對某專(zhuān)家報告的商榷

某專(zhuān)家在給我國最高領(lǐng)導層做的講座，如不深度剖析會(huì )誤導我國決策層做出錯誤的判斷，造成不可彌補的重大損失。

這里某專(zhuān)家一開(kāi)始就提出了一個(gè)自動(dòng)駕駛的場(chǎng)景，他認為“十字路口的交通場(chǎng)景是不可預測的”，這一點(diǎn)的描述是正確的?？墒撬终f(shuō)“場(chǎng)景中的每個(gè)對象或稱(chēng)之為Object直覺(jué)的判斷和他們對相互之間的行為關(guān)系的理解，形成了這樣一個(gè)相互關(guān)聯(lián)的穩定系統?！奔热粓?chǎng)景是不可預測的，也就是說(shuō)實(shí)際上場(chǎng)景中的每一個(gè)對象也一定是不穩定的，這里前后矛盾。實(shí)際上不僅不能成為穩定系統，而且是在空域上和時(shí)域上存在著(zhù)不確定性，是混沌系統。

這位專(zhuān)家在這里還提出了“機器行為”的概念，這是我們進(jìn)入AGI時(shí)代的人工智能研究的核心問(wèn)題。

但是，他在機器行為的論述中拋出了“解釋行為是一個(gè)比產(chǎn)生行為更為困難的任務(wù)”，可在后面的論述卻又在“如何通過(guò)解釋獲得像人那樣的機器的行為？”上展開(kāi)論述。這就把AGI時(shí)代的人工智能的發(fā)展引向了迷茫的道路，由此可以看出這個(gè)講座并不是在苦心研究并取得一定的成果的基礎上所得出的結論，是憑空杜撰的產(chǎn)物。

隨著(zhù)人工智能的發(fā)展，目前已經(jīng)可以清楚的斷定，人工智能的研究就是要在“機器行為如何自律”，也就是機器的智慧如何超越人類(lèi)，當然，在現階段還是指機器在承擔某個(gè)復雜任務(wù)時(shí)如何做到不依賴(lài)于人的程序的驅動(dòng)，不依賴(lài)大數據訓練，機器完全可以自己決定行為。例如自動(dòng)駕駛的決策如何繞開(kāi)圖靈機不可解的NP問(wèn)題，可以獲得NP=P的邏輯推理模型?？梢葬槍χ辽偈?0^32種的選擇中，通過(guò)直接的計算在有限的時(shí)間里計算出最佳決策結果。因此AGI時(shí)代的AI主流模型就是邏輯推理模型，和因果推理模型。這是看得見(jiàn)摸得著(zhù)的人工智能發(fā)展的具體的技術(shù)方向，雖然還不能完全被當今的同行所理解，可是隨著(zhù)當今最為復雜的自動(dòng)駕駛技術(shù)的突破，已經(jīng)被現實(shí)所證明。

至于這位專(zhuān)家的三個(gè)階段的論斷就更暴露出對AI方面的研究甚少的問(wèn)題。

他提出的所謂第一階段專(zhuān)家系統的論調，這已由缺乏實(shí)際的算法而告失敗的第二次人工智能高潮提出的產(chǎn)物。

第二階段的“特征工程”不知是什么定義？應該是自動(dòng)機器學(xué)習吧？不通過(guò)事先的大數據訓練 讓機器自己接觸物理世界，一邊抽取識別對象的特征一邊識別，一回生二回熟直至獲得機器記憶的AGI時(shí)代自動(dòng)機器學(xué)習。

第三階段不就是當今的深度學(xué)習嗎？對于不懂AI的中央領(lǐng)導聽(tīng)了這些內容或許會(huì )感到新鮮，可是身處我國的AI專(zhuān)家之口真令人費解。

第四階段“人類(lèi)只需要將任務(wù)和目標交給機器，機器就可以像人類(lèi)一樣感知和理解世界?！边@個(gè)想象也太天真了，外行人可以容忍隨意的想象，可是作為我國的著(zhù)名專(zhuān)家的信口開(kāi)合，提不出用什么理論，什么模型可以支持這個(gè)結果，豈不是犯了欺君之罪嗎？

再往下看，“討論2：機器行為面臨的挑戰人工通用智能現在不僅僅在技術(shù)上面臨著(zhù)重大挑戰，而且還面臨著(zhù)道德倫理、社會(huì )和法律等一系列重大問(wèn)題?！边@部分的討論完全是非AI專(zhuān)業(yè)性的內容，這不在我們討論的范圍內。

總之，這位專(zhuān)家的報告中犯了同我國很多的專(zhuān)家相似的問(wèn)題，由于自己缺少參加實(shí)際研究，但出于高智商的本錢(qián)，面對各種發(fā)表，只好造概念，羅列各種時(shí)髦的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)，假，大，空的發(fā)表一番，雖然可以使外行聽(tīng)了感到耳目一新，可是經(jīng)不起內行人士推敲，有被受到欺騙之嫌。不利于A(yíng)GI時(shí)代人工智能的發(fā)展。

By顧 澤蒼

2025年5月30日