创建人类级别的人工智能和完全无人驾驶还有多远

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本文由Rehoo团队Tin原创，无授权禁转！(图片来自网络)

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自动驾驶汽车和人工智能之间有许多相似之处。他们是目标，我们越接近他们，他们看起来就越难。1956年，科学家约翰麦卡锡和马文明斯基提出 ，将揭开人类思维的秘密。我们很快就能够以“机器可以模拟它”的方式精确地描述学习的每个方面或任何其他智能特征。

六十多年后，我们的人工智能系统仍在努力复制人类儿童的基本认知功能，更不用说成人心灵的一般解决问题的能力了。我们从未设法创建人类级别的人工智能，而是我们移动了目标职位并将人工智能分为初级，一般和超级人工智能。

我们可以观察到自动驾驶汽车的类似趋势。几年前，媒体对在自动驾驶的前景充满了热情。根据许多说法，2019年应该是我们习惯于在道路上看到空驾驶座椅的汽车的一年。但我们进入2019年，自动驾驶汽车仍然是一个难以捉摸的目标。它们仍然是有限的围栏区域的测试项目。他们仍然犯了愚蠢的错误。而那些预示着自动驾驶汽车即将到来的人们现在承认，我们要做到在人类完全脱离方向盘需要数年时间。

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对许多人来说，一般人工智能和自动驾驶汽车是不可能的目标，失败的项目只是浪费时间和金钱。从某种意义上说，他们可能是正确的。但是仔细观察就会发现，我们仍然需要那些构思和瞄准这些不可能实现目标的人。

我们会创造人工智能吗？

一般AI仍有其支持者。其中最相关的是OpenAI，这是由Elon Musk和Sam Altman创立的研究实验室，该实验室已经支持了几个非凡的项目。

OpenAI的使命宣言中写道：“OpenAI的使命是确保人工智能（AGI） - 我们所说的高度自治系统，在最具经济价值的工作中胜过人类 - 使整个人类受益。我们将尝试直接建立安全和有益的AGI，但如果我们的工作帮助其他人实现这一结果，我们也将考虑完成我们的使命。“然而，并不是每个人都同意这种评估，而且我们当前的人工智能技术与人类思维的工作方式截然不同。

世界上许多顶级人工智能科学家认为，人类AI是一个无用的目标，我们已经拥有了大量有用的初级AI应用程序和技术，而不是试图复制人类智能。在这方面，一个引用是来自Google的AI先驱和研究主管Peter Norvig。“我们不需要复制人类。这就是为什么我专注于提供工具来帮助我们，而不是复制我们已经知道如何做的事情。我们希望人类和机器能够合作并做一些他们自己无法做到的事情。“

但真正的问题应该是，如果我们试图建立人类级别的人工智能，即使它被证明是不可能的吗？对此，我会说是的。人工智能的历史表明，虽然我们距离复制人类大脑的人工版本还很远，但这个过程教会了我们很多关于智力和推理的规律，并且给了我们许多其他强大的工具来增强我们的能力。

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有趣的是，这让我想起Norvig的另一句话。人工智能中开创了许多已经回归主流计算机科学的思想，包括分时，交互式口译员，带窗户和鼠标的个人电脑，快速开发环境，链表数据类型，自动存储管理以及符号，功能，声明和面向对象编程的关键概念。“所有这些重要的工具都不会存在，如果不是那些一直追逐思维机器和普通人工智能的疯狂梦想的人。

同样，当您查看我们今天拥有的所有高级AI技术时，它们与重现人类思维的目标密切相关。神经网络是根据人脑的物理结构命名和设计的; 机器学习的灵感来自人类通过经验和重复学习的方式; 专家系统试图以人类工作的方式包含不同领域的知识和逻辑。

这些和许多其他人工智能技术并不是人类同行的精确再创造，但它们帮助解决了非常重要的问题，例如预测癌症，检测图片中的对象，在不同语言之间翻译文本以及将语音转换为文本。

寻求自动驾驶使我们的道路更安全

同样，我们可以看到自动驾驶汽车行业的平行发展。目前，无人驾驶汽车仅限于道路不太拥堵，天气和照明条件相对稳定的地区的测试项目，并且有详细的数字地图。无论你在公路上看到无人驾驶汽车，在方向盘后面都有一个人类驾驶员，如果汽车出现错误就准备介入，例如加速驶向车道分离器。这远远不是最初的愿景，即拥有可以在任何道路上行驶的汽车，以及比人类驾驶员安全（甚至更安全）的汽车。毫无疑问，我们什么时候才能在城市中使用5级自动驾驶汽车，这种无人驾驶汽车没有方向盘，根本不需要人工干预。

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但在其短暂的几年中，我们的自动驾驶汽车产业已经取得了许多重要成就。尽管我们没有无人驾驶汽车可以在人类习惯的开放和不可预测的环境中运行，但我们已经开发了许多有用的技术，如自动停车，车道辅助，盲点警告和瞌睡检测。

这些都是逐步改进，但每一项都使驾驶更加安全，每年都会帮助挽救数千人的生命。目前的技术也可以部署在更受控制的环境中，例如工厂和工业设施。一个例子是自动叉车，它正在发展成一个充满希望的市场，特别是因为熟练的运营商供应滞后于需求。在低交通社区或封闭式综合体内也有低速穿梭的用例。

但是，创造自动驾驶汽车的竞争也带来了其他领域的进步，例如激光雷达，计算机视觉，传感器技术和数字制图。这些都是基础设施技术，在不一定与车辆相关的领域中具有许多其他用途。

人类的历史以疯狂的梦想和现实努力为标志。想要模仿鸟类飞行的人从来没有创造过拍打翅膀，但却帮助我们发现了飞行规律并发明了飞机。一位正在探索心灵感应的德国科学家从未实现过他的目标，而是发明了脑电图（EEG），这是研究大脑和诊断与神经系统有关的疾病最重要的工具之一。

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同样，我们仍然需要那些试图创超无限梦想的人，无论是人工智能，完全自动驾驶汽车。或许我们可能永远不会实现这些梦想，但我们在这个过程中取得的成就同样有益。