正在学会“理解”的人工智能
“我想知道人工智能是否以及何时能打破通向意义的障碍。” <sup>1</sup> 每次在思考人工智能的未来时，我就会回想起由数学家兼哲学家吉安-卡洛·罗塔提出的这个问题。“意义的障碍”（barrier of meaning）这一短语完美地捕捉到了贯穿于全书的一个思想：人类能够以某种深刻且本质的方式来理解他们面对的情境<sub>，</sub>然而<sub>，</sub>目前还没有任何一个人工智能系统具备这样的理解力。
尽管当前最先进的人工智能系统在完成某些特定的细分领域的任务上拥有比肩人类的能力，甚至在某些情况下的表现已经超越人类，但这些系统都缺乏理解人类在感知、语言和推理上赋予的丰富意义的能力。这一理解力的缺乏主要表现在以下方面：非人类式错误、难以对所学到的内容进行抽象和迁移、对常识的缺乏、面对对抗式攻击时所呈现出的脆弱性等。人工智能和人类水平智能之间的“意义的障碍”至今仍然存在。
在本章中，我将带你简要探究各领域的专家学者现在如何看待人类理解所涉及的内容，这些专家学者主要包括心理学家、哲学家和人工智能研究人员。下一章将描述在人工智能系统中，为使其获取人类理解方式构成要素，研究人员所做的一些重要工作。
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