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一輛AI驅(qū)動(dòng)的無人車可能在模擬環(huán)境中撞樹5萬次才知道這是錯(cuò)誤行為，對(duì)比之下，懸崖上攀爬的野山羊可沒有多少試錯(cuò)機(jī)會(huì)，孩童無需數(shù)百萬次練習(xí)就學(xué)會(huì)在椅子上爬上爬下……

無法否認(rèn)，人工智能幾乎可以從頭學(xué)習(xí)任何東西，但人與動(dòng)物具備天生的認(rèn)知能力，可以直觀地理解許多概念。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，人工智能是否需要擁有人類類似的認(rèn)知能力呢？

本月5日，在紐約大學(xué)心智、大腦和意識(shí)研究中心舉辦的一場(chǎng)活動(dòng)上，紐約大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家、Facebook人工智能研究總監(jiān)Yann LeCun與紐約大學(xué)心理學(xué)家教授、創(chuàng)業(yè)公司Geometric Intelligence創(chuàng)始人Gary Marcus對(duì)此問題展開了激烈討論。

Marcus表示，他和LeCun的這場(chǎng)辯論建立在以下7點(diǎn)共識(shí)之上：

1. AI仍出于起步階段；

2. 要實(shí)現(xiàn)強(qiáng)AI，機(jī)器學(xué)習(xí)從根本上來說是必要的；

3. 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一項(xiàng)強(qiáng)大的技術(shù)；

4. 要實(shí)現(xiàn)認(rèn)知，單靠深度學(xué)習(xí)是不夠的；

5. （無模型）強(qiáng)化學(xué)習(xí)也不行；

6. AI系統(tǒng)仍需要更好的內(nèi)在正向模型；

7. 常識(shí)推理從根本上來說依然沒有解決。

LeCun認(rèn)為用大腦重構(gòu)世界的本領(lǐng)是人類獨(dú)有，AI無法通過設(shè)計(jì)和學(xué)習(xí)得到，因此不需要類似人類的認(rèn)知能力。

Marcus持反對(duì)意見，表示只有通過“比像素更豐富的基本元素和表達(dá)方法”來理解世界，AI技術(shù)才能取得成功。

兩人的論戰(zhàn)到底是如何進(jìn)行的，來看看量子位搬運(yùn)的剛出爐的辯論視頻——

提示1. 前10分鐘為主持人開場(chǎng)白

提示2. 視頻無中文字幕，可轉(zhuǎn)戰(zhàn)YouTube查看自動(dòng)生成的英文字幕/或不那么通順的漢語字幕

YouTube辯論視頻地址如下，請(qǐng)注意科學(xué)前往~

https://www.youtube.com/watch?v=aCCotxqxFsk&t=92s