OFweek機器人網(wǎng)訊：微軟聯(lián)合創(chuàng)始人 Paul Allen 在他小時候就已經(jīng)沉浸在人工智能的世界里了：在上世紀 60 年代晚期，到處可見神奇的智能計算機——嗯，是在虛擬的世界里。例如《2001 太空漫游》里面的 HAL，又例如《星際迷航》中進取號上無所不能的飛船電腦。Allen 回憶到：“人們第一次看到機器能像人一樣行動，這真是相當令人激動！這些機器人絕對是風靡一時。”因為父親在圖書館工作的原因，他得以在那里搜尋到很多關(guān)于人工智能的信息，并且天天幻想著“宇宙里存在著某些即將滅絕的文明，通過領(lǐng)悟到了某種真理而拯救了自己。請試想，以下這樣的情況如果真的出現(xiàn)了，會發(fā)生什么呢？——你能夠收集到世界上所有的知識，然后把它們都存在一臺智能電腦里，并且這臺電腦還能夠通過簡單的自然語言和人類溝通。”

　　40 年之后，對于已經(jīng)是 90 億美金身價的 Allen 來說，上述的東西可不僅僅只是奇思妙想了。今非昔比，很多當時電影中的技術(shù)已經(jīng)變成了現(xiàn)實。每天我們都會通過語音向手機發(fā)出指令，然后收到它給予的反饋。搜索引擎通過對信息結(jié)構(gòu)的語意理解，可以回答幾乎所有問題。但是，這些工具實際上并不強大。Siri 只能理解一小部分的問題，她不能進行任何方式的思考，比如推理。甚至是在Jeopardy！ （美國著名益智節(jié)目長青樹）中獲得冠軍的 IBM 的 Watson，都只能處理一些語義清晰的簡單問題。Google已經(jīng)把《星際迷航》中的飛船電腦看做他們開發(fā)語音搜索的目標——但是依然長路漫漫。如果要將它變?yōu)楝F(xiàn)實，機器本身要更擅長溝通輸出，并且——最重要的是，要具備思維能力。

　　讓機器學課本

　　雖然聽起來困難，Allen 卻正在致力于解決這個問題。在數(shù)年的思考之后，他投資成立了一家致力于完整解決人工智能問題的公司——Allen Institute for Artificial Intelligence， 簡稱 AI2。像 Allen 早期在空間飛行和腦圖方面的投資一樣，這家公司野心勃勃，但是她的初始目標卻很簡單。在華盛頓大學教授 Oren Etzioni 的帶領(lǐng)下，AI2 想要制造出一臺能夠通過高中生物課程的電腦。團隊給這臺電腦輸入教科書上的內(nèi)容，之后對它進行考試。到目前為止，雖然這些測試都失敗了，但是每次這臺電腦都會比上次表現(xiàn)得更好一些。

　　在這個項目中，最關(guān)鍵的問題就是知識的呈現(xiàn)：怎樣在教科書中呈現(xiàn)所有的知識，以讓機器能夠讀取、理解并運用這些知識。通常，機器更擅長運行流程性質(zhì)的程序（比如，把磅轉(zhuǎn)換為千克），但即使當前他們開始知道什么時候該去運行對應(yīng)的代碼（例如，當你在搜索引擎中輸入“32 磅等于多少千克“，你會直接得到轉(zhuǎn)換結(jié)果），他們也是在把所得信息僵硬的按照設(shè)計好的方式運行，而不是我們?nèi)魏吻闆r下使用的事實和原則。

　　AI2 的這個項目可以為建立新一代的人工智能學習和思維方式打下基礎(chǔ)。Etzioni 提出：“為了讓機器具有這兩個能力，如何設(shè)計知識的呈現(xiàn)？如何通過越來越復雜的語言描述越來越復雜的事物？我們能把在學習生物上的經(jīng)驗運用到到化學、數(shù)學中嗎？”