马库斯说GoogleDuplex因为没有大志，AI领域如何奋发量子比特
在人工智能领域总是充满野心今年，割柴桑在一次采访中说，AI的影响比电和火还要大。
前几天，电话的GoogleDuplex先生给我预约了理发。在一分钟的通话中，发型师的顾客完全没有注意到他不是人类。
Duplex的表达确实很华丽，但是纽约大学心理学和神经科学的教授Gary Marcus （马库斯）和计算机系教授Ernest Davis，对于AI的发展来说感觉不是有意义的方向。
以下是马库斯和对业界全体的呼吁。
阅读谷歌对Duplex的表达，可以知道那个地方是有限的。一是预约餐厅，二是预约剪发，三是调查休息日的营业时间。
预约理发吗？AI梦好像会变得更壮观呢。比如医疗领域的变革，给家庭生活带来巨大的力量
（最好别太动。）
之所以看起来没有什么大志向，并不是因为Duplex扮演了“重要的一步”，而是因为完全不知道AI领域整体应该做什么。
虽然也承认谷歌，但他们在Duplex中使用的一个小技巧是，将其限定为“封闭区域”，或者给予的数据种类非常有限。也就是说，AI不能进行开放的对话。
Duplex的界限不仅仅是强调过早的结果。真正的AI提醒我们，它远远超出了这个领域目前的能力。世界上最大的AI研究团队，最强的计算能力，即使拥有最好的数据，也离人类不远。
问题是AI无法应对语言的复杂性。
为了使用数学符号和定理可以生成无限的等式，使用单词和那个“定理”应该可以生成无限的句子。
接近人类的AI，不是其中的一部分，它必须对应无限的词句。
因此，会话的限定范围越小，效果就越容易出现。
如果对话或多或少都是按照剧本进行的，那么写一些有应对能力的过程就不难了。餐厅的预约和营业时间的检查，是那么简单的栗子。
但是，学习了一本语言速成书并不意味着AI能流利地学习语言。其中，出现了人类无法理解的文章。
即使只是给餐厅打电话，也会发生意想不到的事情。“对不起，这周正在装修。”如果是优秀的AI，可以用自己的话“对不起，这周不能打开吗？”来确认对方的意思。
简单的样式化对话，这样就足够了。但是，如果在开放话题中说很难的话，可能会很困扰。
公平地说，Duplex学到的不是“速成外语”。不管怎么说，为了从大量的人类对话数据中提取可能的短语，使用了机器学习。
但是，无论有多少数据，有多少规律，都很难战胜人类的“创造力”，世界的不确定性在剧本中是写不出来的。
◆剧本不是这样的
语言的海洋是广阔的，生活也是多种多样的。如果我们讨论这个繁琐的生活，形容的方式也是多种多样的。
那么AI领域的人类应该做些什么呢。机器学习和大数据这个词，很久以前还没听过。当时的AI研究人员试图了解如何将复杂的知识编码并让计算机处理。
这个被称为“知识工程”的项目是有规律地将人类语言理解的基本元素形式化，而不是编写检测统计学规律性的程序。电脑可以使用这些规则
比起肤浅地模仿人类思维的结果，机器更可能触及人类认知能力的核心。
当然，这个太难了，做不出来。但是，“难”“做不到”并不是错误的。AI研究人员迟早会得到认知心理学家的协助，研究人类认知如何持续灵活。
研究AI的最好方法，还没有产生。但是，像Duplex这样有点厉害的应用有很多。你可以在那个极限敲响警钟。
如果最强的AI企业只能提供AI输送功能，也许应该重新审视方向。
译文门户：
https：//www.nytimes.com/2018/05/18/opinion/artificial-intelligence-challenges.html
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