何智能公司创始人盖瑞·马库斯(Gary Marcus)在新闻发布会上称,我对亚历山大项目非常感兴趣,现在是用新方法解决这个问题的时候了。但是如果人工智能发展到下一个阶段时,并与人类生活更多层面结合在一起,我们就必须解决机器人的常识概念认知,目前的亚历山大项目可能是最好的尝试。

来自: 新浪科技

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