视频出炉 | LeCun、Marcus激辩AI是否需要类似人类的认知能力
2017-10-23 00:00
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夏乙 安妮 编译整理
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
一辆AI驱动的无人车可能在模拟环境中撞树5万次才知道这是错误行为,对比之下,悬崖上攀爬的野山羊可没有多少试错机会,孩童无需数百万次练习就学会在椅子上爬上爬下……
无法否认,人工智能几乎可以从头学习任何东西,但人与动物具备天生的认知能力,可以直观地理解许多概念。随着AI技术的发展,人工智能是否需要拥有人类类似的认知能力呢?
本月5日,在纽约大学心智、大脑和意识研究中心举办的一场活动上,纽约大学计算机科学家、Facebook人工智能研究总监Yann LeCun与纽约大学心理学家教授、创业公司Geometric Intelligence创始人Gary Marcus对此问题展开了激烈讨论。
△ 左:Yann
LeCun,右:Gary Marcus
Marcus表示,他和LeCun的这场辩论建立在以下7点共识之上:
AI仍出于起步阶段;
要实现强AI,机器学习从根本上来说是必要的;
深度学习是机器学习中一项强大的技术;
要实现认知,单靠深度学习是不够的;
(无模型)强化学习也不行;
AI系统仍需要更好的内在正向模型;
常识推理从根本上来说依然没有解决。
LeCun认为用大脑重构世界的本领是人类独有,AI无法通过设计和学习得到,因此不需要类似人类的认知能力。
Marcus持反对意见,表示只有通过“比像素更丰富的基本元素和表达方法”来理解世界,AI技术才能取得成功。
两人的论战到底是如何进行的,来看看量子位搬运的刚出炉的辩论视频——
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