莫拉维克悖论

美剧《Westworld(西部世界)》剧照

2016，人工智能又成了热词。您可能追了美剧《Westworld(西部世界)》,说实话我个人并不太粉这个剧。最主要的原因是这部片过度弱化了机器人的感知和运动：3D打印完骨骼，再在盛满白色乳液的“锅”里涮几下，出来就是能活蹦乱跳的机器人，还被设计得跟人类一模一样。。。相比之下，我更喜欢《The Maze Runner(移动迷宫)》里的生化机械怪兽Griever，简单又粗暴。当然，《西部世界》探讨的更多的是意识层面的智能，而且这样设定能省了一笔不少特效费用。

Griever的肖像画

在人工智能和机器人控制领域，有一个现象叫做Moravec's paradox(莫拉维克悖论)。Hans Moravec(汉斯·莫拉维克)是卡耐基梅隆机器人系的教授，他与同领域的几个人都发现了这个和人们常识相悖的现象：

“It is comparatively easy to make computers exhibit adult level performance on intelligence tests or playing checkers, and difficult or impossible to give them the skills of a one-year-old when it comes to perception and mobility.”

“要让电脑如成人般地下棋是相对容易的，但是要让电脑有如一岁小孩般的感知和行动能力却是相当困难甚至是不可能的。”

早期的人工智能研究，研究人员非常有自信，乐观地预测在数十年之内，他们就可以造出真正意义上的“Thinking Machines”。他们编写更“聪明”的国际象棋算法来挑战人类，用更“强大”的运算来解决复杂的代数问题，因为他们认为“智能”最重要的特征就是解决最聪明的人类都无法解决的问题，解决了这类”困难”的问题，“容易”的问题就会迎刃而解。然后事实证明恰恰相反，这些“容易”的事情，比如用两条腿自由地行走，用眼睛区别狗和猫，反而出乎意料地难。

80年代末，一帮研究人员开始尝试一条新的研究方法。他们相信为了获得真正的人工智能，机器必须具有物理的“身体”，它们必须学会感知，运动，生存以及与这个现实世界交互。他们认为这些感知和运动的技能对于“常识推理(commonsense reasoning)”这样的高级技能是十分重要的，而抽象推理反而是人类智能里最无趣最不重要的技能。他们主张“自上而下“地创造人工智能，重新从60年代就变得冷门的控制论中寻找灵感。比如，那时候还是MIT人工智能实验室教授的Rodney Brooks，他决定造出一种“完全区别于传统定义的人工智能，没有认知能力，只能感知和行动的”机器人，他称之为“Nouvelle AI”。这些机器人的智能水平近似昆虫，Brooks相信，随着这些机器和“真实世界”交互，智能会随着简单行为自然地出现。

30年过去了，再来看一下当下的人工智能: AlphaGo排名全世界第二了，Siri, Google, Alexa, Cortana还活在屏幕或者小盒子里，Boston Dynamics的Atlas终于可以金鸡独立了......嗯，莫拉维克悖论还在。

Boston Dynamics的Atlas

年关将至...

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