我们如何教人工智能机器人这些模糊的常识呢?许多研究人员曾试图这样做, 但最终都失败了. 但是很可能不久将改变这一现状, 目前, 微软联合创始人保罗·艾伦(Paul Allen)参加这一项目研究.
据《纽约时报》报道, 艾伦正在为他的非营利性计算机实验室——艾伦人工智能研究所(AI2)投资1.25亿美元, 并计划未来3年投资预算翻倍. 这笔资金将用于现有项目, 以及 '亚历山大项目' , 后者是一项聚焦于教授机器人 '常识概念' 的新计划.
艾伦在新闻发布会上指出, 当我创建AI2研究所时, 我希望通过高影响力研究, 扩展人工智能机器人的能力. 在人工智能研究早期阶段, 人们对常识概念有很多关注, 但是这项工作仍停滞不前. 人工智能机器人仍缺少多数10岁儿童所具有普通常识概念, 我们希望启动这项研究, 并在该领域获取重大突破.
如果机器人非常先进, 它们可以模拟人类任务, 他们可以定位和识别物体, 攀爬, 出售房屋, 提供灾难援助等.
然而, 即使是这些先进机器人也无法处理简单的问题和指令, 它们如何应对一个不寻常的处境, 以及如何使用 '普通常识' 校正适当的行为和反应?现在它们仍无法实现.
AI2研究所执行总裁奥伦·埃齐奥尼(Oren Etzioni)说: '尽管近期人工智能取得成功, 对于人工智能而言, 它们仍很难分辨识别, 但这对于人类来说却是非常简单. 目前没有一个人工智能系统准确地回答一系列简单问题, 例如: 如果我将袜子放在抽屉里, 明天它还会在那里吗?或者你怎么知道一个奶瓶是否满了?'
埃齐奥尼强调称, 例如: 2016年当AlphaGo人工智能程序打败世界排名第一的围棋棋手时, AlphaGo却并不知道围棋是一种棋盘游戏.
我们没有教授人工智能常识概念的一个很简单原因是: 常识概念实际上非常难以理解. 几何智能公司创始人盖瑞·马库斯(Gary Marcus)从儿童发展常识和抽象思维中获得了灵感, 伦敦帝国理工学院研究人员专注研究人工智能象征性技术, 这是人类对人工智能标记任何事物的一种技术.
迄今为止, 哪一种研究策略都没有帮助机器人识别 '常识概念' , '亚历山大项目' 将采取更加强硬的方法来解决这个问题. 它将整合研究机器推理和计算机视觉, 并找出一种测量常识的方法.
几何智能公司创始人盖瑞·马库斯(Gary Marcus)在新闻发布会上称, 我对亚历山大项目非常感兴趣, 现在是用新方法解决这个问题的时候了. 但是如果人工智能发展到下一个阶段时, 并与人类生活更多层面结合在一起, 我们就必须解决机器人的常识概念认知, 目前的亚历山大项目可能是最好的尝试.