非科幻思考（第4/20页）

举一个例子。

从牛顿力学和工业革命时期来看，因为牛顿定律的强大，人们就认为自己解决了世界上所有问题，未来只需要算，就能把一切预测出来。那个时候就有哲学观认为人就是机械机器。但事情的实际发展是：牛顿定律解决不了所有事。20世纪初，人们把牛顿定律和电磁理论结合起来，相信人类物理学大厦已经完备，只剩下头顶上的“三朵小乌云”，然而正是这“三朵小乌云”，牵扯出了后面的量子力学和相对论，直到现在人们也没有算出全世界。未来呢？人类有可能完全揭晓宇宙的奥秘吗？有可能。但仍然有一个一个新的鸿沟。

与之类比，超级人工智能有可能成真吗？有可能，但不是立刻。技术上还有一个个困难台阶需要跨越。“深度学习”不是万能的，算力也不是唯一重要的因素。

我把人工智能目前还解决不了的问题，也称为“三朵小乌云”。

什么是人工智能目前解决不了的问题呢？我们仍然从“阿尔法狗”说起。

“阿尔法狗”的强大是所有人工智能的强大，它面临的困难，也是人工智能问题的缩影。

“阿尔法狗”对一些人类认为很困难的问题却觉得很简单，对人类认为简单的问题却觉得困难。举一个很小的例子。这样一个问题：如果一个人从超市的货架上拿了一瓶酒就跑出门，店员会做什么？为什么？它就会觉得困难，难以回答。

如果是一个人，会如何回答这个问题呢？人会觉得这个问题太简单了啊，店员有可能会直接去追，因为要把店里的商品追回来；也有可能会打电话报警，因为自己不想冒险；或者告诉老板；或者喊路人帮忙。诸如此类。

但是目前的人工智能会觉得这个问题很难，无法回答。原因主要在于以下几个方面：

第一，是综合认知的能力。

第二，是理解他人的能力。

第三，是自我表征的能力。

为什么人工智能会觉得这些问题难？我们一个一个看。

第一个难点，综合认知的能力。

这个问题对于我们每个人而言都是非常简单的，头脑中甚至一下子就能想到那种画面感。但对人工智能来说就是很难理解的。为什么？

最主要的差别在于常识。

当我们理解这段话，我们头脑中实际上是反映出很多背景信息，包括：（1）他想喝酒；（2）他没有付钱；（3）酒摆在超市是一种商品；（4）从超市拿东西需要付钱；（5）他没有付钱就出门是违规的；（6）他是想逃跑；（7）超市店员有义务保护超市商品，不能允许这种事情发生。在所有这些背景信息支持下，我们可以一眼辨认出这个动作画面的情境。除了我们自然脑补的这些背景信息，也还是有一些小概率背景信息，有可能影响对情境的解读。也许这个人是店主，有急事出门，如果是店主，自然不用付钱，店员也不会见怪，但这种可能性不大。任何一个情境的解读都需要大量常识作为背景信息。

常识包含我们习以为常的知识总和，包含我们对整个环境和经济系统的理解。这些理解都太平常，我们就称之为常识。人工智能目前还没有这些常识，它并不知道一瓶酒摆在超市里和公园里有什么差别，也不知道超市买东西的惯例流程。从语法上说，从超市拿酒和从公园拿酒都是符合语法的表达，但我们知道，其中一个合理，另一个不合理。

你也许会说，这是因为机器缺少生活经验，输入经验就可以了。我们这一次当然可以给机器输入酒的含义、超市的含义、超市的购买规则、小偷的含义、店员的职责，但好不容易输入了所有这些信息，会发现下一句话涉及大量有关街头和交通的常识，依然要手动输入。到了最后，整个世界的无数知识碎片我们都需要输入，如何调用又成了问题。