日前，為三家科技巨頭（亞馬遜、Uber以及Unity）構(gòu)建機器學習平臺的Danny Lange表示，電腦本是沒有意識的，但是現(xiàn)在卻可以獨立思考。

如果曾經(jīng)在亞馬遜看到過相關(guān)產(chǎn)品推薦，那么一定見過Danny Lange的大作。Uber的AI也是一樣的。該丹麥計算機科學家?guī)椭鷥杉夜�司建立了在整個運營過程中使用的機器學習平臺。在電子游戲平臺制造商Unity公司，Lange也做了同樣的事情，目標是將機器人角色演變成更復雜、更細微的玩伴。

Lange并沒有回避這個被人們夸大的術(shù)語“人工智能”，只要機器真的學會如何回應用戶的需求。但是，他對于所謂的通用人工智能（AGI）這種西方風格的綜合意識前景持懷疑態(tài)度。Lange對于那些不能算作智能的事物也有著同樣強烈的看法，比如Alexa和Siri，它們遵循的是人類寫的腳本，而不會獨立思考。關(guān)于Lange，大家應該知道他在十九世紀二十年代后期為通用汽車公司設計了OnStar車載通信系統(tǒng)的移動應用程序。

日前，美國Fast Company商業(yè)雜志就與Lange討論了真假AI之間的細微差別、流行文化中的誤解以及機器人崛起的前景。他還介紹了一些新興的技術(shù)，如對抗式網(wǎng)絡(Adversarial Network)。以下是雙方討論的重點。

您能給人工智能下一個定義嗎？

Danny Lange（DL）：對我來說，（人工智能）有兩個關(guān)鍵方面。一個是外部因素，一個是內(nèi)部因素。外部因素指的是感知方面。比如：系統(tǒng)合理嗎？看起來是否會感覺有一個人藏在系統(tǒng)后面，進行互動？

這種互動并非只有語言互動，也可以是其他方面。如亞馬遜購物系統(tǒng)知道用戶想要購買的東西，并幫助用戶獲得其想要購買的東西。

另一方面是內(nèi)在因素。這正是我認為發(fā)生混亂的地方。它是通過獨立學習實現(xiàn)的系統(tǒng)，而非通過編程實現(xiàn)的系統(tǒng)。而且，由于它們是通過數(shù)據(jù)進行學習，所以能夠在數(shù)據(jù)中捕捉到更多微妙的模式。當這一切結(jié)合起來時，我發(fā)現(xiàn)結(jié)果出人意料，我們面對的其實是真正的AI。

那么，對于您談及的真正AI，是否指的是類似通用人工智能的AI？

DL：不，我認為通用人工智能更像是哲學討論的范疇。對于自我意識，我并不太清楚。我認為該系統(tǒng)的推理能力并沒有達到這種程度。但是它仍然能夠從交互中不斷學習，并隨著時間的推移不斷改進。

“AI”一詞是否太廣泛？我知道有些人不喜歡用“人工智能”這個術(shù)語來指代機器學習。

DL：我認為這個詞已經(jīng)變成了一個廣泛的、市場導向術(shù)語。我認為這點還能接受。重要的是人們聽到這個詞（AI）時會想到什么。他們想到的是該系統(tǒng)能給人們-用戶或者機器人所有者這種感覺：在行動上表現(xiàn)出了某種智能，并且擁有學習能力。我無法想象一個不具備機器學習能力的AI系統(tǒng)。