本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）
一辆AI驱动的无人车可能在模拟环境中撞树5万次才知道这是错误行为，对比之下，悬崖上攀爬的野山羊可没有多少试错机会，孩童无需数百万次练习就学会在椅子上爬上爬下……
无法否认，人工智能几乎可以从头学习任何东西，但人与动物具备天生的认知能力，可以直观地理解许多概念。随着AI技术的发展，人工智能是否需要拥有人类类似的认知能力呢？
本月5日，在纽约大学心智、大脑和意识研究中心举办的一场活动上，纽约大学计算机科学家、Facebook人工智能研究总监Yann LeCun与纽约大学心理学家教授、创业公司Geometric Intelligence创始人Gary Marcus对此问题展开了激烈讨论。
△ 左：Yann LeCun，右：Gary Marcus
Marcus表示，他和LeCun的这场辩论建立在以下7点共识之上：
- AI仍出于起步阶段；
- 要实现强AI，机器学习从根本上来说是必要的；
- 深度学习是机器学习中一项强大的技术；
- 要实现认知，单靠深度学习是不够的；
- （无模型）强化学习也不行；
- AI系统仍需要更好的内在正向模型；
- 常识推理从根本上来说依然没有解决。
LeCun认为用大脑重构世界的本领是人类独有，AI无法通过设计和学习得到，因此不需要类似人类的认知能力。
Marcus持反对意见，表示只有通过“比像素更丰富的基本元素和表达方法”来理解世界，AI技术才能取得成功。
两人的论战到底是如何进行的，来看看量子位搬运的刚出炉的辩论视频——
提示1. 前10分钟为主持人开场白
提示2. 视频无中文字幕，可转战YouTube查看自动生成的英文字幕/或不那么通顺的汉语字幕
YouTube辩论视频地址如下，请注意科学前往~
https://www.youtube.com/watch?v=aCCotxqxFsk&t=92s
— 完 —
本文作者：夏乙 安妮
原文发布时间：2017-10-23
