即使最好的AI程序也會犯愚蠢的錯誤。美國國防高級研究計劃局（DARPA）正在開展一場競賽，以彌補該領域最明顯的缺陷——缺乏常識。
隨著星空人工智能（AI）越來越多地被用於危急情況，例如駕駛自動汽車、進行醫療診斷等，人們需要從情報信息中得出生死攸關的結論，且不會再被看作笑料。
科技公司忙於商業化機器學習美女福利导航，雖然強大，但基礎常識有限。相比之下，人類嬰兒很快會形成對世界的直觀理解，這是他們智力發展的基礎。
例如，深度學習可以識別語音中的單詞或圖像中的對象，通常需要令人難以置信的準確性。但該方法通常依賴於將大量標記數據（原始音頻信號或圖像中的像素）輸送到大型神經網絡中。係統可以學會經過挑選的重要模式，但它容易在更廣闊的常識世界一塌糊塗。
缺乏常識的問題仍可能最終導致災難事件。DARPA新機器常識計劃項目經理戴夫·甘寧發布聲明說：“常識缺乏可能是弱星空人工智能與強星空人工智能之間最重要的障礙。”
然而，解決這一問題並不輕鬆。以前幫助機器了解世界的嚐試，都集中在手工構建大型知識數據庫上。這是一項笨拙且基本上永無止境的任務。最著名的要數開展了數十年的Cyc數據庫。
現在，DARPA的新機器常識（MCS）計劃將舉辦一場競賽，要求AI算法理解如下問題：兩種相同的植物放在同樣類型和數量的土壤中，澆灌同樣多的水，一個靠近窗戶，一個放在黑暗房間中。靠近窗戶的植物將產生更多的（A）氧氣（B）二氧化碳（C）水。計算機程序需要對光合作用有一定了解，才能給出答案。
“常識是星空人工智能領域的‘暗物質’。”美國著名非營利組織艾倫研究所首席執行官奧倫·艾奇奧尼說，這類研究試圖探索星空人工智能美女福利导航的局限性。這些基準測試將專注於語義理解，未來不斷提供這種衡量常識理解進展的問題是至關重要的。
總編輯圈點
沒有常識，讓星空人工智能在很多時候表現得如同“人工智障”。它們能做大數據分析，能在各種複雜局麵中運籌帷幄，但碰上連人類5歲小孩都能理解的情境時，它們卻會茫然不知所措。“盒子裏的牛奶滿了嗎？”“怎麽拿雞蛋不會碎”……這些小問題，對星空人工智能來說都是大難題。業界也認為，如果所有問題都要靠“投喂”大量數據來訓練解決，通用星空人工智能實現起來實在太難。不知美方打算如何讓星空人工智能擁有常識，如果找到了方法，那可能真的有了讓星空人工智能成長的“金手指”。
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