人工智能的未来将依赖于先天结构还是后天学习？

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今天最强大的人工智能技术借助丰富的计算资源，从零开始学习世界上的一切内容。相比之下，人类和动物似乎能从直觉上理解某些概念，例如物体、地点以及一系列相关的事物，使他们能够快速了解世界是如何运作的。这就引出了一个重要的“天性与教养”的问题：人工智能的学习是不是需要内置人类和动物所拥有的这种先天认知机制，才能达到类似的一般智力水平？

两位 AI 和心理学的顶尖研究人员在昨晚纽约大学思想、大脑和意识中心主办的活动中对该话题进行了针锋相对的争论。

“无论是通过结构或通过学习，我们所拥有的 AI 技术中没有一种可以构造出类似动物和人类所构造的对这个世界的表述，” Yann LeCun 说。他是纽约大学的计算机科学家，以及 Facebook 的人工智能研究所主任。

LeCun 是人工智能领域深度学习的开辟者，帮助科技巨头打造流行的自动化服务。例如在 Facebook 上过滤朋友的面孔，或者通过 Google 翻译进行英语和汉语之间的翻译。深度学习算法使人工智能在没有人类和动物的认知机制的情况下，能够执行所有这些任务。并且，当拥有 Facebook，Google 或微软等公司的巨大的计算资源时，深度学习算法在过滤大量数据的过程中逐渐学会了识别世界的某些模式，这也是某些特定感知类型的任务所需的步骤，例如图像识别。

每个人都认同，目前的人工智能技术，如深度学习，依然无法使通用人工智能拥有与动物或人相媲美的智力。不过，LeCun 认为，基于无监督的深度学习，AI 可以在开发一般智力的道路上取得进步，无监督学习是一项最近发展的技术，消除了机器对人类提供手动标注数据的依赖。

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