人工智能的真正目标可能不再是智能|要不你是人工智能吗

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人工智能已经迅速地找到了工业应用，例如使用大型语言模型来自动化企业IT。这些应用程序可能会使实际智能的问题无关紧要。

Tiernan Ray/ZDNET

英国数学家艾伦·图灵（Alan Turing）在1950年写道：“我打算考虑一个问题，‘机器能思考吗？’”他的探究为几十年的人工智能研究框定了讨论。

对于几代思考人工智能的科学家来说，“真正”的或“人类”的智能是否可以实现一直是工作的重要部分。

人工智能现在可能处于一个转折点，这些问题对大多数人来说越来越不重要。

近年来出现的名为工业人工智能的东西可能预示着这种高尚的担忧的结束。AI比自计算机科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）首次创造该术语的66年来任何时候都更具能力。因此，AI的产业化正在将焦点从智能转向成就。

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这些成就是显着的。它们包括谷歌DeepMind部门的预测蛋白质折叠系统AlphaFold和初创公司OpenAI的文本生成程序GPT-3。这两个程序都具有巨大的工业前景，无论是否有人称它们为智能。

AlphaFold除了其他的事情，还有设计新型蛋白质的前景，这一前景已经使生物学界充满了电。GPT-3正在迅速找到其作为一个可以自动化业务任务的系统，例如在没有人为干预的情况下以书面形式回答员工或客户的查询。

由芯片制造商Nvidia领导的繁荣的半导体领域驱动的这种实际成功似乎可能会超越旧的智能担忧。

在工业AI的任何一个角落，似乎都没有人关心这些程序是否将实现智能。就好像在面对显然有价值的实际成就时，“但它是否聪明？”这个老问题就不再重要。

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正如计算机科学家Hector Levesque所写的那样，在AI的科学与技术之间，“不幸的是，AI的技术得到了所有关注。”

当然，真正的智能问题仍然对一些思想家很重要。在过去的一个月里，ZDNET采访了两位关注这个问题的知名学者。

Facebook所有者Meta Properties的首席AI科学家Yann LeCun在今年夏天发表了一篇关于AI需要走向何方的思考文章，与ZDNET进行了详细的谈话。 LeCun表示担忧，如果深度学习今天的主要工作仅仅追求其现有的路线，它将无法实现他所谓的“真正”智能，其中包括计划使用常识的计算机系统的能力。

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，这意味着在它们做我们想让它们做的事情之前，它们可能会出现故障。

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“你知道，我认为完全有可能我们会有没有常识的第五级自动驾驶汽车，” LeCun告诉ZDNET，指的是Waymo和其他人为自动驾驶建立ADAS（高级驾驶员辅助系统）的努力，“但你必须对其进行工程设计。”

纽约大学荣誉退休教授Gary Marcus是深度学习的频繁批评者，本月告诉ZDNET，就AI作为一个领域而言，就像发现任何像人类智能一样的东西一样，都卡住了。

“我不想争论它是否是智能，”Marcus告诉ZDNET。“但我们可能称之为一般智能或适应性智能的智能形式，我关心适应性智能[…]我们没有这样的机器。”

Meta的Yann LeCun（右）和AI批评家Gary Marcus。

越来越多，LeCun和Marcus的担忧似乎变得古老了。工业AI专业人士不想提出艰难的问题，他们只是想让事情顺利进行。随着越来越多的人掌握AI，例如数据科学家和自动驾驶汽车工程师，这些人与研究的基本科学问题相去甚远，问题“机器能思考吗？”变得不那么重要。

即使是认识到AI不足之处的科学家也会被诱惑放下这一点，去享受技术的实用性。

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Demis Hassabis是DeepMind的联合创始人，比Marcus或LeCun年轻，但对实用性和深刻性的二分法心存警惕。

在普林斯顿高等研究院的一次演讲中，Hassabis在2019年指出了许多AI程序的局限性，这些程序只能做一件事情，就像一个白痴。Hassabis说，DeepMind正在尝试开发更广泛、更丰富的能力。“我们正在努力寻找解决其他问题的元解决方案，”他说。

然而，Hassabis同样热爱最新DeepMind发明擅长的特定任务。

当DeepMind最近公布了一种改进的执行线性代数的方法，即深度学习的核心数学方法时，Hassabis赞扬了这一成就，无论是否声称具有智能。

“结果证明，从计算机图形到训练神经网络，所有东西都是矩阵乘法，”Hassabis在Twitter上写道。也许这是真的，但它可能会放弃寻求智能的探索，而仅仅是改进一个工具，好像在说：“如果它有效，为什么要问为什么？”

AI领域的态度正在发生转变。过去，无论AI程序取得多么好的成就，“好吧，但这并不意味着它很聪明”这种怀疑的话语是普遍的。AI历史学家帕梅拉·麦科杜克称之为“移动球门的模式”。

现在，情况似乎正好相反：人们倾向于随意将AI标记的任何事物都归因于智能。如果像Google的LAMDA这样的聊天机器人能够产生足够的自然语言句子，就会有人认为它是有感觉的。

英国数学家艾伦·图灵曾预见到“一般受过教育的意见”会认为机器具有智能

图灵本人预见到了这种态度的变化。他预测，关于电脑和智能的谈话方式会发生变化，越来越多地接受电脑的行为是智能的。

“我相信，在本世纪末，用词和一般受过教育的意见会改变得如此之多，以至于人们将能够谈论机器思考而不必期望被反驳，” 图灵写道。

随着对智能的真诚问题逐渐消失，空洞的智能修辞被允许在社会中自由漂浮，为其他议程服务。

在Fast Company最近的一篇充满混乱的颂词中，由计算机行业高管迈克尔·霍奇伯格和退役空军将军罗伯特·斯伯丁撰写，作者们对智能做出轻率的断言，以增加管控地缘政治风险的威胁感：

训练人工通用智能系统的赌注空前高。人工智能是第一个令人信服地复制了人类思维独特能力的工具。它有能力为每个公民创建独特的、有针对性的用户体验。这可能是最终的宣传工具，一种欺骗和说服的武器，历史上从未存在过的。

大多数学者会同意，“人工通用智能”即使作为一个术语，也绝不是今天技术所能达到的。霍奇伯格和斯伯丁对程序能做什么的声明是极度夸大的。

这种关于AI正在取得的成就的肆意断言掩盖了LeCun和Marcus等人的细致言辞。正在形成一个关注说服而非智能的修辞制度。

这可能是可预见的未来方向。如果AI在生物学、物理学、商业、物流、营销和战争等方面越来越多地完成任务，并且社会变得越来越舒适，可能会越来越少的人关心问题：“但它是聪明的吗？”

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