人工智能的历史进步、目标定位和思维演化

"阿尔法狗"、深度学习等人工智能新进展引起广泛关注,一种观点认为人工智能即将大功告成,另一种观点认为人类社会即将大祸临头。本文分析表明,这两种看法不仅没有科学依据,而且与事实不符。人工智能有两种经典思维——暴力法和训练法,都不能有效应对不确定性问题,因此人工智能在不确定性问题领域依旧面临根本性科学挑战,同时也存在重大机遇。"阿尔法元"是两种人工智能经典思维的融合与超越,代表着人工智能在确定性问题领域的历史性进步,预示着人工智能应用的新局面。本文进一步分析表明,"全能型人工智能"是没有科学基础的,人工智能需要反思其目标定位,也需要加快推进思维演化。针对不确定性问题,本文介绍一种人工智能新思维——容差性思维,以及一种机器人灵巧性技术路线。