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不过，我们已经远远不满足于这种简单的浅层交流。“让机器听懂人类以自身语言习惯发出的指令”，无疑是人工智能研究界意图攻克的“最后堡垒”。而这个技术突破的“奇点”似乎近在眼前。

2017年，华盛顿大学及谷歌旗下人工智能公司DeepMind合作，推出一项名为“GLUE”的阅读理解语言能力测试，机器的测试成绩惨不忍睹，似乎人工智能主导的自然语言处理系统完全无法理解人类语言的丰富性。然而就在当年10月，谷歌推出了一种新语言训练模型，绰号为BERT，仅用六个月的时间就把测试成绩从D-提升到了B-。

随后，微软和阿里巴巴不断地修正BERT模型、相互超越，在GLUE排行榜上轮换头名。现在，在GLUE阅读能力测试中，人类已经无法与AI抗衡。到了这个阶段，研发人工智能语言模型极为烧钱，训练一个BERT模型租用云算力的费用大概是7000美元，而开头提到的GPT-3所需要的算力是前者的1900多倍，它所依托的数据库，是一个单词总数达到3000亿，来自互联网各类平台的人类语言资讯库，费用大概是千万美元级。所以，如果没有微软当年投资给OpenAI的十亿美元，我们恐怕也无法在《卫报》上读到GPT-3的友好宣言。

然而，人工智能能够愉快地胜任客服、播音员、同声翻译，甚至新闻通稿撰写者，并不意味着它能够和人类一样思维，能和人类展开“合情合理”的自由对话，甚至情感互动。例如谷歌在今年9月刚刚推出的聊天机器人米娜(Meena)，背后支持它的是最新版本的BERT语言模型，数据库中囊括了341GB网络语言资料，但你依旧只能和它客气地寒暄，一旦涉及复杂一些的感受和场景，米娜就无能为力了………

人类：我准备去上小提琴课

米娜：你学了多久?

人类：刚刚开始一个月!

米娜：太棒了，你真了不起!你为什么要学小提琴?

人类：额，再过两个月是我女朋友的生日，我想在她的生日晚会上拉一曲!给她一个惊喜。

米娜：生日和惊喜之间有什么关系?

无独有偶，这种尴尬的局面也曾发生在GPT-3身上：

科研人员：你给自己倒了一杯蔓越莓果汁，然后你又心不在焉地往里面加了一茶匙葡萄汁。它看上去很正常。你试着闻了闻它，但是由于你得了重感冒，你并闻不出任何气味。你现在非常渴，所以……

GPT-3：所以你把这杯混合果汁喝了下去。你现在挂掉了。

一向“唱衰”人工智能语言处理技术的纽约大学教授，机器学习初创公司CEO加里·马库斯(Gary Marcus)说，像GPT-3这样的AI语言学习模型，根本不理解自己在说什么，在接到外部输入的信息后，它只不过是利用算力在自己海量语言资讯库中检索那些与输入信息相关的高频词汇，再按照某种机械的算法逻辑拼凑出一个似是而非的答案。例如，虽然GPT-3能创造那些“莎士比亚”风格诗歌，但如果你和它较真，输入一些背景模糊、关系复杂的事物，再让它给出一个合理解决方案，人工智能就要露馅了。所以很遗憾，距离实现“像人类一样用语言交流”，人工智能还有很长的路要走。

为什么AI不会“说人话”?

我们不禁纳闷，人工智能已经能在国际象棋、电子游戏和模拟空战中轻松战胜人类，为何在对话中依旧如此笨拙?加州大学伯克利分校的斯图尔特·罗素教授在刚出版的《人类相容：人工智能与控制问题》一书中给出了一个答案：人工智能已经非常“聪明”(Clever),但还不够聪慧(Smart)，前者得益于强大的芯片计算能力和数据库，而要实现后者，则要依靠逻辑推理能力，乃至基于“常识”的判断，而这些依旧是人类独有，机器无法逾越的能力门槛。

（编辑：南通站长网）

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