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编者按：AI发展着几十年 ， 总像四季一样经历起起伏伏 。每每取得一定进展之后 ， 又会遭遇所谓的寒冬 ， 一下子一蹶不振 。最近十年 ， 随着机器学习的崛起 ， 对AI的炒作一下子到达了顶峰 ， 然后末日论和质疑声又日益喧嚣起来 。质疑者提出 ， 那些仅具备单项能力的AI并不具备理解能力 ， 算不上真正的AI ， 深度学习已经走进了死胡同 ， 要另起炉灶 。对此 ， 杰出名誉教授Thomas G. Dietterich提出 ， 其实并没有什么“真正”的理解 ， 人类的理解也永远都不是完整和完美的 。所以我们不要再把我们取得的成功视为不够“真实”而摒弃 ， 而应该继续以诚实的、富有成效的自我批评去推进AI发展 。原文标题在Medium上 ， 标题为：What does it mean for a machine to “understand”?

文章插图
对人工智能最新进展的批评者抱怨说 ， 尽管这些进展已经给AI系统中带来了显著进步 ， 但这些系统依然未能展现出“真实”、“正确”或者“真正”的理解 。像“真实”、“正确”以及“真正”之类词汇的使用意味着“理解”是二进制的 。一个系统要么表现出“真正”的理解 ， 要么就是没有理解 。这种思维方式的困难在于 ， 人类的理解永远都不是完整和完美的 。在本文中 ， 我将提出“理解”是能力的系列连续谱 。比方说 ， 不妨考虑一下“水”的概念 。大多数人都理解水的许多特性：水是湿的 ， 水可以喝 ， 植物需要水 ， 温度很低的话水会结成冰 ， 等等 。但不幸的是 ， 很多人不理解 ， 水是导电体 ， 所以 ， 淋浴的时候不应该用风筒 。尽管如此 ， 我们不会说这些人对谁缺乏 “真实”、“正确”或“真正”的理解 。相反 ， 我们会说他们对水的理解是不完整的 。
【理解能力很好代表什么 理解能力】我们也应该以同样的态度来评估我们的AI系统 。现有的系统已经表现出了某些类型的理解 。比方说 ， 当我让Siri“打电话给Carol” ， 然后它能够拨打正确的号码时 ， 你就很难说服我说Siri并不理解我的要求 。当我问Google“IBM的深蓝系统击败了谁？” ， 后者返回一个信息框 ， 给出用大写字母写成的“卡斯帕罗夫”时 ， 它就已经正确地理解了我的问题 。当然 ， 这种理解是有限的 。如果我接着问它“什么时候？”的时候 ， 它只会给我提供一个“when”的字典定义——而不会把我的问题解释成对话的一部分 。
关于“理解”之争可以追溯到亚里斯多德 ， 也许John Searle的“中文房间”思想实验对此阐述得最清楚 。我鼓励大家可以去看看《斯坦福哲学百科全书》里面科尔的那篇出色的文章 。我的态度是一种功能主义的形式 。我们从功能上去表示理解 ， 并且根据大脑或者某AI系统各种内部结构在产生所衡量的功能中存在的因果关系来评估它们所做的贡献 。
从软件工程的角度来看 ， 功能主义鼓励我们设计一系列测试去衡量系统的功能 。我们可以问一个系统（或一个人） ， “如果把水冷却到–20度会发生什么？”或者“如果在洗澡的时候用吹风机会发生什么？”然后对回应进行衡量 。就回应恰当而言 ， 我们可以说系统理解了 ， 而如果说回答错误的话 ， 我们可以说发现了系统存在不理解的情况 。

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