来源：人机与认知实验室

      前段时间，英国公司登记处的一份文件披露了 DeepMind 2018 年的财务状况：这家 AI 科技公司的净亏损由 2017 年的 3.41 亿美元增加至 2018 年的 5.72 亿美元，今年到期的债务高达 12.656 亿美元。如此巨额的亏损引起了广泛关注，也引发了人们对于 AI 前景的质疑。近日，纽约大学心理学和神经科学教授 Gary Marcus 就在《连线》上撰文表达了对于 DeepMind 亏损状况、深度强化学习现状以及 AI 未来走向的深度思考。

       技术和资本对人工智能发展的影响从中可见一斑，在此，不妨大胆假设一下，如果DeepMind倒闭了，阿尔法狗死了，Demis Hassabis破产了，在这全民AI的时代，人们会怎样再次审视当前AI系统通用性差、不灵活的表征、可解释性差、没有常识和不能终身学习机制呢？！

       信仰是赞同的思考。先理解后信仰，与先信仰后理解不同，也许人们对于宗教的方式有时会迁移到科学技术上，尤其是在全球经济环境不乐观的环境下，AI真正的实际应用价值有点被高估了。一般而言，人在困境中，如落水时，往往会以为稻草真能救命吧？！

      有人猜测，深度强化学习会成为一种有用并被广泛采用的工具（如自行车），但不会改变世界。平心而论，这种可能性的确很大。究其因，它的运行机理无法实现人们对智能的期望和理解：开放环境下，非预期的处理和出人意料的辅助。

      现在从事智能工作的大都是手里领着各种榔头（或计算机、或自动化、或数学、或心理学…等）的人，他们眼中之钉各不相同，岭峰不同，而事实上，智能问题的综合性又远远超出这些学科本身的当前发展水平，所以效果和结果就不得而知了。

      没有人，就没有智能，也就没有人工智能。这也许是一条准则：一个不研究人的智能研究机构或教育机构，就是一个机械工程研究所或学校，说的再委婉一些，就是机械工程与自动化职业学院吧！

       这也下面这本小书写作的目的：在建筑智能大厦?的时候，切不可把临时搭建辅助建筑的脚手架当成了建筑本身。

      当前，无人的智能就是高级自动化（最多添加了一些统计概率等调味品）。而人机融合的智能不仅仅是拓展了视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等感觉，还增强了理解、学习、判断、决策、顺应、同化等知觉行为，更重要的是产生出了新的智能形式——一种新的看待世界的方式：认知+计算所可能形成的洞察。

张亚勤、刘慈欣、周鸿祎、王飞跃、约翰.翰兹联合推荐

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《崛起的超级智能;互联网大脑如何影响科技未来》2019年7月中信出版社出版。刘锋著。了解详情请点击：【新书】崛起的超级智能：互联网大脑如何影响科技未来

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