在所有關(guān)于殺手機(jī)器人的高調(diào)宣傳下，2017年在人工智能方面取得了一些顯著的進(jìn)步。例如，今年初名為Libratus(冷撲大師)的人工智能系統(tǒng)可能會(huì)使頂尖德州撲克選手陷入尷尬的境地;更有名氣點(diǎn)的AlphaGo，數(shù)次讓圍棋冠軍折戟。而在現(xiàn)實(shí)世界中，機(jī)器學(xué)習(xí)正在用于改善農(nóng)業(yè)，擴(kuò)大醫(yī)療保健的覆蓋面。

但是你最近和Siri或者Alexa談過了嗎?那么你會(huì)知道，盡管炒作、信心百倍的億萬富翁，可還有很多事情，人工智能仍然不能做或無法理解。人工智能還面臨著五大棘手問題，明年專家們得絞盡腦汁了。

理解語言

機(jī)器在使用文本和語言方面比以往任何時(shí)候都更好。Facebook可以讀出對(duì)視障人士的圖像描述。谷歌更是做了一個(gè)高級(jí)的工作，在回復(fù)電子郵件時(shí)給出簡短建議。然而，軟件仍然不能真正理解我們?cè)捳Z中的意思，以及我們分享給它們的想法。波特蘭州立大學(xué)教授梅蘭妮·米切爾(MelanieMitchell)表示：“我們能夠把我們學(xué)到的概念以不同的方式結(jié)合起來，并在新的情況下應(yīng)用。”“而AI和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)卻做不到。”

米切爾將今天的軟件描述為數(shù)學(xué)家GianCarlo-Rota所說的“意義障礙”。一些領(lǐng)先的AI研究團(tuán)隊(duì)正試圖找出如何去解決的方法。

這項(xiàng)工作有的旨在為機(jī)器提供一種常識(shí)基礎(chǔ)，以及支撐我們自己思維的物質(zhì)世界。例如，F(xiàn)acebook研究人員正試圖通過觀看視頻來教軟件來理解現(xiàn)實(shí)。還有的模擬我們用與世界相關(guān)的知識(shí)可以來做什么。谷歌一直試圖創(chuàng)造出能學(xué)習(xí)隱喻的軟件。米切爾已經(jīng)嘗試過使用類比和關(guān)于世界的概念來系統(tǒng)解釋照片中發(fā)生的事情。

阻礙機(jī)器人革命的“現(xiàn)實(shí)鴻溝”

機(jī)器人硬件已經(jīng)相當(dāng)不錯(cuò)了。你只需花500美元就可以買到手掌大小的無人機(jī)，還配有高清攝像頭。搬運(yùn)箱子和兩條腿走路的機(jī)器也有所改進(jìn)。為什么我們沒有被機(jī)械助手包圍住呢?因?yàn)榻裉斓臋C(jī)器人缺乏匹配它們先進(jìn)肌肉的大腦。

讓機(jī)器人做任何事情都需要針對(duì)特定??的任務(wù)進(jìn)行特定的編程。它們可以學(xué)習(xí)操作，如抓取物體的重復(fù)試驗(yàn)(和試錯(cuò))。但是這個(gè)過程相對(duì)較慢。一個(gè)有希望的捷徑是讓機(jī)器人在虛擬、模擬的世界中訓(xùn)練，然后把那些來之不易的知識(shí)下載到物理機(jī)器人體內(nèi)。然而，這種方法受到了“現(xiàn)實(shí)鴻溝”的困擾。現(xiàn)實(shí)鴻溝這個(gè)短語描述了機(jī)器人在模擬過程中學(xué)到的技能在轉(zhuǎn)移到物理世界中時(shí)并不總是有效。

不過，“現(xiàn)實(shí)鴻溝”正在縮小。10月份，谷歌對(duì)虛擬和現(xiàn)實(shí)機(jī)器人進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，用手臂學(xué)會(huì)拾取包括膠帶座、玩具和梳子在內(nèi)的各種物體，得到了有希望的結(jié)果。

進(jìn)一步的發(fā)展也給自動(dòng)駕駛汽車工作者帶來曙光。無人駕駛競賽中的公司們?cè)谔摂M街道上部署虛擬車輛，以減少在實(shí)際交通和道路條件下測試所花費(fèi)的時(shí)間和金錢。無人駕駛創(chuàng)業(yè)公司Aurora首席執(zhí)行官ChrisUrmson說，讓虛擬測試更適用于真實(shí)車輛是他團(tuán)隊(duì)的優(yōu)先考慮項(xiàng)之一。之前領(lǐng)導(dǎo)谷歌母公司Alphabet自主汽車項(xiàng)目的Urmson說：“明年以后我們可以很好地利用它來加快學(xué)習(xí)。”