人工智能总是不断地取得发展又受到批评 ， 其后果之一是所谓的“AI效应” ， 也就是因为最新的系统没有表现出“真正的理解能力”或者“真实的智力” ， 所以人工智能领域被视为失败 。其结果是人工智能的成功被忽略 ， 投入的资金也相应减少了 。比方说 ， 有一段时间以来 ， 大家认为 ， 下国际象棋或者围棋能达到人的水平就可以认为达到了智能的标准 。但是 ， 当IBM的深蓝在1997年击败了卡斯帕罗夫时 ， 一位著名的AI研究人员认为 ， 国际象棋击败人类其实很容易——为了展现真实的智力 ， AI必须解决“卡车倒车问题” ， 也就是把铰接式半挂卡车倒入停车位置的问题 。实际上 ， 这个问题早在九年前就被Nguyen和Widrow 用强化学习给解决了 。今天 ， 许多深思熟虑的批评家又再次提出了新的任务以及新的必要或充分条件来证明系统具备“理解”能力 。
与此同时 ， 人工智能的研发正在为我们提供可以为社会带来价值的 ， 功能越来越强大的系统 。无论是出于学术诚信还是为了继续获得资助 ， 人工智能的成功要归功于那些研究人员 ， 而存在的问题也需要他们站起来负责 ， 这一点很重要 。我们一方面必须压一压那些围绕着AI新进展进行的炒作 ， 另一方面 ， 不管我们的系统是怎么理解或者不理解用户、目标以及所处的更广阔世界的 ， 我们也必须客观地予以衡量 。我们不要再把我们的成功视为“假的” ， 不够“真实”而摒弃 ， 而应该继续以诚实的、富有成效的自我批评去推进AI发展 。
译者：boxi 。
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