比尔·盖茨与《如何创造可信的AI》
这是去年11月比尔·盖茨来华时接受采访的视频，在被问到正在阅读的图书时，这位微软联合创始人说：
“我们昨晚在微软实验室还讨论了一本关于人工智能的书，名叫《如何创造可信的AI》（Rebooting AI），作者是盖瑞·马库斯（Gary Marcus）。
现在人工智能领域的业内人士都在讨论这本书。他们一定完全认同书中的观点，但这本书确实能促使人们思考‘我们什么时候能真正拥有好的机器人，机器人什么时候能像人类那样阅读’等问题。对关注人工智能的人来说，这是一本非常不错的书。”
6月，由湛庐文化策划的《如何创造可信的AI》已经正式出版，这本书对当前人工智能的现状进行了清晰且客观的评估 ，并为未来人工智能的发展防线规划了一条新道路。让我们理性地看到人工智能能做什么和不能做什么，以及构建可信的人工智能需要什么。
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为什么现在要重新思考人工智能？
2012年，我们经常听到人们谈起“自动驾驶汽车将在不久的将来成为现实”。
2015年，Facebook启动M计划，旨在打造一个有能力应对每一种需求的聊天机器人。
2016年，IBM宣称AI系统沃森（Watson）将在医疗行业掀起革命，解决从药理学、放射学到癌症诊断与治疗中存在的诸多问题。
但是，时至2020年，人工智能的这些发展目标还没有一件得到落实。
无人驾驶汽车的确存在，但它尚不能在“无人”状态下在城市之中或恶劣天气之下外出行驶，“自动巡航”模式下的某汽车三番五次追尾停在路边的车辆。
IBM的沃森向医疗方向的转型早已冷却了下来，据报道称是沃森给出的一些建议“不安全、不正确”，还比不上医学专业一年级的学生。
而Facebook的M计划在启动不到3年内也被叫停，现实中满眼看到的都是连门把手都打不开的机器人。
理想的AI与现实的AI之间为什么会有这么大的差距？
我们现在能信任机器人医生吗？或者说人类和人工智能会有信任吗？
AI的成就、前景、陷阱和错误的开端是什么？如何才能补救和克服这些呢？
当AI的应用场景从2C走向2B时，意味着AI的应用要离开内容推荐、语言识别等用户对错误容忍度较高的领域，走入自动驾驶、医疗诊断、金融决策等涉及人类切身利益的“深水区”中。关于人工智能的炒作总是甚嚣尘上，但要得到真正可信的AI，却远比想象的要复杂得多，超级智能的时代还远没有到来。
这本书讲了什么？
1.以深度学习为主的AI技术，难以建立真正的智能系统
在人工智能领域中，深度学习掀起了最近一次大的浪潮，也是目前最受关注、获得投资最多的一类。但要知道，深度学习并非机器学习唯一的方法，更非AI唯一的方法（人工智能>机器学习>深度学习）。
但发展的过程中，深度学习也暴露出了3个核心问题——贪婪性、不透明性和脆弱性。迄今为止，深度学习还只能在控制良好、很少出现意外的环境中进行。围棋就是一个完美的环境，其规则和棋盘两千年来都未发生变化，但在现实世界的许多负责场景中，我们不会想要依赖这项技术。
2.从认识科学领域中，针对性地给出可执行的建议
刘慈欣在《三体》中提到，即使北宋床弩的射程和机关枪差不多，两者在基本原理上的差距还是决定了它们之间的不同。
在这本书里，作者马库斯指出，AI研究也需要用“机关枪式的研究范式”取代“床弩式的研究范式”，只有建立一个全新的航道，才可能达到“可信的AI”这一目标。
马库斯以认知科学、心理学、语言学和哲学为基础提取出11条关键线索，共同核心是用内在更丰富的结构来表达信息、建立认知、建立起其他智能体系的核心要素，比如因果推理能力等。
这本书还尤其强调“常识”在实现未来通用人工智能中的重要性。人工智能要变得像人一样聪明，常识推理能力是其必备的能力之一。
马库斯认为，要从表达时间、空间和因果关系开始，建立一个有足够灵活性的框架并以此来连接感知、操作、语言的能力，并能不断地从环境以及与环境交互中学习，同时将先验与学习有机地融合在一起。
这本书的作者是谁？
盖瑞·马库斯
最懂大脑的人工智能大牛
2020年世界人工智能大会重磅演讲嘉宾
盖瑞·马库斯——这本书的第一作者，不仅是在认知科学和人工智能等领域都享有特殊的一席之地的科学家，也是一个颇有成就的企业家和创业者，并专注于人工智能技术的开发与应用，把自己的学术理论和发展方向付诸实践。
跨学科综合科研能力：在麻省理工学院学习期间，师从世界级心理学大师和认知科学家史蒂芬·平克教授。此后，在纽约大学担任心理学教授，推动了一系列有影响力的学术研究，跨越计算机科学、认知科学、语言学和心理学等多个领域。
成功的企业家和创业者：2014年创建机器学习公司“几何智能”，2016年被当时如日中天的优步成功收购，马库斯也由此加入优步成为其第一任首席科学家。离开优步之后，马库斯联合著名机器人专家罗德尼·布鲁克斯等人一同创立了一家名为Robust.AI的新公司，公司专注于新一代的人工智能认知引擎研发，并以机器人为主要应用对象。
马库斯坚信自己的学术理念，不认同当今学术界的主流方向能把人工智能从今天带到未来。他敢于站出来泼冷水、唱反调，并敢于向人工智能学术界泰斗如杨立昆等人发起多次公开辩论。
他不断撰文和发表演讲来指出许多人工智能核心技术中存在的弊端和局限性，包括以下这些广为流传的文章标题：
OpenAI“单手解魔方”被公开质疑，Gary Marcus称七大问题涉嫌误导；
DeepMind《星际争霸2》AI碾压人类遭Gary Marcus猛怼：通用智能就是空谈。
…………
更为重要的是，马库斯在本书中阐述的核心观念并不是纸上谈兵，而是在实际的创业创新过程中被不断验证和迭代的。
谁在读并推荐这本书？
马库斯是人工智能技术的坚信者，并在人工智能学术研究和实际应用上做了很多积极的推动工作。这本书为我们提供了丰富的内容和理念，我推荐这本书给中国读者。
陆奇（奇绩创坛创始人兼CEO，百度前总裁兼COO，微软前全球执行副总裁，雅虎前执行副总裁）
人工智能不等于深度学习，深度学习不能解决所有问题。人工智能发展史上素有符号派和联结派之争，本书的两位作者偏符号派，他们对深度学习的批评是善意的，所开的药方是常识理解。本书对内行外行都有价值。
尼克（乌镇智库理事长）
马库斯和戴维斯是人类智能和机器智能方面的专家，他们清晰地揭示了如今的人工智能能做什么和不能做什么，并指出了通往更少“人工”、更多“智能”的道路。
史蒂芬·平克（心理学大师，语言学家）
人工智能的成就、前景、陷阱和错误的开端是什么?如何才能补救和克服这些呢?本书清晰而深刻的叙述，对人工智能这一必将对社会秩序和知识 文化产生重大影响的技术的发展，提供了宝贵的指导。
诺姆 · 乔姆斯基（现代语言学之父，认知科学领域创始人之一）
我完全赞同马库斯在《如何创造可信的 AI》中的观点，人工智能领域充斥着甚嚣尘上的“微小发现”，但距离真正达到人类水平的智能还差得远着呢。
朱迪亚·珀尔（图灵奖得主）
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新媒体编辑/Eurus
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