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      在所有關于殺手機器人的高調宣傳下，2017年在人工智能方面取得了一些顯著的進步。例如，今年初名為libratus(冷撲大師)的人工智能系統可能會使頂尖德州撲克選手陷入尷尬的境地;更有名氣點的alphago，數次讓圍棋冠軍折戟。而在現實世界中，機器學習正在用于改善農業，擴大醫療保健的覆蓋面。http://xdjiayou.51dzw.com

      但是你最近和siri或者alexa談過了嗎?那么你會知道，盡管炒作、信心百倍的億萬富翁，可還有很多事情，人工智能仍然不能做或無法理解。人工智能還面臨著五大棘手問題，明年專家們得絞盡腦汁了。

      理解語言

      機器在使用文本和語言方面比以往任何時候都更好。facebook可以讀出對視障人士的圖像描述。谷歌更是做了一個高級的工作，在回復電子郵件時給出簡短建議。然而，軟件仍然不能真正理解我們話語中的意思，以及我們分享給它們的想法。波特蘭州立大學教授梅蘭妮·米切爾(melaniemitchell)表示：“我們能夠把我們學到的概念以不同的方式結合起來，并在新的情況下應用。”“而ai和機器學習系統卻做不到。”

      米切爾將今天的軟件描述為數學家giancarlo-rota所說的“意義障礙”。一些領先的ai研究團隊正試圖找出如何去解決的方法。

      這項工作有的旨在為機器提供一種常識基礎，以及支撐我們自己思維的物質世界。例如，facebook研究人員正試圖通過觀看視頻來教軟件來理解現實。還有的模擬我們用與世界相關的知識可以來做什么。谷歌一直試圖創造出能學習隱喻的軟件。米切爾已經嘗試過使用類比和關于世界的概念來系統解釋照片中發生的事情。

      阻礙機器人革命的“現實鴻溝” http://xdjiayou.51dzw.com

      機器人硬件已經相當不錯了。你只需花500美元就可以買到手掌大小的無人機，還配有高清攝像頭。搬運箱子和兩條腿走路的機器也有所改進。為什么我們沒有被機械助手包圍住呢?因為今天的機器人缺乏匹配它們先進肌肉的大腦。

      讓機器人做任何事情都需要針對特定??的任務進行特定的編程。它們可以學習操作，如抓取物體的重復試驗(和試錯)。但是這個過程相對較慢。一個有希望的捷徑是讓機器人在虛擬、模擬的世界中訓練，然后把那些來之不易的知識下載到物理機器人體內。然而，這種方法受到了“現實鴻溝”的困擾。現實鴻溝這個短語描述了機器人在模擬過程中學到的技能在轉移到物理世界中時并不總是有效。

      不過，“現實鴻溝”正在縮小。10月份，谷歌對虛擬和現實機器人進行實驗，用手臂學會拾取包括膠帶座、玩具和梳子在內的各種物體，得到了有希望的結果。

      進一步的發展也給自動駕駛汽車工作者帶來曙光。無人駕駛競賽中的公司們在虛擬街道上部署虛擬車輛，以減少在實際交通和道路條件下測試所花費的時間和金錢。無人駕駛創業公司aurora首席執行官chrisurmson說，讓虛擬測試更適用于真實車輛是他團隊的優先考慮項之一。之前領導谷歌母公司alphabet自主汽車項目的urmson說：“明年以后我們可以很好地利用它來加快學習。”http://xdjiayou.51dzw.com