夏乙 安妮 编译整理
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

一辆AI驱动的无人车可能在模拟环境中撞树5万次才知道这是错误行为，对比之下，悬崖上攀爬的野山羊可没有多少试错机会，孩童无需数百万次练习就学会在椅子上爬上爬下……

无法否认，人工智能几乎可以从头学习任何东西，但人与动物具备天生的认知能力，可以直观地理解许多概念。随着AI技术的发展，人工智能是否需要拥有人类类似的认知能力呢？

本月5日，在纽约大学心智、大脑和意识研究中心举办的一场活动上，纽约大学计算机科学家、Facebook人工智能研究总监Yann LeCun与纽约大学心理学家教授、创业公司Geometric Intelligence创始人Gary Marcus对此问题展开了激烈讨论。

△ 左：Yann LeCun，右：Gary Marcus

Marcus表示，他和LeCun的这场辩论建立在以下7点共识之上：

  1. AI仍出于起步阶段；

  2. 要实现强AI，机器学习从根本上来说是必要的；

  3. 深度学习是机器学习中一项强大的技术；

  4. 要实现认知，单靠深度学习是不够的；

  5. （无模型）强化学习也不行；

  6. AI系统仍需要更好的内在正向模型；

  7. 常识推理从根本上来说依然没有解决。

LeCun认为用大脑重构世界的本领是人类独有，AI无法通过设计和学习得到，因此不需要类似人类的认知能力。

Marcus持反对意见，表示只有通过“比像素更丰富的基本元素和表达方法”来理解世界，AI技术才能取得成功。

两人的论战到底是如何进行的，来看看量子位搬运的刚出炉的辩论视频——

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