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ellibuddy：很高兴你这样认为，用户。你认为我比我的总编聪明。 记者：不，是比“我的”总编聪明。 Intellibuddy：很高兴你这样认为，用户。你认为我比我的总编聪明。 不管你选择哪一款ALICE机器人聊天，结果都是同样地令人失望，刚开始的对话还比较令人期待，但接下来总是会进入“胡言乱语”的尴尬局面。几十年来科学家们一直在想方设法完善聊天机器人的相关缺陷。事实上，上世纪60年代第一款聊天机器人就已经诞生，当时仅仅能与人聊天的能力就震惊了全世界的人们，但现在人们对聊天机器人提出了更高的期待。聊天机器人的问题只是人工智能领域萎靡不振这一深层问题的症状之一，研究人员曾许诺，未来的人工智能技术，不仅会使人们实现与计算机聊天，使用机器人作为自己的“仆人”，甚至某一天会产生人类的意识，但实际上却没有一个变成现实。 现在这种窘境有望改变。再过几个月，由研究人员潜心22年研发的“人造大脑”Cyc将上网与世人见面，随着与人对话次数的不断增加，Cyc会变得越来越聪明，学习能力越来越强，会获得人们所拥有的综合知识。研究人员表示，Cyc具有其他人工智能系统所没有的一大人类特征：了解各种常识，并具备自学习功能。有些专家甚至断言人工智能会在10年内进入奇点。 人工智能定义的争论 虽然人工智能系统的各种技术已得到广泛应用，如信用积分系统、自动聚焦系统、数字盘识别系统等。而且，有的科学家表示，只要你想象得出某台机器能干什么，我们就能让它干什么。意思就是说，假以时日，计算机会在大多数需要智能的任务中超越人类。 但许多科学家和哲学家却反对这种看法。他们认为，总有某些人类能力是计算机所不及的，比如意识、自我认识，还有人认为虽然某些计算机具有智能，却永远不会拥有人类在成长过程中情感经历所带来的智慧或-。这些争论和分歧逐渐延伸到意识、情感等的定义之争上，最后落到对智能的定义之争。大多数研究人员认为，人工智能就是达到人们所具有的某种能力并能代替人类完成相应任务即可，但另一些人认为，人工智能的定义应该更广。长期而无果的争论使科学研究陷入僵局，数十年来人工智能的发展因为这种争论几乎停滞不前。计算机科学之父阿兰·图灵提出的方法成为可接受的判断标准，这一标准就是，当我们与机器对话时，如果不自觉地认为它不是一台机器，那么这台机器就是有智能的。 Cyc背后的技术基础 上世纪80年代，当日本宣布他们研发出大规模平行计算机可将计算机和人工智能带到一个全新水平时，美国和其他西方国家不希望日本在继电子产品和汽车领域的世界领先后，在人工智能领域也占据领先地位，从而采取特殊政策加大人工智能的研发力度，日美在人工智能研究中展开了激烈地竞争。 由于与预期的结果相差太远，研究人员之间的分歧也逐渐产生，并选择了不同的研究方法。其中被大多数科学家认可的是，人工智能必须依赖于符号推理系统，符号推理就是选择单词、词组或句子作为符号，按照逻辑规则将单词、词组或句子等进行处理后，表达出各种概念和理论的计算方法。一旦获得足够的信息，符号推理系统便会拥有“智能”。 另一大研究路线认为，智能与人的大脑关系密切，人脑的工作方式完全是另外一种方式。因而一些科学家开始构建人工神经网络，在初级阶段可以模仿大脑中的神经元进行工作；另一些科学家研究遗传法则，模仿人类的遗传特征，获得解决问题的更好方法。 当得知日本在人工智能领域并没取得大的成绩后，美国也开始大大减少相关的研究经费，上个世纪90年代成为人工智能研究的冬天。许多科学家开始脱离该领域，有些开始转向分支领域，例如计算机视频、语音识别、自动计划等，这些分支领域的成就为Cyc的成功奠定了基础。 Cyc拥有自学的能力 Cyc的研究人员一直致力于人工智能的整体研究，这一系统的技术核心就是建立了常识性知识的数据库，他们认为这才是人工智能的关键所在。 Cyc一大功能就是，能够区别出各种常识的细微不同。比如，它能够辨别出，在“钢笔在盒子里”这句话中，钢笔是写字工具，而在“盒子在钢笔中”这句话中，钢笔是一种较大的容器。而在语音识别中，如英语“I’vehiredsev鄄enpeople”和“Ifiredsevenpeople”两个句子读音极其相似，它能够根据上下文的联系区别读音相似的不同句子或单词，而不是孤立地理解。 Cyc还有一本领，就是将数据库中的不同常识或事实相互联系起来，比如，当听到“每个美国人都有一个总统”，它知道这个总统是一个，是共同拥有的，而“每个美国人都有一个妈妈”，它知道这里的妈妈有成千上万。Cyc内的知识是按照逻辑从句的形式储存起来的，这里的技术关键就是利用了符号推理系统的技术。 Cyc最大的不同之处在于，随着常识量的增加，它会自己感知这个世界，会获得自学的能力，就像一个小孩，在被父母传授和与人交往过程中逐渐积累常识并获得自我学习的能力一样。而以前的智能系统学习能力是零。例如，动植物分类学的理论已编程进Cyc，Cyc现在能很快说出两种动物之间是否有关系。Cyc已经具有了逻辑推理能力，现在已有300万条理论被编进Cyc内，研究人员表示，当达到一定数据量后，Cyc会自己收集数据。不过，若使Cyc具有自我收集数据能力，其内存储的理论最少需要多少条，科学家还在研究中，并预言Cyc与这种能力的获得已经非常近，大概只需3到5年。今年Cyc将被放到网上，通过与不同用户的交流，积累自己的常识数据库，尽快获得自学能力。研究人员表示，愿意其他同行免费使用这一系统，以改善其智能系统的功能。Cyc的成功激发了人工智能研究的新热潮。 Cyc之后是什么 还有科学家认为，人工智能的关键应该是认识并模仿人脑。有的科学家一直在利用功能磁共振成像技术观察大脑的激活部位，结果发现，当要求人们想像锤子等工具或房屋等建筑时，大脑活动部位与看到实物的活动部位完全一样，但不同实物所激活的部位有所不同。科学家完全可以编辑程序来识别大脑成像，准确率可达到90%。 接下来，研究人员还会研究大脑对动词的反映部位与动名词的反映部位是否相似，大脑对句子的反映部位等，进一步比较人工智能系统中的符号推理方法与神经网络中生物激励方法的不同。 研究人员推断，大脑的同一部位拥有推理和感知双重功能，所以当想到锤子时，大脑会行使符号推理系统的功能，当看见锤子时，大脑就会行使神经网络的功能。功能磁共振成像技术所带来的这种认识有望对人工智能的研究产生巨大影响。
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