AI专家加里马库斯解释了如何将人工智能提升到新高度

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AI领域，尤其是深度学习领域，正处于一个转折点。我们要么要突破到另一边——深度学习变成深度理解——要么继续轮换我们的集体力量，浇灌价值数万亿美元的计算，让Alexa假装知道你的内容，并提高1%。说。

稳健公司首席执行官兼联合创始人加里马库斯。AI表示，这只是对正在发生的事情的总结。人工智能开发人员和研究人员需要增加他们的方法，然后才能实现“健壮”人工智能的任何真正进展。

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马库斯本周早些时候在arXiv上发表了一篇新论文，题为“人工智能的下一个十年：迈向强大人工智能的四个步骤”。在这份长达55页的文件中，他总结了2019年“AI辩论”期间自己和Yoshua Bengio之间的最新争论，并进行扩展。

马库斯说的要点被总结为他对脸书人工智能团队成员的单引号：

越来越多的证据表明，最先进的模型已经学会在数据集中使用虚假的统计模型……而不是像人类一样灵活、概括地学习意义。

换句话说，就像鸡玩井字游戏一样，AI完全不知道自己在做什么。它只是修改和重复它被编程来执行的任何操作，直到人们确定“参数”来适当地调整他们的行为。

马库斯认为人工智能没有实际的理解，因为它没有世界的内部模型，也没有它如何像人类一样工作，以及其中的对象是如何工作的。他说，处方是一种混合开发范式，结合了深度学习和认知模型方法。他写道：

我们必须集中精力开发一个用于构建系统的框架，该系统可以常规地获取、表示和操作抽象知识，并使用这些知识来构建、更新和推理外部世界的复杂内部模型。

这种方法偏离了许多初创公司、大型科技公司和致力于创造“人工智能”或超人AI的组织的“天空工作”。

相反，马库斯主张发展重组，即在我们进入超级智能机器时代之前，将可实现的中间目标与“下一个AI”结合起来。为此，他写道：

让我们称之为稳健人工智能的新水平：虽然它不一定是超人或自我完善的智能，但可以依靠它以系统可靠的方式将其知识应用于广泛的问题，并从各种知识中综合知识。来源，这样它就可以灵活动态地推理世界，把在一个环境中学到的东西，以我们期待普通成年人的方式，转移到另一个环境。

问题的本质是深度学习不是人类推理的好的近似方法。在丢下正确的命令去“触发”智能音箱的正确响应之前，摸索了几种不同的命令的人，解决了AI无法“理解”的问题。

当Google Assistant或Alexa不能处理有意义的命令但没有使用正确的单词时，它的反应和我们按错触摸板上的按钮没有什么不同：没有意义或智慧。

我们之前说过，大部分AI要么只是大量数据的输出漏斗，要么就像魔术师一样，让人眼花缭乱，迷惑不解，让他们看起来好像把机器人从帽子里拽了出来。事实是，所有人都害怕的Alexa、GPT-2文本生成器和Telsa的自动驾驶系统都是小马。

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