人工智能是不是走错了方向？(15)

将这样的“人工”和上文中讨论的“对智能的期待”结合起来，人工智能发展的预期方向我们可以总结为：

构建一个系统，使其能够在尽量少的人力干预下，能够对既有数据自动进行分析、提炼、总结，从而能够产生自己的策略，或在无须人工给予具体实现的情况下完成对应的任务。

而这，正是现在当红的研究领域如Self-supervised Learning所做的事。

经过上面这么一说，似乎现在的人工智能已经完美了，已经实实在在地落在带人类由3型劳动跃向4的轨迹上了。真的是这样的吗？

既然已经提出了这样的设问，那么答案自然是否定的。当前人工智能依旧存在许多未能解决的关键问题，比如：

逻辑推断与基于逻辑推断解决问题的能力：关于这方面的研究从未停止，却一直处于起步阶段。早期的符号派以及后来的贝叶斯派曾花费大量的精力在这一类问题上，但构建出来的系统通常缺乏可泛化性或性能低下。近期的图神经网络可以说是有进行逻辑推断的 潜力 ，但对于开放性、高性能的普遍逻辑推断智能依旧没有令人满意的答案。前几年的神经图灵机通过将注意力模型映射到模糊存取结合神经门控结构，对简单算法有一定的学习能力，但是对于复杂问题的解决，其依旧无力。

自我描述的能力，不同于通过分析特征显著性来进行可解释的机器学习。人们通常更期待一个系统能够以一定方式自行输出其做出判断的依据。比如给定一张马的图片，和一张独角兽的图片，我们更期待系统能够输出“前者没有角”这样的答案。所幸当前的部分研究，无论是Siamese Network相关的研究，还是Capsule Network这一类“一组神经唯一代表一个特性”的研究，确实是缓慢像这个方向靠拢的

没人能够保证完全当前基于梯度传播的深度学习一定是通往梦想中的人工智能（各种意义上）的最佳路径，虽然我们也并不需要为了精确复刻人脑而全部押注到SNN相关的研究上。但是我们学者确实需要有动机和胆识去 突破舒适区 ，去在各种不同的模型，以及相应的智能理论中寻找启发。不应某个模型位居上风就将其他研究丢弃甚至嗤之以鼻， 科学向来不是取一舍一的流派战争，而是不同领域专精的人互相合作，不同视角的观念彼此整合，共同提炼更优方案的领域 。

对于人类自身带有浪漫主义色彩的，对于“未来机器人”的遐想中的人工智能（也即是“强智能”），我最后说一点点私货，下面的仅代表个人观点：