（姜Zn/译）在科幻作品里，与人工智能（AI）的前景或者威胁密不可分的，是机器意识与人类的关系。不论是终结者或塞隆人，还是像《星际迷航》中的电脑或《星球大战》中的机器人那样起服务作用的机器，只要它们显示出了“知觉”的能力——或者至少是自我意识强到能够有专长，更不用说自主选择和做出意料之外的行为了——就会被冠以“AI”之名。
那么，我们应该怎么看待媒体、企业、或是科技领域成井喷式增长的所谓“AI”呢？
在有些情况下，这个“AI”的称号可能还算得上名副其实（至少是壮志可嘉）。比如说自动驾驶汽车肯定没有R2D2或者HAL9000那么先进，不过为了完成复杂的驾驶任务，它们确实是动用了传感器、数据和计算的组合。但是在大多数情况下，被宣传为人工智能的系统都并没有知觉、没有自我意识、不能自主选择、甚至做不出出人意料的行为。它们只是软件而已。
自动驾驶汽车眼里的世界：这款梅赛德斯的汽车利用视觉系统和3D成像来预测环境中物体的运动轨迹。图片来源：wired.com
“低配版AI”的例子随处可见。
谷歌投资了一套使用机器学习算法的系统，用来识别网上的不良言论。这套系统名叫“洞察”（Perspective），使用了机器学习算法。然而人们发现，手误错别字都能骗过它。人工智能被称为是能强化美国某处边境的屏障，然而实际上这款“屏障”不过是一组传感器网络和自助信息亭，内置了一套可疑的侧写系统。类似的例子是，某个所谓“网球俱乐部AI”只是个稍微高级一点的球场线传感器，用的完全是现成的计算机视觉技术。Facebook也发布了一款AI，用于检测发在它平台上的带有自杀倾向的动态。不过仔细一分析，人们发现这个所谓“AI检测”基本只是一套模式识别过滤器，把符合某些特征的动态给标记出来然后交给人类管理员处理。
在科技之外的领域，AI也是个很常见的噱头。
据报道可口可乐公司想用“AI机器人”取代人类，来“机械化生产广告”。他们到底想干啥至今是个谜。和这种想法类似的是用AI作曲或者写新闻；这些想法乍一看都很有前景——但是话说回来，那些负责在维基百科上给文字和链接改错的AI编辑们陷入了互相纠正的无限循环。而且，根据人机互动咨询公司“机器人分析”（Botanalytics，没错，真的有这种公司）提供的数据，40%的人在与聊天机器人对话一轮后就放弃了。这也许是因为聊天机器人基本上都是冠上了大名头的电话树（那种通过按电话上的数字来进行到下一步的自助语音服务系统），或者是聪明的自动化Mad Lib游戏（该游戏的规则是，参与游戏的其中一人拿到一份空出了一些词的故事，而另外一些人负责在看不到故事的情况下提供填进去的词语，最后大家把这个故事读出来）。
图片来源：geekwire.com
AI也成了企业战略的新风尚。
彭博智能的经济学家迈克尔·麦当诺（Michael McDonough）研究了上市公司财报发布会的公开文字稿，发现其中提到“人工智能”的次数在过去的两年内迅猛增长。这些公司喜欢吹嘘自己在AI技术上的发展，却没有给它下定义。一家名为“德洛特全球人力资本趋势”的公司在2017年的报告中提到，AI已经使人们的工作和生活发生了“天翻地覆”的改变，但是完全没提及具体的变化有哪些。尽管如此，针对这份报告的新闻报道总结说，人工智能已经使得企业的领导们不得不“重新考虑他们的某些核心结构”了。
媒体和舆论有时候还会把单纯的产品特色夸大成AI带来的奇迹。
比如，上个月推特进行了一次服务更新，目的是保护用户免于低质量或恶俗推文的骚扰。这次更新带来的变更主要是一些简单的优化，比如隐藏那些被屏蔽拉黑的、或是新账户的推文，以及其它一些没有明说的内容筛选功能。尽管如此，有些人还是把这些改变（本质上不过是在查询数据库的时候多加了几个条件）看作是推特在“为了改善自己的AI而不懈地努力着”。
关于“人工智能”到底应该什么样，我找到了我在佐治亚理工学院（Georgia Tech）的同事，人工智能的研究人员查尔斯·伊斯贝尔（Charles Isbell），向他咨询专业意见。他的第一个回答是：“让电脑表现得跟电影里的一样。”这可能听起来像是在耍嘴皮子，但是它强调了AI与那些认知和知觉理论的内在联系。诸如《星际迷航》中机器人Data这样的角色提出了问题：究竟得具备哪些性质和能力，一个生命才能被认为是拥有意识和道德的呢？而自动驾驶汽车也向我们提出了同样的追问。不过，对于一个在社交网络上负责隐藏没有头像的账号所发的状态的内容过滤器，似乎就没有这种疑问了。它只是个软件而已。
《星际迷航》中拥有了“感情”的机器人Data。图片来源：Pinterest
伊斯贝尔认为，如果一个程序要被称作“AI”，那它至少要具备两个特点。首先，随着时间的推移，它得能从环境的变化中自主学习。虚构作品里，机器人和赛博格的学习过程是隐形的，藏在了叙事手段后面。但是就连很简单的机器学习系统，如Netflix的动态优化程序（它的任务是提高被压缩了的视频的质量），都会用从人类观众那里收集的数据来训练它的算法，作为以后做视频播送的选择的基础。
伊斯贝尔提出的真正AI需要具备的第二个特点是：它学会干的事情要足够有趣，就算人类也得努力一下才能学会。这个条件把人工智能和单纯的计算机自动化工作给区分开了。取代人类的组装汽车机器人不是人工智能，一个根据程序自动重复某些工作的机器也不是人工智能。对伊斯贝尔来说，一个“真正的”AI程序或机器应该能够表现出自我管理能力和创新性，以及能够给人惊喜，做出出乎意料的行为。
人们对“AI”一词的期望已经贬值了，抱怨这一点也许看起来并不重要。如果有传感器和数据支持的机器学习系统将会蓬勃发展，那么人类追踪这些技术的演变也是理所应当的事情。但是之前的经验告诉我们，计算机的“计算”可能没有感觉上那么高级。我之前曾经提出过一种看法：“算法”这个词已经已经成为了一种文化痴迷，在科技领域提到算法，简直就像在朝上帝祈祷。滥用这个词会把普通（而且有缺陷）的软件提升到它们不应得的偶像高度。AI这个词也一样。编写了许多机器人程序的艾莉森·帕里什（Allison Parrish）这样说道：“一个人谈到‘AI’的时候，他其实在谈的是‘某个别人写的电脑程序’。"
斯坦福大学的计算机科学家杰瑞·卡普兰（Jerry Kaplan）在麻省理工技术评论中提出了一种相似的观点：AI是一个神话，是“用从袋子里抓出来的毫不相干的工具和技术胡乱拼凑出的”。AI的科研群体似乎对此表示赞同；他们说他们的学科“支离破碎，杂乱无章”。考虑到现今AI领域的乱象，卡普兰提出用“拟人计算”（anthropic computing，即试图模拟人类的行为或交流方式的程序）来代替它。对卡普兰来说，AI自带的神秘意味，包括长久以来小说、电影和电视节目对它的使用所带来的桎梏，都使得“AI”这一术语更像是一个应该被驱逐的妖魔鬼怪，而不是一种值得期待的发展方向。
卡普兰的观点并非独一无二——差不多70年前，数学家阿兰·图灵（Alan Turing）不小心提出了机械智能的设想时，他就提出过：当机械能够骗得人类以为它们也是人类的时候，这个机械就能被称作有“智能”了。在1950年，这个设想显得有点不切实际；虽然图灵的思想实验不是局限于电脑的，但是在当时，那些仅仅能完成相对简单计算的机器就已经得有一间房间那么大了。
世界上第一款商务电脑UNIVAC I，于1951年投入使用。图片来源：维基百科
然而在今天，电脑随随便便就能骗过人类。不是依靠装成人类的样子，而是让人类相信它们足以代替其它人类工具。推特和Facebook和谷歌都并不是“更好的”市政大厅，社区中心，图书馆，或是报纸——它们是不同的东西，在电脑上运行，带着自己的优缺点。要讨论这类网络服务的意义，必须把它们理解为公司软件的特定形态，而不是异次元AI的图腾。
在这方面，卡普兰可能是对的：彻底放弃AI这个名词，也许是驱除当今文化魔鬼附身的最好方法了。
不过伊斯贝尔的更传统一点的看法——AI是会学习、会根据学到的东西来行动的机器——也有些道理。这种看法保护了AI在科学幻想正统里的崇高地位，使得它能够时时提醒创造者和用户们一个本质的事实：今天的计算机系统没什么特殊的。它们是由人类制造的设备，运行着由人类编写的程序，融汇了来自双方的成就和缺陷。
编辑：姜Zn
排版：晓岚
编译来源：The Atlantic, ‘Artificial Intelligence’ Has Become Meaningless
科学人问答
看了今天的文章，是不是想要更深入地了解人工智能呢？它将如何发展？电影中的情节，有没有可能实现？而我们的世界又将变成什么样子？……
8月9日（周三）19:30~21:00，科学人沙龙将请来北京航空航天大学的秦曾昌副教授，带你在人工智能领域一探究竟，提前看看未来的样子！（详情了解：未来是人类的，还是AI的？）
粉丝福利！
限量免费沙龙入场券！今天的30个名额戳以下链接疯抢！
懒得抢？ 单独购买本次沙龙，开课前优惠价4.9元！
点击阅读原文也可以进入直播间哦