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许多AI领域的业内人士都不认为我们会创造出具备真正有感知能力的人工智能。“目前的方式无法（让人工智能）具备灵活性，或是处理多任务和执行编程范围之外任务的能力。”MIT大脑、思维和机器中心Andrei Barbu教授这样说道。他还提到，效率的AI搜索不过是创造出为解决特定问题微调过的系统。尽管研究者曾经尝试过无人监管的机器学习——让系统观察未被分类和标记的数据——但这目前还处于非常初级的阶段。谷歌就有一个类似的神经网络项目，通过随机观察来自1000万部视频的缩略图，它最终教会自己猫的样子，但制作者并未公布任何除此之外的能力。就像LeCun在2年前出席Orange Institute的一场活动时所说的：“我们不知道如何进行无监督学习，这是最大的障碍。” 作为一个研究项目，人工智能还经常会受到夸张宣传的影响。当一种新方法被发现且研发进度加快时，评论者（通常还包括计算机科学家）会大胆假设这种发展速度会很快让机器人管家成为现实。纽约时报早在1958年就曾有过类似报道，当中把一种非常早期的AI形式——可以分辨左和右的区别——描述为电子“胚胎”，未来某天将能够“走路、交谈、观察、书写、繁殖，并具备自我存在意识。”当这类承诺未能兑现时，该领域便会陷入所谓的AI寒冬，也就是悲观主义盛行和资金减少的时期。历史上出现过十几次小规模的AI寒冬，70年代末和90年代初还有两次大寒冬。虽说每一个科研领域都会经历类似的时期，但值得注意的是，很少有一门学科会如此“可靠地”让自己的信徒一再失望，以至后者为此想出了一个专有名词。 这样说有些以偏概全了。如何看待人工智能取决于你对它有着怎样的期待。我们的机器的确越来越智能，但这并不是我们可以轻松归类的。就拿特斯拉的自动驾驶软件为例，公司总裁ElonMusk将其描述为一种汇集数据的“快速学习网络”，好让旗下所有汽车在同时进行学习。这个研究项目的最终目的不会是一般的人工智能，但它的整个计算机网络的确会具备相当高的智能性，这也就是被LeCun称作是“隐形智能”的东西。 试想一下，未来你将拥有一台不会出差错的自动驾驶汽车，当中还有一位先进的数字助手。这或许是Levesque教授看不上眼的那种欺骗把戏，但却能让任何人将其当作人类来对待。你们会在早上上班时互相说笑话，聊聊新闻，安排自己的行程表，或是在需要时改变目的地——一切都会在这部不仅了解道路规则、还能应对其他车辆的自动驾驶汽车中进行。到了那时，我们真的还会在乎这种人工智能到底是真是假吗？
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