世界上没有圣杯——从哲学看AI

近年来AI被炒作得无所不能，神乎其神。最近，单就视觉标注领域而言，有研究表明，两幅人类看起来几乎一模一样的图像会被标注为完全不同对象。

狗 狼蛛

比如上图，左边的是一只狗，加入一定规则的噪音后，人眼很难区别，但神经网络被成功欺骗，它认为右边的图片是狼蛛！

这看起来不可思议，其实人类自己也经常会出错，比如下面图片，这是著名的埃舍尔镶嵌图，关注黑色部分看到是魔鬼，关注白色就是天使。

下面这张场景更复杂，你可以认为是一位老人的头，也可以认为门边站着一位老人和妇女，旁边躺着一只狗。

其实像这类图片还很多，著名哲学家维特根斯坦研究过此类问题，鸭兔图就是他最早引用的例子。简单地说就是对任何一个对象的理解，不存在客观的标准或真理，不同角度、尺度和不同的观察者自身的背景、学识、阅历等，都会影响理解的结果。

更为重要的是，不仅是对图片、语言、概念这些较为抽象的对象，即使是看起来属于更基本层面的所谓客观世界，比如星空、原子等，都存在相同的现象。

哪怕是任何一门看起来非常弘大的理论体系，它的立论出发点也是充满矛盾，从物质、精神、意志、性、存在、语言、逻辑、甚至实用性等等都可以构建一套理论，但也几乎无一例外的会被自己的理论推翻！

回到人工智能上面来，我们原来惊叹计算机的神奇是因为精确而又快速，后来慢慢发现这是不够的，真实的世界往往不是可精确描述的，真正的难度是在看似杂乱无章的事件中发现有的信息或模式（比如自然语言识别、机器翻译、图像标注等）。

于是我们逐步发明了人工智能，它在一定程度上达到了我们的预期。但是，我们似乎马上发现了一个悖论，一方面我们希望它获得的结果是精确无误的，另一方面让它识别的对象对我们人类自己也是不可能有唯一结果的。

所以，在终极问题上，机器其实还是做不了什么，或者说它能做什么只是我们人类自己希望它做的。这既令人们失望，又令人我们放心。