对某专家报告的商榷

某专家在给我国最高领导层做的讲座，如不深度剖析会误导我国决策层做出错误的判断，造成不可弥补的重大损失。

这里某专家一开始就提出了一个自动驾驶的场景，他认为“十字路口的交通场景是不可预测的”，这一点的描述是正确的。可是他又说“场景中的每个对象或称之为Object直觉的判断和他们对相互之间的行为关系的理解，形成了这样一个相互关联的稳定系统。”既然场景是不可预测的，也就是说实际上场景中的每一个对象也一定是不稳定的，这里前后矛盾。实际上不仅不能成为稳定系统，而且是在空域上和时域上存在着不确定性，是混沌系统。

这位专家在这里还提出了“机器行为”的概念，这是我们进入AGI时代的人工智能研究的核心问题。

但是，他在机器行为的论述中抛出了“解释行为是一个比产生行为更为困难的任务”，可在后面的论述却又在“如何通过解释获得像人那样的机器的行为？”上展开论述。这就把AGI时代的人工智能的发展引向了迷茫的道路，由此可以看出这个讲座并不是在苦心研究并取得一定的成果的基础上所得出的结论，是凭空杜撰的产物。

随着人工智能的发展，目前已经可以清楚的断定，人工智能的研究就是要在“机器行为如何自律”，也就是机器的智慧如何超越人类，当然，在现阶段还是指机器在承担某个复杂任务时如何做到不依赖于人的程序的驱动，不依赖大数据训练，机器完全可以自己决定行为。例如自动驾驶的决策如何绕开图灵机不可解的NP问题，可以获得NP=P的逻辑推理模型。可以针对至少是10^32种的选择中，通过直接的计算在有限的时间里计算出最佳决策结果。因此AGI时代的AI主流模型就是逻辑推理模型，和因果推理模型。这是看得见摸得着的人工智能发展的具体的技术方向，虽然还不能完全被当今的同行所理解，可是随着当今最为复杂的自动驾驶技术的突破，已经被现实所证明。

至于这位专家的三个阶段的论断就更暴露出对AI方面的研究甚少的问题。

他提出的所谓第一阶段专家系统的论调，这已由缺乏实际的算法而告失败的第二次人工智能高潮提出的产物。

第二阶段的“特征工程”不知是什么定义？应该是自动机器学习吧？不通过事先的大数据训练 让机器自己接触物理世界，一边抽取识别对象的特征一边识别，一回生二回熟直至获得机器记忆的AGI时代自动机器学习。

第三阶段不就是当今的深度学习吗？对于不懂AI的中央领导听了这些内容或许会感到新鲜，可是身处我国的AI专家之口真令人费解。

第四阶段“人类只需要将任务和目标交给机器，机器就可以像人类一样感知和理解世界。”这个想象也太天真了，外行人可以容忍随意的想象，可是作为我国的著名专家的信口开合，提不出用什么理论，什么模型可以支持这个结果，岂不是犯了欺君之罪吗？

再往下看，“讨论2：机器行为面临的挑战人工通用智能现在不仅仅在技术上面临着重大挑战，而且还面临着道德伦理、社会和法律等一系列重大问题。”这部分的讨论完全是非AI专业性的内容，这不在我们讨论的范围内。

总之，这位专家的报告中犯了同我国很多的专家相似的问题，由于自己缺少参加实际研究，但出于高智商的本钱，面对各种发表，只好造概念，罗列各种时髦的专业术语，假，大，空的发表一番，虽然可以使外行听了感到耳目一新，可是经不起内行人士推敲，有被受到欺骗之嫌。不利于AGI时代人工智能的发展。

By顧 澤蒼

2025年5月30日