可能我們現在提到的AI都是假AI。

近日，Facebook首席人工智能科學家Yann LeCun在紐約大學坦登工程學院的AI研討會上談了談AI的歷史和方向。

研討會上，LeCun提出人工神經網絡的學習能力仍十分有限，還不能像人類大腦一樣高效學習。同時，讓那些過度擔心機器會取代自己的人放寬心。

“事實上，我們今天接觸到的AI系統中沒有真正的人工智能，LeCun說，“目前都無法與生物系統的能力相配。”

也就是說，LeCun認為，我們離制造智能機器還很遠，大家先就別花心思擔心這事了。

△從左到右：電訊技術中心（CATT）主任Shivendra Panwar，LeCun，本次AI研討會的組織者Anna Choromanska

“革命不會受到監督”

卷積神經網絡（CNN）是AI發展史上不能不說的一項突破。LeCun也在會中強調CNN是AI發展的關鍵創新，推動了無人車、醫學成像和生物信息學等AI領域的發展。

“CNN革命為圖像識別的準確率帶來了重大的突破，”LeCun說，“在CNN出現前，識別錯誤率高達35%，但是現在，已經降低到3%了，就像是個超人。”

LeCun表示，AI的未來將由強化學習、監督和非監督的機器學習進步推動。非監督學習允許神經網絡自動將未被標記的數據分類，是一件很有意思又意義重大的事情。

為此，LeCun還俏皮了一下。他借用“黑人饒舌之父”Gil-Scott Heron代表歌曲The Revolution Will Not be Televised，提出“The Revolution Will Not be Supervised ”（革命不會受到監督）的口號。

△Gil-Scott Heron

舉個例子。

讓嬰幼兒看漂浮在空中的汽車的幻燈片，不同年齡的孩子會有不同的認知和反應。LeCun認為，“人工智能的暗物質”無監督學習，將是科學家需要為機器“注入”的重要技術，彌補機器和人類嬰兒在常識上的差距。

“如果給四個月大的嬰兒看一輛漂浮汽車的圖像，他們會認為‘這就是世界運轉的方式’。”LeCun說。但在經過6個月或8個月的無監督學習后，他們就會明白，像玩具汽車這樣的物體是不可能在空中漂浮的。

雖然LeCun在這次分享上為目前的AI現狀潑了盆冷水，不過在分享的最后他明確表示，雖然AI系統目前不如貓或嬰兒聰明，但未來前景廣闊。

未來智能實驗室是人工智能學家與科學院相關機構聯合成立的人工智能，互聯網和腦科學交叉研究機構。

未來智能實驗室的主要工作包括：建立AI智能系統智商評測體系，開展世界人工智能智商評測；開展互聯網（城市）云腦研究計劃，構建互聯網（城市）云腦技術和企業圖譜，為提升企業，行業與城市的智能水平服務。