Rethink Robotics創(chuàng)始人Rodney Brooks指出我們現(xiàn)在被人工智能和機器人技術(shù)的話題包圍，熱議機器人發(fā)展將有多快、多強大。但是錯誤的推斷、有限的想象力和其它常見的謬誤，使我們無法真正地、更有效地思考未來。
錯誤的推測會導(dǎo)致人們對那些不會發(fā)生的事情產(chǎn)生恐懼，比如機器人會造成大規(guī)模的失業(yè)，甚至是機器人會反抗人類等等。我們需要更理性看待這些技術(shù)，避免錯誤的預(yù)測。我們需要反思一下為什么會出現(xiàn)這些錯誤的推測。Rethink Robotics的聯(lián)合創(chuàng)始人、主席兼首席技術(shù)官Rodney Brooks概括了主要的七點：
1. 高估和低估
Roy Amara是美國未來研究所(Institute for the Future)的聯(lián)合創(chuàng)始人。他提出了一條著名的法則，被稱為「阿馬拉定律」：人們總是高估一項科技所帶來的短期效益，卻又低估它的長期影響
這法則雖短但包含的信息很多。 樂觀主義者和悲觀主義者的解讀可迥然不同。
美國的全球定位系統(tǒng)（GPS）的發(fā)展就是展示「阿馬拉定律」兩個方面的絕佳例證。從1978年開始，24顆衛(wèi)星（現(xiàn)在包括備件有31顆）被陸續(xù)放置在軌道上。全球定位系統(tǒng)的目標(biāo)是讓美國軍方提供精確的彈藥補給。但這項計劃在20世紀(jì)80年代數(shù)次險些就被擱置了。到1991年海灣戰(zhàn)爭的沙漠風(fēng)暴軍事行動才算真正被啟用。之后經(jīng)過多次成功應(yīng)用，GPS才被美國軍方所接受。
如今，全球定位系統(tǒng)的用途是當(dāng)初人們無法想象的，這符合Roy Amara所說的長期影響。 當(dāng)我外出跑步時，我的智能手表通過全球定位系統(tǒng)能準(zhǔn)確地記錄我的位置，可以精確地分辨出我沿街跑步的痕跡。 但對于早期的全球定位系統(tǒng)工程師來說，現(xiàn)在接收器的大小和價格令人有些難以理解。我們所有的飛機（無論大小）都使用它來導(dǎo)航；它還可以被用來追蹤那些假釋出獄的人，又或者通過追蹤車隊的卡車以及記錄司機的表現(xiàn)。
全球定位系統(tǒng)始于一個目標(biāo)，但讓它發(fā)揮除了最初預(yù)期之外的作用，這是一個艱辛的過程。但現(xiàn)在，GPS幾乎滲透到我們生活的許多方面。
在過去的30年里，我們看到其它技術(shù)的發(fā)展也呈現(xiàn)出相類似的模式。我們先是對其予以重望，接著逐漸陷入失望，但是最后又對其取得超出最初預(yù)期的效果慢慢產(chǎn)生信心。在計算、基因組測序、太陽能、風(fēng)能、甚至家庭送貨等技術(shù)發(fā)展歷程都是這樣。
在二十世紀(jì)六十年代和八十年代，人工智能的短期影響一再被高估了，現(xiàn)在亦是如是，但我堅信，它的長期發(fā)展前景可能被低估了。
2. 想象力的魔力
當(dāng)一位德高望重、年長的科學(xué)家稱某件事情是有可能發(fā)生的，那他可能是對的；但是，如果他說有什么事情是不可能發(fā)生的，那他非常有可能是錯的。
任何足夠先進(jìn)的技術(shù)最初看起來都與魔法無異。
我和別人討論人類是否需要恐懼強人工智能(AGI)的時候經(jīng)常遇到這個問題。他們經(jīng)常說Rodney Brooks還沒有看到AGI將有多么強大。但是這并不是一場辯論。我們甚至連AGI是否真正存在都不確定。我希望AGI是存在的，這也是這么多年來我在機器人、AI行業(yè)工作的動力。但是事實上，目前AGI研究進(jìn)展得一點都不順利。這些研究似乎在推理和常識方面都遇到了同樣的阻滯，而這些問題在至少50年前就已經(jīng)存在于AI領(lǐng)域了。所有證據(jù)都表明我們對如何去建立人工智能還沒有具體的想法。AGI的屬性是完全未知的，因此大家會覺得它很有魔力、很強大，并且是沒有限制的。
然而，宇宙中，沒有什么是無限制的。
關(guān)于未來技術(shù)的爭論是不可思議的，這些論點不會被駁倒。但是要注意，很多情況下，這些爭論更多的是基于信仰的爭論，而不是基于科學(xué)的論證。
3. 表現(xiàn) Vs 能力
現(xiàn)在設(shè)想一下，如果有人給我們看一張在公園玩飛盤的照片。我們會自然覺得這個人能回答一系列關(guān)于飛盤有關(guān)的問題，比如飛盤是什么形狀的？一個人大概能扔多遠(yuǎn)？一次大約有多少人一起玩飛盤？今天的天氣適合玩飛盤嗎？
和上述的場景一樣，那些能給圖片貼上“人們在公園里玩飛盤”標(biāo)簽的計算機本身，是不會回答這些問題的。它們不知道什么是人，不知道公園通常都是在室外的，不知道人有年紀(jì)，天氣對它們來說可能只是一張圖像等等。這并不意味著這些系統(tǒng)毫無用處。作為搜索引擎而言，它們的作用是很有價值的。
但這就是問題所在：人們聽說某些機器人或者人工智能系統(tǒng)已經(jīng)完成了某些任務(wù)，就籠統(tǒng)地認(rèn)為執(zhí)行相同任務(wù)的機器/系統(tǒng)也應(yīng)該具備相同的能力，然后將它們都?xì)w納為機器人或者人工智能系統(tǒng)。
4. Suitcase Words
Suitcase Words 是指一詞多義。比如“學(xué)習(xí)”這個詞，可以指各個不同領(lǐng)域的學(xué)習(xí)。但這當(dāng)中的體驗和過程一定有很大的不同。當(dāng)人們知道機器學(xué)習(xí)在某些新領(lǐng)域取得了很大的進(jìn)步，就很容易將這個過程理解成是人類學(xué)習(xí)新技能的思維模式。但機器學(xué)習(xí)和人類學(xué)習(xí)大相徑庭。機器學(xué)習(xí)是非常復(fù)雜的，它需要研究人員或工程師進(jìn)行大量的準(zhǔn)備工作，包括專用的編碼，特定的培訓(xùn)數(shù)據(jù)以及各個領(lǐng)域的定制的學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)等。今天的機器學(xué)習(xí)并不是像人類一樣海綿般吸水式地學(xué)習(xí)，它們無法在沒有專門設(shè)計或定制的情況下就能在一個新的領(lǐng)域取得快速進(jìn)展。
5. 指數(shù)依據(jù)
有些人正陷入“指數(shù)主義”的窘境中。他們認(rèn)為這些辯證時用的指數(shù)是會持續(xù)增長的。
由于深度學(xué)習(xí)取得成功，促使人工智能系統(tǒng)在性能上有突飛猛進(jìn)的提升。許多人就會認(rèn)為這意味著人工智能性能將在這個指數(shù)基礎(chǔ)上以倍數(shù)增長。但事實上，這并沒有規(guī)律可言。
6. 好萊塢式場景
許多人工智能研究人員或者專家，特別是那些沉迷于預(yù)言機器人會失控，甚至殺害人類的悲觀主義者，都存在同樣的想象挑戰(zhàn)。他們忽略了這樣的一個事實：如果我們最終能夠制造如此智能化的設(shè)備，那么到時世界將發(fā)生翻天覆地的變化，我們不會突然對這些超級智能的存在而感到驚訝。
隨著時間的推移，我們的世界會涌現(xiàn)很多其它的智能體，他們將會不斷進(jìn)化，而我們將擁有與這些智能體相處和共存的豐富經(jīng)驗。早在一些邪惡的超智能體出現(xiàn)并想要擺脫人類控制之前，總會有一些沒那么智能、沒那么好戰(zhàn)的機器。也就是說，在邪惡智能體之前，將會首先出現(xiàn)脾氣暴躁，或者很煩人，又或者很傲慢，令人不悅的機器。我們將在這個過程中逐步改變世界，同時調(diào)整新技術(shù)和調(diào)整新技術(shù)本身所處的環(huán)境。這并不是說人類不會遇到挑戰(zhàn)，而是并不會像很多人想象的那樣，遭遇到出其不意的、突然的變化。
7. 部署速度
在某些行業(yè)，新軟件版本發(fā)布更新非常頻繁。比如Facebook等平臺幾乎時刻都有新功能添加。很多新性能只要通過了集成測試，哪怕在部署之后出現(xiàn)問題需要撤回，經(jīng)濟成本是很低的。
然而部署新硬件的邊際成本則要高很多。很多人工智能研究人員和權(quán)威人士認(rèn)為，這個世界已經(jīng)進(jìn)入數(shù)字化了，簡單地引入新的人工智能系統(tǒng)可以很輕松、快速地在供應(yīng)鏈、工廠車間以及產(chǎn)品設(shè)計上產(chǎn)生變化。事實并非如此。到目前為止，幾乎所有機器人和人工智能領(lǐng)域所取得的創(chuàng)新，都是經(jīng)過很長時間去實踐才能被廣泛應(yīng)用的。
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