來源：The Coversation

編譯：Agnes Pan

本文的作者Arend Hintze是密歇根州立大學生物醫(yī)學工程系的助理教授。在下面的文章中，它對人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀以及未來展望，將人工智能進行了4種類型的分類，分別是：單一反應型、有限記憶型、具有心智型、自我意識型。

第一類AI

單一反應型（Reactive machines）

最基本的AI系統(tǒng)是純反應型的，它既不能儲存記憶也不能利用過去的經(jīng)驗來做決定。深藍（Deep Blue）是IBM公司開發(fā)的國際象棋超級計算機，是這種類型機器的典型示例。它在90年代末曾擊敗了國際象棋大師Garry Kasparov。

Deep Blue可以識別棋盤上的每一個棋子，并知道每個棋子在如何移動。它還可以預測對手下一步會怎么走，并從可能性中選擇自己最優(yōu)的移動。

但是它對于過去毫無概念，對于過去的事情沒有任何記憶。Deep Blue會忽略一切之前的時刻，它所做的就是關(guān)注當下棋盤上的棋子，并從目前來看可能的下一步動作中作出選擇。

這種類型的智能需要電腦感知世界，并對它所見的東西作出相應的反應，它并不依賴內(nèi)部固有的對世界的概念。在一篇開創(chuàng)性的文章中，AI專家Rodney Brooks表示我們應該只開發(fā)這樣的機器。他給出的主要原因是，人們不太擅長開發(fā)準確的“模擬世界”讓計算機使用，即AI學界所稱的現(xiàn)實世界的“表示（representation）”。

目前令我們眼前一亮的智能機器，要不就完全沒有世界的概念，要不就是只有一個非常有限和專門的，與它特定功能相關(guān)的概念。Deep Blue的設計創(chuàng)新點不是要拓展計算機的認知范圍，相反，開發(fā)者研發(fā)了一種方法來將范圍縮小，根據(jù)機器評估每一步棋的可能效果，直接去除一些不必要的選項。如果沒有這項特殊能力，Deep Blue則會需要一個更強大的電腦，來打敗真正的人類棋手。

同樣，Google的AlphaGo也不會將所有可能的方法考慮在內(nèi)，它的分析方式比Deep Blue的更為復雜巧妙，利用了神經(jīng)網(wǎng)絡來分析棋局的走勢。

這些方法確實提升了AI系統(tǒng)，使之更好地具備了進行各類游戲的能力，但是它們不能輕易地改變功能，或被應用于其他情況。這些計算機化的想象力并沒有廣泛的世界概念，這也意味著他們的作用并不能超越其被設定的具體任務。

他們不能互動地參與到人類世界中，雖然我們設想的AI系統(tǒng)有一天可以做到這一點。相反，這些機器將在每次遇到相同情況時，會給出完全一致的反應，這可以確保AI系統(tǒng)的可信賴性。 但是，如果我們想要讓機器真正地與世界接觸，并對其作對應的不同反應，這是很難的。

第二類AI

有限記憶型（Limited memory）

這類AI中包含了那些可以追尋過去的機器，目前自動駕駛汽車就已經(jīng)實現(xiàn)了這一點。比如說，它們會觀察并學習車速和地圖導航，這些并不是瞬間性的東西，而是需要機器在一段時間內(nèi)記住具體的事物，并進行持續(xù)的觀察。

每一次的具體觀察都會被添加到自動駕駛車輛的程序中，其中包括了路標、交通指示燈以及彎道位置等重要元素。它們可以幫助汽車決定什么時候該換道，什么時候該避讓其他車輛等。

但是這些信息碎片也都只是短期記憶，他們并不會保存到汽車的長期記憶庫里，不像人類那樣，能把多年駕駛的經(jīng)歷作為可以一直參考的經(jīng)驗。

那么，我們該如何開發(fā)AI系統(tǒng)，才能讓它們能形成完整的對世界的認知，記住他們的經(jīng)驗，并學習如何處理新的情況？Brooks是對的，我們目前很難做到這一點。

第三類型AI

具有心智型 (Theory of mind)

這一點是我們現(xiàn)有的機器和我們將來發(fā)明的機器之間重要的分水嶺。然而，最好是更具體地討論下機器需要形成的“表示（representation）”類型，以及他們最需要變成什么。

機器在下一個階段將會變得更先進，不僅會形成對于世界的整體認知，而且也會形成對于世界上的具體事物和個體的認知。在心理學中，這被稱為“心智理論”，即通過理解世界上的人，生物和其它物體，來影響他們自己的行為思想和情緒。

這在人類社會中很關(guān)鍵，因為，這樣的特殊心理結(jié)構(gòu)讓我們能在社會中產(chǎn)生互動。若是沒有理解對方的動機和意圖，或者沒有考慮到別人對自己或環(huán)境的了解，人與人之間要一起相處、一起工作是很困難的，可以說是幾乎不可能的。

如果AI系統(tǒng)有一天真的能成為人類社會中的一員，那么它們必須要學會了解我們的思想、感受和內(nèi)心的期待，并且它們需要根據(jù)不同的情況相應地調(diào)整自己的行為。

第四類AI

自我意識 （Self-awareness）

AI發(fā)展的終極階段，就是開發(fā)出能形成自我意識的系統(tǒng)。最終，我們這些AI研究者們就需要讓AI擁有自己的意識。

這其實在一定程度上是第三類 AI的深度拓展。有意識的存在能對自己有認知，知道自己的內(nèi)心狀態(tài)，并能夠感受他人的感覺。我們可以感受到，在馬路上被堵在我們車后的人是憤怒的或不耐煩的，因為這是我們從別人身上接收到的信號作出的推論。沒有心智理論中的心理結(jié)構(gòu)，我們就無法作出這樣的推論。

雖然我們現(xiàn)在離開發(fā)出擁有自我意識的機器還很遙遠，我們還是應該把努力的重心放在開發(fā)理解記憶、主動學習和根據(jù)過去經(jīng)驗做選擇的能力上。這對于機器來說，是自主理解人類智能的關(guān)鍵一步。如果我們想要把機器變得特別善于識別所見的事物的話，這些因素也至關(guān)重要。

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