我心中的AI應該具備在非預設語境下與小數量的人類（1-5人）進行多輪多話題的長時間對話，並在這個對話中表現出不低於人類典型水平的理解能力和情感表達。

俗稱閑聊，也叫侃大山。也叫瞎扯淡。

並且能在特定專業語境下表現出優於普通人類，接近專業工程師的專業理解能力和推斷能力，掌握針對特定專業工作情景的處理辦法和故障排除能力

說白了就是跟人類工程師一樣，能在自己的專業領域解決問題，或排查問題。

-----------下面貼一段我很久之前的一點感受吧，寫的很亂，是看到新聞正在放傳統產業升級的時候突然有感的：

突然明白了為什麼要產業升級，為什麼要到處AI+，到處大數據+

之前大家都在調侃說xx年後自己就要被取代了 其實根本不是這樣

AI，大數據的普及，是為了降低成本，解放勞動力，讓千千萬萬個智能醫療終端，自動農業設備，智慧監控分析取代那些奔走在土路上的義診醫生 取代那些忍著關節炎風濕病耕作的老農伯伯 取代那些異常辛苦的基層幹警。而這些節省出來的成本，可能就能給他們提供更舒適的工作環境，更健康的身體，更少的奔波勞碌。

只有解放了那些為了生計而奔波的人們，只有將人們的存在目標從生存變為發展，才能最大限度的調動起中國浩瀚如海的存量，而這一切存在的基礎，就是機器取代人——不是取代人的工作，而且取代人的勞苦，讓那些下鄉義診的人，可以調動畢生所學去解決疑難雜症，讓那些下田勞動的人，可以坐在屋裡跟演算法工程師聊聊怎麼種田更好，讓那些一天到晚出外勤的人，可以精準出擊一抓一個準。

賦能人類，這就是AI的作用。

AI，從來不是，也不該成為資本家剝削人類的工具，因為這比任何東西都可怕，AI的技術突破，就相當於網路世界的工業革命。

將機器納入自然循環，而將人的尊嚴重新歸還給那些被物化的生命，可能這就是AI和大數據人畢生的使命。

我理解的AI，或者說我的理想型，是《2001太空漫遊》裏的哈爾9000型電腦。想聽聽他的故事嗎？

本世紀末，「發現一號」太空船向木星進發，除了飛行員大衛·鮑曼和弗朗西斯·普爾之外，飛船上還有三名處在冬眠狀態的科學家和一臺具有人工智慧、掌控整個飛船的電腦「哈爾」9000。飛行途中，哈爾突然向鮑曼報告控制通訊裝置的某個零件將在72小時內發生故障，可經過檢測之後，鮑曼和普爾發現哈爾所說的故障零件一切正常，他們與地面控制中心取得聯繫，得出了哈爾作出錯誤預測的結論，兩人震驚不已，因為哈爾9000型電腦從未出過任何差錯。

鮑曼和普爾開始質問哈爾，而哈爾建議將零件放回原處以觀後效。為了避免讓哈爾偷聽到談話內容，鮑曼和普爾躲進太空艙中交談，普爾坦言感覺不妙，認為如果一旦證實哈爾出錯，就必須將其關閉。兩人萬沒想到，雖然哈爾聽不到他們的聲音，卻可以透過窗口讀取脣語。

哈爾決定先發制人，他用太空艙撞斷了正在更換零件的普爾的氧氣管，令其漂浮在太空中。鮑曼出艙營救，而冬眠的三位科學家隨即因電腦失靈而悉數喪生。哈爾拒絕為返回的鮑曼打開艙門，萬般無奈之下，鮑曼冒著患上減壓病的危險通過緊急密封艙進入飛船，直奔哈爾的邏輯記憶中樞，當哈爾被徹底關閉時，鮑勃發現飛船已經飛抵木星。[1]

我們可以看到，太空漫遊裏的哈爾已經產生了自我意識。它會監視人類船員，暗讀脣語。有求生本能，為了保護自己不被殺死（斷電），果斷出擊。思考計謀，設下連環陷阱企圖殺死兩位船員。

這一切的行為表現，於人類並無二致，這纔算做我心裡的人工智慧。

然而目前的AI技術呢？不要說讓哈爾設計計謀殺人越貨，光是反駁鮑曼和普爾的質問這一步都無法做到，也即：無法形成與人類的真正交流。

如何讓機器理解人類的語言，並能使用它與人類進行交流，是自然語言處理（NLP）這門AI技術要做的事。

然而在NLP領域內，目前所有取得SOTO效果的模型，都是基於大規模標註語料實現的，說白了就是通過對數據的擬合來模仿人類的語言行為，並不能理解語言背後的語義，更別提言外之意。

假如你的語料庫中，多次出現了下面這句話：

deposit your money in the bank.

那麼機器是如何知道money這個單詞的含義的呢？它並不能知道。目前NLP領域最有名的模型Bert[2]是如何理解money這個詞的呢？Bert發現deposit和bank中間經常出現money這個詞，於是利用上下文Contex，他理解了money這個詞，總是與deposit和bank伴隨出現。

如果你把money換成其他別的符號，讓語料庫中大量出現下面這個句子：

deposit your in the bank.

那麼Bert就會把當成人類理解中的money，這顯然是有很大問題的。

NLP技術對人類語言的表示完全基於語料庫，它自己本身並沒有理解能力，這能算人工智慧嗎？跟哈爾一比，它就是一人工智障。

所以，理想豐滿，現實骨感。人工智慧這條路纔是剛剛起步，別說終點，離中途還遠著呢。革命尚未成功，同志仍需努力啊。

參考

  1. ^https://baike.baidu.com/item/2001%E5%A4%AA%E7%A9%BA%E6%BC%AB%E6%B8%B8/2783035
  2. ^https://arxiv.org/abs/1810.04805

在我的《賽博朋克奧義之一：如何判定自己是真實的人？》中的最後一部分或許能解答這個問題

圖靈測試

在這個動不動就提AI的時代，你瞭解真正的AI嗎，你知道怎樣纔算夠格的AI嗎，我們都做好了懷抱AI的準備了嗎？

如果沒有聽說過VK測試和基準測試，或覺得這些都只出現在影片裏，那肯定聽說過圖靈測試。

關於VK測試，原著《仿生人會夢到電子羊嗎》作者Philip Dick的靈感，正是來自於Turing Test（圖靈測試）。

讓計算機來冒充人，如果不足70%的人判對，也就是超過30%的裁判誤以為在和自己說話的是人而非計算機，那就算這臺機器就通過了測試，該機器業被認為具備了人的「智能」（Intelligence）。

所以這絕對不是家裡和車載的小愛和天貓精靈這麼簡單。

lets test：

問：請給我寫出有關「第四號橋」主題的十四行詩。

答：不要問我這道題，我從來不會寫詩。

問：34957加70764等於多少？

答：（停30秒後）105721

問：你會下國際象棋嗎？

答：是的。

問：我在我的K1處有棋子K；你僅在K6處有棋子K，在R1處有棋子R。輪到你走，你應該下哪步棋？

答：（停15秒鐘後）棋子R走到R8處，將軍！

從表面上看，這似乎也沒什麼難的，可以通過程序來實現。然而，如果提問者有意打亂提問，那麼完全靠程序就很難完成回答了。

請細品以下兩種回答——

問：你會下國際象棋嗎？

答：是的。

問：你會下國際象棋嗎？

答：是的。

問：請再次回答，你會下國際象棋嗎？

答：是的。

問：你會下國際象棋嗎？

答：是的。

問：你會下國際象棋嗎？

答：是的，我不是已經說過了嗎？

問：請再次回答，你會下國際象棋嗎？

答：你煩不煩，幹嘛老提同樣的問題。

你說哪個是人，哪個是機器。

你以為的賽博朋克就只是這些瑣碎的人機測試，你認為的人機測試就是考驗「人性」的全部嗎？

當然不是。

下回細說。

我理解（想像）的AI：

通俗化來說，不說終結者吧...至少能有小吵鬧水平？

專業化來說，能通過圖靈測驗，人類無法分辨出與自然人的區別

實際的AI：

通俗化來說，人工智障（比如Siri，小愛同學）

專業化來說，高級複雜擬合函數

AI技術，也就是人工智慧，你可以將其簡單理解成為具備深度學習和思維邏輯能力的技術。作為21世紀最重要的技術之一，它的好處自然不必多說，當然是藉助於其能力，用以代替部分必須用人類才完成的一些事，甚至於還能做很多人類做不了的事。雖然目前市場對於人工智慧的呼聲比較高，諸多大型互聯網企業陸續開始佈局人工智慧領域，但是目前人工智慧領域依然處在行業發展的初期，目前的人工智慧產品依然處在「弱人工智慧階段」，智能體對於運行場景依然有較多的要求。

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