人工智能|图灵奖得主的成功之路，Yann LeCun自述传记_系统|围棋|LeCun|Leela|得主

机器之心报道
机器之心编辑部

如果想走近一个人，阅读他的自传或许是最全面的方式。

人工智能常常被认为是一项将要颠覆世界的技术，从这一概念诞生至今的 65 年中，无数电影与小说塑造了各种经典的人工智能角色， AI 也很快成为人类未来世界蓝图中的重要组成部分。但在人工智能不断拓宽我们对未来想象的同时，也不乏「AI 统治世界」、「AI 监视隐私」等等一类的消极论调。
在所有击碎人类宇宙中心信念基石的科学革命中，人工智能绝对算是其中我们又爱又恨的一场。李世石被 AlphaGo 击败后流下的泪水已经干了，但人类对于 AI 的恐惧和想象还在无限蔓延。那么， AI 真的比我们更聪明吗？
在 AlphaGo 战胜了韩国棋手李世石后，一名比利时程序员在 DeepMind 发表的最新论文的基础上开展了一项开源的围棋 AI 项目—— LeelaZero ，曾有人尝试与其对弈，结果是 Leela 在 19 路盘面取得压倒性胜利，而在 25 路棋局上完败，且无一例外。这说明只接受过 19 路围棋训练的人工智能 Leela 也只会下 19 路的围棋，即使那些数据一直存储在其数据库中，它也不知道该如何将 19 路盘面的训练「经验」移植到 25 路围棋的对战上。
那么问题来了，一直以来被认为终将反超人类的人工智能，难道并不聪明吗？
2019 年 3 月， ACM 宣布将图灵奖授予深度学习三巨头 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio 和 Yann LeCun，以表彰三人「在深度神经网络概念和工程上的突破」。最近，图灵奖得主、Facebook 首席人工智能科学家 Yann LeCun 在他的新书《科学之路：人，机器与未来》中告诉我们：AI ，真的不是你想的那样。

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AI ，真的不是你想的那样
人工智能正在改变人类对自身的看法，不断冲击着人类独有的的「物种」傲慢。在文艺作品中， AI 危险又美丽，为人类服务却各方面都比人类更加强大、更有创意。但在现实中， AI 落地的应用却往往不懂常识、行动迟缓且耗能极大。
当你凝视人工智能时，人工智能并不一定在凝视你，因为它根本不知道你为什么要凝视他（至少现在不知道）。原因就是人工智能缺乏常识，没有感知，甚至没有办法根据场景变换对已存储的知识活学活用。
DeepMind 训练了一个可以玩经典雅达利（Atari）视频游戏的系统，系统一共包括 80 个游戏，每场比赛它至少要花费 80 个小时来训练，才能勉强达到合格水平，而一个人只需要 15 分钟就可以做到这一点。但实际上，这 80 个小时是机器实时玩游戏时所花费的训练时间，在训练结束之后，它可以用（比人类）更快的速度进行游戏，甚至可以同时进行多个游戏。也就是说，如果让系统运行更长的时间，它将达到人类无法企及的超高效率。