人工智能的真正目标可能不再是智能

英国数学家艾伦·图灵（Alan Turing）在1950年写道：“我建议考虑这个问题，'机器能思考吗？'”他的调查为数十年的人工智能研究奠定了基础。对于几代考虑人工智能的科学家来说，“真正的”或“人类”智能能否实现的问题始终是工作的重要组成部分。人工智能现在可能正处于一个转折点，这些问题对大多数人来说越来越不重要。

近年来，一种叫做工业人工智能的东西的出现可能标志着这种崇高关注的结束。今天的人工智能比计算机科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）首次创造人工智能一词以来66年来的任何时候都更强大。因此，人工智能的产业化正在将重点从智能转移到成就上。

这些成就是了不起的。它们包括一个可以预测蛋白质折叠的系统，来自谷歌DeepMind部门的AlphaFold，以及来自初创公司OpenAI的文本生成程序GPT-3。这两个项目都拥有巨大的工业前景，无论是否有人称它们为智能。

除此之外，AlphaFold有望设计出新型蛋白质，这一前景使生物学界感到兴奋。GPT-3 正在迅速找到它的位置，作为一个可以自动化业务任务的系统，例如在没有人工干预的情况下以书面形式回复员工或客户的查询。在芯片制造商英伟达（Nvidia）领导的多产半导体领域的推动下，这种实际成功似乎可能会超越人们对智能的关注。在工业人工智能的任何角落，似乎都没有人关心这样的程序是否会实现智能。就好像，面对显示出明显价值的实际成就，“但它是聪明的吗？”这个老问题就不再重要了。

正如计算机科学家赫克托·莱韦斯克（Hector Levesque）所写的那样，当谈到人工智能科学与技术时，“不幸的是，人工智能技术引起了所有人的关注。可以肯定的是，真正的智力问题对少数思想家来说仍然很重要。在过去的一个月里，采访了两位非常关注这个问题的著名学者。

Facebook所有者Meta Properties的首席人工智能科学家Yann LeCun详细讨论了他今年夏天发表的一篇论文，作为一篇关于人工智能需要去哪里的思考文章。LeCun表示担心，今天深度学习的主导工作，如果只是追求目前的路线，将无法实现他所谓的“真正”智能，其中包括计算机系统使用常识计划行动方案的能力。

LeCun表达了一位工程师的担忧，即如果没有真正的智能，这些程序最终将被证明是脆弱的，这意味着，它们可能会在做我们希望它们做的事情之前就崩溃了。

Meta的人工智能大师LeCun：今天的大多数人工智能方法永远不会带来真正的智能

你知道，我认为我们完全有可能在没有常识的情况下拥有5级自动驾驶汽车，LeCun说道，他指的是Waymo和其他人为自动驾驶汽车构建ADAS（高级驾驶员辅助系统）的努力。

纽约大学名誉教授加里·马库斯（Gary Marcus）经常批评深度学习，他本月说道，人工智能作为一个领域，一直停留在寻找人类智能之类的东西上。“我不想争论它是否是智能，”马库斯说。“但是我们可以称之为通用智能或自适应智能的智能形式，我确实关心自适应智能，我们没有这样的机器。

勒昆和马库斯的担忧似乎都很古怪。工业人工智能专业人士不想问一些棘手的问题，他们只是希望事情顺利进行。随着越来越多的人接触到人工智能，数据科学家和自动驾驶汽车工程师等人，人们从研究的基本科学问题中分离出来，“机器能思考吗？”的问题变得不那么重要了。即使是意识到人工智能缺点的科学家也试图将其放在一边，以享受该技术的实际用途。

一个比马库斯或勒昆更年轻的学者，但注意到实践和深刻的二分法，是DeepMind的联合创始人德米斯·哈萨比斯。在2019年新泽西州普林斯顿高等研究院的一次演讲中，哈萨比斯指出了许多人工智能程序的局限性，这些程序只能做好一件事，比如一个学者。哈萨比斯说，DeepMind正试图开发一种更广泛、更丰富的能力。我们正试图找到一个元解决方案来解决其他问题。然而，哈萨比斯同样迷恋着最新的DeepMind发明擅长的特定任务。

当DeepMind最近推出了一种改进的线性代数方法时，这是深度学习的核心数学，哈萨比斯赞扬了这一成就，而不管任何智力主张。事实证明，一切都是矩阵乘法，从计算机图形到训练神经网络。哈萨比斯在Twitter上写道。也许这是真的，但它有可能摒弃对情报的追求，而只是简单地改进一种工具，好像在说，如果它有效，为什么要问为什么？

人工智能领域正在经历态度的转变。过去的情况是，人工智能程序的每一项成就，无论多么好，都会被怀疑，好吧，但这并不意味着它是智能的。人工智能历史学家帕梅拉·麦考达克（Pamela McCorduck）称之为“移动球门柱”。

如今，事情似乎以相反的方式运行：人们倾向于随意地将智能归因于任何被贴上AI标签的东西。如果像谷歌的LAMDA这样的聊天机器人产生了足够的自然语言句子，有人会争辩说它是有知觉的。

图灵本人预料到了这种态度的转变。他预测，谈论计算机和智能的方式将转向接受计算机行为是智能的。我相信，在本世纪末，文字的使用和一般受过教育的观点将发生如此大的变化，以至于人们将能够谈论机器思维而不会期望相互矛盾。随着真诚的智力问题的消退，空洞的智力修辞被允许在社会中自由浮动，为其他议程服务。

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在训练人工通用智能系统方面，风险再高不过了。人工智能是第一个令人信服地复制人类思维独特能力的工具。它有能力为每个公民创造独特的，有针对性的用户体验。这有可能成为最终的宣传工具，一种欺骗和说服的武器，而这种武器在历史上是不存在的。

大多数学者都会同意，“人工通用智能”，如果它作为一个术语有意义，也绝不是通过今天的技术实现的。霍赫伯格和斯伯丁关于这些程序能做什么的说法被夸大了。这种关于人工智能正在取得的成就的傲慢断言掩盖了LeCun和马库斯等个人的微妙言论。一个修辞制度正在形成，它关心的是说服，而不是情报。

这可能是可预见的未来事情的方向。如果人工智能越来越多地完成生物学，物理学，商业，物流，营销和战争，并且随着社会对它感到满意，那么甚至越来越少的人甚至关心问，但它是智能的吗？

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