打败了围棋高手的人工智能，却答不对一道多选题

智能

打败了围棋高手的人工智能，却答不对一道多选题

钟舒婷 7 小时前

成绩分数不是最重要的，综合素质才是

上个月，Google 的人工智能 AlphaGo 采用了两种不同的深度神经网络，以 5:0 的成绩完胜欧洲冠军樊麾，就在大家以为人工智能的发展已经到了新高度的时候，其实他们还没能考过美国八年级的考试题目呢。

华盛顿大学的计算机科学教授 Oren Etzioni 和艾伦人工智能研究所在过去的 5 个月里，举行了一场人工智能比赛，邀请了 800 个人工智能团队的 AI 系统参加美国八年级（相当于国内初二）的科学测试。

万万没想到，曾经赢得问答节目 Jeopardy！（这是 IBM 的沃森），又赢过围棋高手的人工智能，成绩最好的也只答对了 59% 的题目。

获胜的团队来自以色列，名为 Chaim Linhart，Linhart 团队给他们的人工智能使用了“题海战术”，给计算机“喂食”了成千上万道拥有正确答案的题目。但是结果，大概没有一个家长会满意。

对举办方 Etzioni 来说，这次长达 5 个月的测试说明了人工智能的发展现状，随着深度神经网络技术的发展，让 Google、Facebook、微软等公司的系统在图像、语音识别等领域取得了进展，达到了人类的表现水平，但是要让机器学会思考还是一件不太可能的事情。

尤其是在这次的科学测试中，人工智能不仅需要理解基本的概念，应付一些单选题，而面对一些开放式的题目，或者是多选题的时候，人工智能几乎都懵了。

比如其中一道多选题是：一些鱼类在成熟后，多数时间都生活在盐水里，却会在淡水中产蛋。它们这种适应不同环境的能力是（）的最佳证明？

这跟常见的聊天机器人并不一样，Etzioni 表示，多选题需要计算机综合自然语言处理的能力，去理解书本上的概念，这些是更复杂的挑战，需要用到计算机的推理能力。

但是，运营一个名为 Cyc 的 AI 项目的 Doug Lenat 表达了不同的看法，他认为教会机器去考八年级的试卷并没有多大意义，而应该把目光聚焦在更长远的目标上，通过测试并不代表真正的智能，学会综合不同的 AI 技术或者比取得高分更重要。简单来说，成绩不是最重要的，综合素质才是。

不过，Etzioni 认为考试还是有意义的。他建议下次提供更长的时间和更好的奖励，搞一个更难的测试，来激发更多的人工智能研究人员参与：“我认为，如果要拿到 60% 或 80% 的分数，那么更长的比赛时间和“更深度”的 AI 技术是必要的。但这是我们的假设，你不能（为了拿高分）使用廉价的技巧，你必须做一些事让 AI 真的聪明起来。”

题图来自 alisialosardo