文／杨剑勇
上世界八十年代，美国著名发展心理学家、哈佛大学教授霍华德·加德纳博士提出多元智能理论，人类的智能是多元化而非单一的，主要是由语言智能、数学逻辑智能、空间智能、身体运动智能、音－乐智能、人际智能、自我认知智能、自然认知智能八项组成，每个人都拥有不同的智能优势组合。
人工智能自然语言理解？关联性不等于因果性
语言的重要性，不仅是日常生活中，为了沟通而使用的工具，事实上，语言的影响力远超我们所能的觉察，然而我们在使用语言过程中，可以分为直述、比喻、价值和恒真。
然而作为人工智能，由于输入大量的数据，在“直述语句”来说，由于有固定规则，只要有规则，人工智能不难理解，例如你问机器，明天深圳天气怎么样？你一定能获得到精准的答案，常若你问东方红太阳升中国出了个。。。，事实上，这是一首歌唱伟人的歌曲，也许机器能理解这是一首“歌曲”，但对歌曲背后的故事并能理解。
或许机器可以理解“东方”、“太阳”等词语概念，但基于深度学习的等技术对文本语意的提取，根本谈不上人类具有的思考和理解，这必然导致在与人工智能对话过程中，除了问答式的聊天以外，要和人类一样具有思维意识还不现实，对话也很局限。
人类存在于语言之中，语言的自然变得非常重要，显然，人工智能在自然语言理解层面远远不够，当前只是具有“自然语言处理”能力，依托数据和深度学习等技术能实现关联性，但不等于因果性，这种训练模型其实很死板和僵。看客们可以拿起你手中iPhone，去体验下苹果Siri语音助手，就知道人工智能在自然语言方面有多弱智。
思必驰CMO龙梦竹对笔者表示：“自然交互，最大的问题在于口语中的不确定性，因此，在丰富的大数据支持下，基于应用场景，以认知交互算法为框架，让机器具备自然语言理解，意图跟踪和场景的能力，让一些复杂的交互在多轮对话和情景感知里得以解决。”
人工智能是鹦鹉学舌？是否具有创造性
机器人不可能拥有思想和创造力，对于人工智能来说，有强大的计算和学习能力，但谈不上创造和思考，人类千年文明的延续，就是不断地对未来的探索和思考，尤其“要在不疑处有疑”，换句话说，在没有任何疑问的地方产生怀疑，举个例子来说，牛顿坐在苹果树下，一颗苹果掉下来打在他的头上，于是开始思考为什么苹果是往下掉，而不是往上飞？最后发现了“万有引力”定律。
牛顿对“未知”领域进行探索，其“万引力”是17世界自然科学最伟大的成果之一，是人类认识自然的历史上树立了一座里程碑，这种发现性的、创造性的，人工智能就想不出来。
关于人工智能的诗词、绘画创作等新闻也比较多，但这种创造力有他的局限性，就如谷歌人工智能学会了画画，甚至所创造的画作被拍卖到8000元美元，不过，在笔者看来，依托人工智能绘画工具可以很快画出一棵树，但只能说画的快，画的像，鹦鹉学舌罢了，谈不上“创作”。
早前我引用过法国著名画家塞尚一则趣事，他曾花了一年的时间画一棵树，于是有人问他为什么一棵树画了一年，他回答：树在春天、夏天、秋天和冬天，都有不一样的姿态，不一样的神采，如果不能观察一年，怎么知道它真实的生命是什么样子？
“树”只是一个概念，人工智能可以理解，但树木的生命它无法理解，机器无法感受万物都充满生命，对世界缺乏理解。
人工智能依托海量的数据进行训练，在遵循规则领域，只要有规则，随着人工智能技术的发展，会比人类做的更好，就如谷歌人工智能系统阿尔法狗下围棋一样，经过训练和学习后，它可以轻松击败人类围棋高手。然而它并没有“智慧”，爱因斯坦说过一句话：“专家只是训练有素的狗”，当然这句话不是在“骂人”，而是在提醒我们不应只是做个专家，而是进一步利用知识提升到“智慧”。
阿尔法狗就是利用数据训练出来的“狗”，围棋水平很高，却不能利用数据创造“智慧”，对于机器来说，它只是算法，不会存在思想，更无法理解，就如它并不能从数据中洞察达·芬奇的《蒙娜丽莎》之谜，换句话说，人工智能仅仅是“人类智慧传承”。
最后
柏拉图有一个说法，每个人的内心都有一个精灵，它像是上天为人注定的一种天命，让人知道自己该往哪个方向发展，最后达成一个目的，完成生命的拼图。
尽管科技浪潮到来，时代文明在进步，但机器只是机器，人工智能技术使用统计模型来进行数据的概率推算，比如图像、文本或者语音，通过数据不断优化，或者说人工智能利用数据“训练”，但懂道理，学会推理，具有创造力，并拥有智慧，机器是不可能具有这个能力，遥遥无期。
作者系传感物联网创建人杨剑勇，物联网高级顾问，关注物联网、智能家居、人工智能和机器人等前沿科技
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