你们把AI吹上了天 但它却依然没4岁的小孩聪明！(3)

此外，一个未被重视的事实是，我们所拥有的数据已经被人类整理和处理过了，发布到网上的猫图是典型的猫的图片——人类已经选择的“好”图片，谷歌翻译之所以好用，是因为它利用了数以百万计的人工翻译，将其归纳应用到新的文本上，而不是真正理解句子本身。

儿童的学习方法与机器有何不同？

然而，关于儿童，真正值得注意的是，他们在某种程度上结合了每一种机器学习方法的最佳特征，并对它们完成巨大的超越。

在过去的 15 年里，发展主义者一直在探究孩子们从数据中学习结构的方式，四岁的孩子只需要像自上而下的系统那样从一两个数据例子中归纳出非常不同的概念，就可以学习，但是他们也可以从数据本身学习新的概念和模型，就像自下而上的系统一样。

例如，在实验室里，研究人员给孩子们一个“布利克特探测器”——一种他们从未见过的新机器，它是一个盒子，当你把特定的物体放在上面时，它就会发光并播放音乐，研究人员只给孩子们举了一两个例子来说明这个机器是如何运转的，告诉他们，放两个红色的方块在上面就可以让它运转，放一个绿色方块和一个黄色方块则不行。

即使是 18 个月大的婴儿也能立刻明白使得它运转的基本原理：两个方块必须是相同的。他们将这一原理推广到新的例子中：例如，，他们会选择两个形状相同的物体来使得机器运转。在其他的实验中，研究人员已经证明，孩子们甚至可以弄明白，是某种隐藏的无形属性让机器得以运转，或者是机器是基于某种抽象的逻辑原理运转的。

你也可以在孩子们的日常学习中看出这一点。即使数据相对较少，幼儿也能像成人科学家那样迅速地学习抽象而直观的生物学、物理学和心理学理论。

近年来，无论是自下而上还是自上而下方法，人工智能系统在机器学习方面所取得的显著成就，都发生在一个由假设和概念构成的有限而明确的空间中——一组精确的游戏片段和动作，一组预先确定的图像。相比之下，儿童和科学家则有时会以激进的方式改变他们的概念，进行范式转变，而不是简单地调整他们已有的概念。

（来源于网络）

四岁的孩子能快速识别出猫和理解单词的意思，但他们也能做出创造性的、令人惊讶的新推断，这些推断也远远超出他们的经验范畴。例如，笔者自己的孙子最近解释说，如果一个成年人想再次成为一个孩子，他应该尝试不吃任何健康的蔬菜，因为健康的蔬菜可以让一个孩子成长为一个成年人，这种看似合理的假设是任何成年人都不会接受的，小孩子才会做出这样的假设。事实上，笔者和同事已经系统地证明，学龄前儿童比大一点的儿童和成年人更善于提出不太可能的假设，我们几乎不知道他们怎么会有这种创造性的学习和创新。

不过，看看孩子们都做些什么，可能会给程序员带来一些有用的关于计算机学习方向的提示，儿童学习的两个特点尤其引人注目，儿童是积极的学习者，它们不像人工智能那样被动地吸收数据。就像科学家做实验一样，孩子们的内在动机是，通过他们无休止的玩耍和探索，从他们周围的世界中获取信息。

最近的研究表明，这种探索比表面上看起来更有系统性，并且能够很好地找到有说服力的证据来支持假设的形成和理论选择，所以，如果将“好奇心”植入机器，并让它们与世界积极互动，可能是让它们的学习变得更真实、更广泛的一条路径。

其次，不同于现有的人工智能，儿童是社会和文化的学习者，人类不是在封闭的状态下学习，而是利用过去几代人所积累下来的智慧，最近的研究表明，甚至学龄前儿童也是通过模仿和聆听他人来学习的，但是他们并不只是被动地服从他们的老师，相反，他们以一种非常微妙和敏感的方式从他人那里获取信息，对信息的来源和可信度做出复杂的推断，并系统地将自己的经历与所听到的内容整合起来。

“人工智能”和“机器学习”听起来很可怕，在某些方面确实如此，例如，这些系统被用来控制武器，我们真的应该对此感到害怕。

然而，人的愚蠢比人工智能造成的破坏要大得多，我们需要变得比过去聪明得多，才能恰当地驾驭这些新技术，但对于人工智能取代人类，还有无论是世界末日预言还是乌托邦式愿景，都没有多少依据。

在我们解决学习的基本悖论之前，再好的人工智能也不如普通的四岁儿童。

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（编辑：ASP站长网）