多伦多计算科学家hector levesque认为电脑是愚蠢的，siri和google voice可能可以回答一些简单的句子，但类似于“鳄鱼可以跑百米跨栏吗？”这样的问题，你会听到从未听过的答案。而更可怕的是那些人工智能研究者却不以为然。在他眼里真正的ai是需要深入了解人类细微语言和社会互动的本质才能做出的回答。

在最近的国际人工智能会议上，多伦多计算科学家levesque表示现在人们已经忘了人工智能中“智能”这个单词了。他表示，图灵测试没什么意义，在过去如果一台机器通过了图灵测试就会被认为是智能的，可现在的图灵测试跟真正的人工智能还差得远。

每一年都有很多智能机器去角逐勒布纳人工智能奖，但最后的赢家往往不是真的智能，而是青睐于小把戏的机器，且它们似乎“天性”更诡诈。比如你问它“你有多高？”它会有虚构的东西来回避直接答案，有的还会用俏皮的语气来为自己加分。也就是说它们在图灵测试时没有真正强调机器的智能化，而是潜心于研究专门的软件，来应付某些任意题测试。

levesque现在准备重塑一个人工智能，希望可以回答这样一些问题：

1)镇议员拒绝给愤怒的示威者一个许可，因为他们害怕暴力。 这当中谁害怕暴力？

a.镇议员

b. 愤怒的示威者

2) 琼感谢苏珊的对他所有的帮助，谁给予了帮助？

a 琼斯

b. 苏珊

3) 划过桌子右边的大球是塑料做的。 什么是塑料做的？

levesque设计了一系列类似的问题，对一般人看起来很容易，但靠google搜素是很难给出答案的。这个不是很多有着琼和苏珊名字的web网页能解决的问题，相反，这是需要深入了解人类细微语言和社会互动的本质才能做出的回答。

这些问题之所以难，因为它需要常识，而这不是web页面上的东西能让机器学会的。大多数人工智能程序除了网页上能找到的答案，其它的就会显得相当无措。

同样的问题也发生在图片搜索上

同样的问题也发生在图片搜索上，两种方式：一种是本来图片稀缺；另一种是有那种标签的图片稀缺。比如搜“猫”时，有数百万打着“猫”标签的图片；但当搜索“拿着巧克力香烟的潜水员”时，会有很多雪茄、美女、巧克力图片也同时出现。搜索“右撇子”，得到的都是各种用右手做正确事情的男人，有体育明星、吉他手、高尔夫俱乐部、钥匙链、咖啡杯，相关性不大。

levesque在国际会议报告上狠狠批评了这种问题，也提醒同行们不要在那虚张声势了，不要再看见这个大学发表一篇报告，那个大学又有新的进展，说他们的人工智能又进展到一个新程度。他认为不仅仅是当代ai 没能解决这些问题，而是当代ai很大程度上已经忘记了它们。无论是当代专家还是大数据，它们只分析数据，却从不分析普通人拥有的微妙和深层的意识。

以上是网络信息转载，信息真实性自行斟酌。