此次投資是艾倫人工智慧研究所未來三年原預算的兩倍, 這不僅能支撐現有項目的運作, 還能開啟新的教授計算機 '常識' 的項目, 該新項目名為 '亞曆山大計劃' (Project Alexandria) . 在未來的幾年內, 該研究所希望能建立一個由人類已掌握的基礎知識構成的資料庫, 該資料庫正是如今計算機所欠缺的 '常識' .
艾倫說: '為了取得人工智慧領域真正的進步, 我們必須解決目前其所面臨的一個巨大挑戰, 那就是計算機缺乏常識' . 艾倫曾在20世紀70年代與比爾·蓋茨一起創辦了如今的軟體巨頭微軟公司.
如今, 計算機已經能以高精確度完成識別周圍環境的物體, 記錄語言對話, 自動翻譯等以往只有人類才能完成的任務, 這種高精度在十幾年前是不可能達到的. 人工智慧研究人員在另外一些領域也取得了不錯的成績, 比如無人駕駛汽車, 倉庫機器人, 智能語音助手等等.
但是, 如今機器在處理其他一些人類認為很基礎的任務時常常遇到困難. 比如, 雖然智能語音助手Siri能很好地識別出你所說的話, 她也只能回答一些簡單的問題和執行基礎的命令. 當遇到糟糕的交通狀況或以前沒遇到過的路況時, 無人駕駛汽車也無能為力.
艾倫人工智慧研究所主任, 前華盛頓大學教授奧倫·埃奇奧尼 (Oren Etzioni) 稱: '人工智慧可以識別物體, 但不能很好地解釋它看到的東西. 它雖然能識別書上的文字, 但不能理解文字背後所隱含的問題. 這就是缺乏常識的表現. '
想要教授計算機人類已有常識被證明是很困難的, 可能需要研究人員數年甚至數十年的努力. 也曾有過研究人員試圖數字化人類常識, 但後來發現這個任務實在是太繁重了.
在上個世紀八十年代, 斯坦福大學教授道格·萊納特 (Doug Lenat) 曾獲得來自美國政府和一些大型科技公司的資金, 開始了一個名為Cyc的項目. 他和他的團隊成員一起工作, 將我們人類在孩童時期學到的所有簡單事實進行數字化, 從 '你不能同時出現在兩個地方' 到 '要從杯子喝水得先開啟杯蓋' .
三十年過去了, 萊納特先生和他的團隊還在繼續這項 '常識引擎' 工作, 還沒有要停下來的跡象. 艾倫也是Cyc項目的資助人之一, 他認為現在是時候採用一個全新的方法進行這項工作了, 因為現代人工智慧技術能更好地搭建一個這樣的系統.
萊納特先生非常歡迎新技術的加入. Cyc項目已經消耗了數千萬美元資金, 同時也解決了無數在項目開始時沒有想到的難題.