米兰·(milan)中国官方网站-2029年会实现通用人工智能吗？Gary Marcus「叫板」马斯克：赌十万美元如何？
作者：米兰·(milan)文化
更新时间：2026-03-29 12:50:10
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作者｜王玥编纂｜陈彩娴
5月30日，世界级红人埃隆·马斯克（Elon Musk）发了一条推文，称：2029年是要害的一年，假如那时辰咱们还有没有实现通用人工智能（Artifical General Intelligence，AGI），我会感觉很希奇。火星上的人们也同样（感觉希奇）。
马斯克发推不久，知名人工智能科学家、纽约年夜学生理系传授 Gary F. Marcus 当即写了一篇博文呐喊马斯克，从五个方面向马斯克「科普」了通用人工智能的常识，提出本身认为2029年不成能实现 AGI 的缘故原由。
对于在Gary Marcus的叫板，马斯克还有没答复。圣达菲研究所的人工智能专家梅兰妮·米切尔（Melanie Mitchell）建议把赌注放于longbets.org网站上，Marcus称，只要马斯克愿意赌钱，本身就怅然赴约。如下是Gary Marcus辩驳马斯克的五个角度，AI科技评论作了不改原意的收拾以下：1马斯克是个「谎话」先觉第一，马斯克对于时间的猜测老是不太正确。2015年时，马斯克说间隔真实的主动驾驶汽车呈现还有有两年时间；从那之后他每一年都说一样的话，但真实的主动驾驶汽车到此刻还有没呈现。
2马斯克不存眷边沿案例的挑战其次，马斯克应该更多地存眷边沿环境（也就是异样值，或者不平常的环境）的挑战，并思索这些异样值对于猜测可能象征着甚么。由于长尾问题，咱们很轻易认为 AI 问题比现实环境要简朴患上多。咱们手上有年夜量的关在一样平常事件的数据，当前的技能很轻易处置惩罚这些数据，这就会误导咱们，给咱们一种过错的印象；而对于在稀有的事务，咱们获得的数据很是少，且今朝的技能很难行止理这些数据。咱们人类拥有年夜量的不彻底信息推理的技巧，或许可以降服糊口中的长尾问题。但对于在今朝风行的、更多依靠年夜数据而非推理的人工智能技能来讲，长尾问题是一个很是严峻的问题。2016年，于一篇题为“Is Big Data Taking Us Closer to the Deeper Questions in Artificial Intelligence?”的采访中，Gary Marcus试图就此发出正告。他其时是这么说的：只管有许多关在人工智能的炒作，也有许多资金投入人工智能，但我感觉这个范畴正朝着过错的标的目的成长。于深度进修及年夜数据这些特定的标的目的上，今朝有许多唾手可患上的结果。人们对于年夜数据以和年夜数据此刻给他们带来的工具感应很是高兴，但我不确定它是否会让咱们更靠近人工智能中更深层的问题，好比咱们怎样理解语言或者咱们怎样推理世界。…
再想一想无人驾驶汽车。你会发明于一般环境下，无人驾驶汽车是很棒的。假如你把它们放于帕洛阿尔托气候晴朗之处，车辆机能会很是棒。但若你把车辆放于下雪或者下雨之处，或者者之前没见过之处，这些汽车就不免出问题。Steven Levy写了一篇关在google主动汽车厂的文章，文章中他谈到了2015年末的研究让他们终究让体系可以或许辨认树叶。
体系确凿能辨认叶子，但对于在不常见的工具，就不克不及得到那末多的数据。人类之间可以用知识来沟通。咱们可以试着搞清晰这个工具是甚么，它是怎么到那里的，可是体系能做的只是影象工具，这才是真实的限定。
今朝的AI于某些感知方面做患上很好，可是于其他方面仍需努力。纵然于感知中，3D感知仍旧是一个挑战，场景理解也没有解决。对于在知识、推理、语言或者类比等几个范畴，仍旧没有任何不变或者值患上相信的解决方案。事实是，这张饼状图Marcus已经经用5年了，AI的环境却险些没有转变。于Marcus发表在2018年的文章“Deep Learning: A Critical Appraisal”中，他总结道：“只管我提出了这些问题，但我不认为咱们应该抛却深度进修。相反，咱们需要从头界说深度进修：深度进修不是一种通用溶剂，而应该是一种东西，除了了这类东西，咱们还有需要锤子、扳手及钳子，更不消说凿子、钻头、电压表、逻辑探头及示波器。
四年已往了，很多人仍旧但愿深度进修能成为全能药；可这对于Marcus来讲仍旧是不实际的，他仍旧认为人类需要更多的技能。脚踏实地地说，7年可能不足以发现这些东西（假如它们还有不存于的话），也不足以将它们从试验室投入出产。Marcus向马斯克提出2018年“量产地狱”（马斯克认为Model 3电动轿车量产阶段如同地狱般煎熬，并称之为“量产地狱” ）的景象。于不到十年的时间里要对于一套之前从未彻底集成过的技能举行如许的整合，要求会很是高。Marcus称，「我不知道马斯克筹算把Optimus（特斯拉的人形呆板人）打造成甚么样，但我可以包管，通用家用呆板人所需要的AGI远远跨越一辆汽车所需要的，究竟汽车不管是于公路上开还有是于马路上开，或者多或者少都是差未几的。」4繁杂的认知体系还没有打造马斯克需要意想到的第四件事是，人类仍旧没有一个适量的要领论来构建繁杂的认知体系。繁杂的认知体系有太多的勾当部件，这凡是象征着，制造无人驾驶汽车等工具的人终极就像于玩一个巨年夜的“打地鼠游戏”，往往刚解决了一个问题，又呈现了另外一个问题。一个补钉接一个补钉有时能派上用处，有时则无效。Marcus认为不成能于不解决要领论问题的环境下获得AGI，并且他认为今朝还有没有人提出好的建议。利用深度进修举行调试很是坚苦，由于没有人真正理解它是怎样事情的，也没有人知道怎样修复问题，以和网络更大都据及添加更多层等等。公共所知道的那种调试于经典编程情况中其实不合用；由于深度进修体系是云云不成注释，以是人们不克不及经由过程不异的方式思索步伐于做甚么，也不克不及期望凡是的消弭历程。相反，此刻于深度进修范式中，有年夜量的试错、再练习及从头测试，更不消说年夜量的数据洗濯及数据加强试验等等。Facebook近来的一份陈诉坦率地说，于练习年夜型语言模子OPT的历程中碰到了许多贫苦。有时辰这更像是炼金术而不是科学，正以下图同样：
Marcus还有提出要跟马斯克赌一把，并制订详细的基本赌钱法则。他及Ernie Davis按照与Metaculus公司互助的人的要求写下了如下五个预言：到2029年，人工智能仍没法于不雅看影戏的同时正确地告诉你发生了甚么（Marcus于2014年的《纽约客》杂志上称之为「理解挑战」），也不克不及解答出这些脚色是谁，他们的冲突及念头是甚么等问题。到2029年，人工智能仍没法浏览小说并正确回覆有关情节、脚色、冲突、念头等问题。到2029年，人工智能仍没法于肆意厨房里做一个称职的厨师。到2029年，人工智能仍没法按照天然语言规范或者经由过程与非专业用户的交互，靠得住地编写跨越10,000行无bug的代码。（将现有库中的代码粘合于一路不算数。）到2029年，人工智能仍没法从用天然语言编写的数学文献中肆意提取证实，并将其转换为合适在符号验证的符号情势。假如马斯克（或者其别人）于2029年景功打破至少三个预言，那他就赢了；假如只打破了一两个，则不克不及说AGI可以或许实现，赢家就是Marcus。对于这个赌约，Marcus伎痒，并对于马斯克：“想要赌钱吗？赌10万美元怎么样？”各人怎么看？你们认为谁会赢？（吃瓜）参考链接：https://garymarcus.substack.com/p/dear-elon-musk-here-are-five-things?s=whttps://www.ted.com/talks/elon_musk_elon_musk_talks_twitter_tesla_and_how_his_brain_works_live_at_ted2022https://arxiv.org/abs/1801.00631https://www.wsj.com/articles/elon-musk-races-to-exit-teslas-production-hell-1530149814
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