（2）第二個(gè)困難是沒有統(tǒng)一的模型和測試方法，能夠同時(shí)對人工智能系統(tǒng)和人類進(jìn)行測試，這也是當(dāng)前人工智能威脅論產(chǎn)生最重要的原因之一。因?yàn)闆]有人工智能系統(tǒng)和人類智能水平統(tǒng)一的測量方法，人工智能威脅論宣揚(yáng)者往往將計(jì)算機(jī)或軟件系統(tǒng)表現(xiàn)強(qiáng)大的領(lǐng)域作為標(biāo)準(zhǔn)，例如計(jì)算能力，歷史，地理等常識(shí)的掌握能力等，而忽略諸如圖像識(shí)別能力，創(chuàng)新創(chuàng)造的能力，發(fā)現(xiàn)規(guī)律的能力等，對于這個(gè)原因產(chǎn)生的問題，人工智能威脅論反駁者往往無法拿出定量的數(shù)字結(jié)果進(jìn)行反駁。
目前雖然針對人類智力能力的評(píng)測方法已經(jīng)非常成熟，但過去100多年的發(fā)展和改進(jìn)過程中，這些方法并沒有考慮到人工智能系統(tǒng)的特點(diǎn)和發(fā)展水平，因此很難將人類的智商測試方法拿來測試人工智能系統(tǒng)。例如目前絕大多數(shù)人工智能系統(tǒng)就無法完成圖1.3所示題目，因?yàn)闇y試者需要首先識(shí)別圖像中的問題，并與圖中的各個(gè)圖形特征關(guān)聯(lián)起來。做不到這一點(diǎn)，回答問題就無法進(jìn)行下去。
圖1.4所示的人類智商測試的題目需要測試者運(yùn)用鉛筆，鋼筆等工具繪制圖形。用手操作物體完成任務(wù)，解決問題是人類普通的能力[11]，但對大多數(shù)人工智能系統(tǒng)因?yàn)闆]有相應(yīng)輸出系統(tǒng)或操控設(shè)備，于是無法完成圖1.4所示的測試。
（3）第三個(gè)困難是人工智能系統(tǒng)沒有形成智力發(fā)展水平測試的標(biāo)準(zhǔn)輸入輸出接口。例如如圖靈測試的問題問答，IBM深藍(lán)與國際象棋大師的比賽，沃森系統(tǒng)與人類選手進(jìn)行知識(shí)比賽等時(shí)，研究人員就需要研發(fā)不同的輸入輸入接口以滿足測試需求。對于更多人工智能系統(tǒng)，在設(shè)計(jì)時(shí)往往由于只考慮到滿足工作需求，而沒有設(shè)計(jì)和開發(fā)與測試系統(tǒng)進(jìn)行完整交互的能力，如圖1.5所示。這個(gè)問題如果沒有得到解決，對于發(fā)展新的統(tǒng)一的人工智能測試也將帶來困難。
(4) 第四個(gè)困難是沒有關(guān)于人工智能智力發(fā)展水平的歷史測試統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。由于針對人工智能系統(tǒng)一直沒有產(chǎn)生定量分析方法，這個(gè)問題在今天依然存在。因?yàn)闅v史數(shù)據(jù)的缺失，研究者就無法繪制類似圖1.6所示的人工智能系統(tǒng)智力水平的發(fā)展示意圖，也無法將人工智能系統(tǒng)與人類智力發(fā)展水平進(jìn)行比較。因此很難定量的對未來發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測。上文我們提到Facebook人工智能實(shí)驗(yàn)室主任Yann LeCun在反駁人工智能威脅論時(shí)雖然給出了相關(guān)發(fā)展趨勢圖，但因?yàn)椴皇峭ㄟ^歷史數(shù)據(jù)預(yù)測得來，因此說服力大打折扣。
如何解決這一問題，我們將在未來的系列文章中逐漸闡述。
（本文作者：AIE實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人 劉鋒）
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