23位全球顶尖AI大神预测：通用人工智能至少还要81年才能实现

人工智能学科的核心思想是，总有一天我们将能够制造出和人类一样聪明的机器。这种系统通常被称为通用人工智能(AGI)，这个名称将该概念与更广泛的研究领域区分开来。这也表明，真正的人工智能具有广泛性和适应性的智能。到目前为止，我们已经建立了无数在特定任务上超越人类的系统，但在一般的脑力方面，甚至没有一个系统能比得上老鼠。

然而，尽管这一想法在人工智能领域处于中心地位，但对于何时能够实现这一壮举，研究人员之间几乎没有达成一致意见。

在本周出版的一本名为《Architects of Intelligence》的新书中，作家兼未来学家Martin Ford采访了23位当今在人工智能领域工作的最杰出的人士，包括DeepMind首席执行官Demis Hassabis、谷歌人工智能首席执行官Jeff Dean和斯坦福大学人工智能总监李飞飞。在一项非正式的调查中，福特要求他们每个人猜测，到哪一年，AGI至少有50%的机会建成。

在接受Ford采访的23人中，只有18人回答了这个问题。有趣的是，有两个人给出了最极端的答案:未来学家、谷歌工程总监Ray Kurzweil提出，到2029年，建造AGI的可能性将达到50%;机器人专家、iRobot联合创始人Rodney Brooks给出的答案是2200。其余的猜测分散在这两个极端之间，平均估计是2099年即81年后。

换句话说:AGI的实现还有相当长的一段距离，尽管你可能有机会等到那一天的到来。

这远非人工智能研究人员就这一主题进行的首次调查，但它提供了一个罕见的观点，反映了这个正在重塑世界的领域的精英意见。Ford在接受采访时表示，特别有趣的是，与早期的调查研究不同(大约为30年可能会实现)，他收集的估计偏向更长的时间框架。

Ford说:“我认为，你的进取心或乐观程度与你的年龄之间可能存在一种粗略的相关性。”他指出，他采访过的几位年过古稀的研究人员，他们经历过这个领域的起起伏伏。“一旦你几十年如一日研究研究这个领域，也许你就会变得更悲观一些。”

Ford表示，他的采访还揭示了专家意见中一个有趣的分歧——不是关于AGI可能在什么时候建成，而是是否可能使用当前的方法实现。

Ford采访的一些研究人员表示，我们拥有所需的大部分基本工具，建造AGI只是时间和努力的问题罢了。还有人说，我们仍然缺少实现这一目标所需的大量根本性突破。值得注意的是，Ford说，那些以深度学习(人工智能的子领域，推动了最近的繁荣)为基础的研究人员倾向于认为，未来的进步将通过神经网络实现，而神经网络是当代人工智能的主导者。那些以人工智能其他分支为基础的人士认为，构建AGI需要更多的方法，比如符号逻辑。不管怎样，都有相当多的分歧。

Ford表示:“一些深度学习阵营的人士非常蔑视直接在人工智能中注入常识之类的东西。”他们认为这是一个愚蠢的想法。其中一人说，这就像试图把一些信息直接灌输进大脑。

Ford的所有受访者都指出了当前人工智能系统的局限性，并提到了他们尚未掌握的关键技能。这包括学习迁移(将一个领域的知识应用到另一个领域)和无监督学习(系统在没有人类指导的情况下学习)。(目前绝大多数机器学习方法依赖于人类标注的数据，这是发展的严重瓶颈。)

受访者还强调，在人工智能这样的领域进行预测是完全不可能的，因为在这个领域，研究时断时续，关键技术在首次被发现几十年后才充分发挥潜力。

加州大学伯克利分校教授Stuart Russell撰写了一本关于人工智能的基础教科书，他说，创建AGI所需的那些突破“与更大的数据集或更快的机器无关”，所以不容易实现。

Ford说，这种基本的不确定性可能是他交谈过的人不愿把自己的名字和猜测公布于众的原因之一。他表示:“那些估计了较短时间框架的人，可能担心自己会坚持下去。”

对于 AGI带来的危险，人们的看法也各不相同。牛津大学哲学家、《Superintelligence》一书的作者Nick Bostrom对潜在的危险发表了强有力的言论，称人工智能对人类生存的威胁比气候变化更大。《Superintelligence》是Elon Musk的最爱。他和其他人表示，该领域最大的问题之一是价值校准——教导AGI系统具有与人类相同的价值(著名的例子是“回形针问题”)。

“问题不在于(AGI)会因为我们奴役它而憎恨我们，也不在于它会突然迸发出意识的火花而反抗，”Bostrom说，“而是它非常有力追求的目标可能与我们真正想要的背道而驰。”

大多数受访者表示，与经济混乱和战争中使用先进自动化等问题相比，存在威胁的问题极其遥远。哈佛大学人工智能教授Barbara Grosz对语言处理领域做出了开创性贡献。Grosz说:“真正的问题是，我们现在的人工智能系统存在许多道德问题。我认为，由于可怕的未来场景而分散人们对目前存在问题的注意力是不幸的。”

Ford说，这种反复思考可能是从《Architects of Intelligence》得到的最重要启示:在人工智能这样复杂的领域，真的没有简单的答案。即使是最优秀的科学家在世界面临的基本问题和挑战也存在分歧。

Ford说。“整个领域是如此不可预测。人们对AGI的发展速度、下一个突破将是什么、我们将以多快的速度进入AGI，或者最重要的风险是什么，意见都不一。”

那么，我们唯一可以肯定的是什么呢?只有一个，福特说。不管AI接下来会发生什么，“它都将非常具有颠覆性。”