想要準(zhǔn)確定義我們所說(shuō)的常識(shí)可能有點(diǎn)難。常識(shí)可以基于某種文化，比如生活在某一地區(qū)的人都知道這種花有毒，而你作為游客卻不知道；常識(shí)也會(huì)隨著時(shí)間而變化，一百年前人們會(huì)說(shuō)某事是常識(shí)，但是現(xiàn)代人可能根本就不知道。
常識(shí)可以通過(guò)學(xué)習(xí)獲得嗎？有些人說(shuō)，人們并沒(méi)有專門(mén)去學(xué)習(xí)常識(shí)，我們會(huì)在不經(jīng)意間獲得常識(shí)。這表明我們不需要了解世界上所有事，也同樣可以歸納出一些規(guī)律。
人工智能是不是缺乏常識(shí)的書(shū)呆子？
我們的社會(huì)似乎接受這樣一個(gè)觀點(diǎn)，即高智商的人缺乏生活常識(shí)（你可能會(huì)認(rèn)為《生活大爆炸》中的謝爾頓便是一個(gè)典型的例子）。但即使是那些高智商的人也仍然會(huì)知道一些常識(shí)，畢竟他們?cè)诂F(xiàn)實(shí)世界中也過(guò)得很好。
出于開(kāi)發(fā)人工智能的需要，我們需要弄明白“智能”的含義，因?yàn)槲覀冋趪L試開(kāi)發(fā)一種可以學(xué)習(xí)常識(shí)的自動(dòng)化系統(tǒng)。
如果說(shuō)常識(shí)是智力的一部分，那么在創(chuàng)建人工智能系統(tǒng)的時(shí)候，我們也會(huì)希望它懂得一些常識(shí)。如果這個(gè)系統(tǒng)不懂任何常識(shí)，那么我們開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品就達(dá)不到預(yù)期的智能水平，而這個(gè)系統(tǒng)也稱不上是真正的“智能”系統(tǒng)。
然而目前來(lái)看，大多數(shù)人工智能系統(tǒng)都缺乏常識(shí)。
自動(dòng)駕駛需要常識(shí)推理嗎？
在自動(dòng)駕駛理論控制研究所，我們正在開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛汽車的人工智能系統(tǒng)，并探索將常識(shí)推理嵌入到系統(tǒng)里。
現(xiàn)有自動(dòng)駕駛汽車的智能系統(tǒng)并沒(méi)有什么常識(shí)推理能力。相反，它們是專門(mén)用于駕駛的系統(tǒng)，并且還聲稱駕駛不需要常識(shí)。關(guān)于這一點(diǎn)人們一直爭(zhēng)論不斷。
因此，我們有以下選擇：
對(duì)于人工智能自動(dòng)駕駛汽車來(lái)說(shuō)，根本不需要常識(shí)。
對(duì)于人工智能自動(dòng)駕駛汽車來(lái)說(shuō)，常識(shí)是一種可有可無(wú)的東西，但這并不是必需品。
常識(shí)是人工智能自動(dòng)駕駛汽車的必需品。
如果你認(rèn)為人工智能自動(dòng)駕駛汽車根本不需要常識(shí)，你和許多人工智能開(kāi)發(fā)者的看法是一樣的。
如果你認(rèn)為常識(shí)是人工智能自動(dòng)駕駛汽車的必備之物，那么你可能會(huì)擔(dān)心，人們現(xiàn)在幾乎沒(méi)有做出什么努力將常識(shí)內(nèi)置到自動(dòng)駕駛汽車的智能系統(tǒng)中。
自動(dòng)駕駛要懂多少常識(shí)才能上路？
有人說(shuō)，90%的駕駛?cè)蝿?wù)不需要常識(shí)，需要使用常識(shí)的情況只有微不足道的10%。然而，如果你上路行駛的自動(dòng)駕駛汽車錯(cuò)過(guò)了那10%的常識(shí)，我認(rèn)為你會(huì)對(duì)最終結(jié)果感到失望。
這意味著搭載智能系統(tǒng)的自動(dòng)駕駛汽車可能無(wú)法完成所有任務(wù)。我意識(shí)到有些人可能會(huì)說(shuō)專業(yè)知識(shí)占比99%，常識(shí)也許占比1%，但即使這樣，這仍然是值得你注意的事情。
經(jīng)驗(yàn)豐富的人工智能研究開(kāi)發(fā)人員認(rèn)為，常識(shí)推理的能力早就被遺忘了。要實(shí)現(xiàn)讓人工智能具有一個(gè)常識(shí)性的推理能力需要350年的時(shí)間，這需要人們堅(jiān)持不懈的努力，而這種努力在短時(shí)間內(nèi)不會(huì)獲得豐厚的回報(bào)。
有些人會(huì)說(shuō)，我們不要試圖找到所有規(guī)則并將它們編入一個(gè)系統(tǒng)，我們要用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)訓(xùn)練常識(shí)推理能力。如果你用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行模式化，那么它可能會(huì)找到那些隱藏在數(shù)據(jù)中的常識(shí)推理規(guī)律。
也許孩子們并沒(méi)有按照個(gè)人的規(guī)則來(lái)學(xué)習(xí)常識(shí)，相反，他們的大腦會(huì)看到周圍的世界，通過(guò)神經(jīng)元模式，他們會(huì)得到常識(shí)。這可能是因?yàn)槲覀冨e(cuò)誤地把這些規(guī)則變成了單獨(dú)的規(guī)則，僅僅因?yàn)槲覀兏菀讖倪壿嬌辖忉屨诎l(fā)生的事情，但事實(shí)上，它可能是對(duì)實(shí)際正在發(fā)生事件的一種誤導(dǎo)。
需要常識(shí)推理的場(chǎng)景設(shè)想
舉例來(lái)說(shuō)，當(dāng)我行駛在高速公路時(shí)，看見(jiàn)前方裝滿垃圾的皮卡車沒(méi)有被遮蓋，任由風(fēng)吹來(lái)吹去，我用常識(shí)判斷：卡車上的垃圾有可能會(huì)飛出來(lái)。為了避免安全隱患，我及時(shí)選擇變道行駛。果然，過(guò)了一會(huì)，我看見(jiàn)滿載垃圾的卡車顛簸了一下，垃圾碎片散落一地，后方車輛緊急變道。
據(jù)推測(cè)，目前的無(wú)人駕駛汽車會(huì)像其他司機(jī)一樣，只有當(dāng)垃圾掉落在路面時(shí)才會(huì)做出反應(yīng)。我們是否會(huì)期待有一輛人工智能汽車可以提前感知前方的安全隱患，提醒我們變道呢？
要想讓智能系統(tǒng)具備這種預(yù)測(cè)能力，前提在于它經(jīng)歷過(guò)類似的情況。當(dāng)然，我們也需要考慮到，從一個(gè)案例中所學(xué)到的東西沒(méi)有被過(guò)度概括。
還記得那個(gè)被一只小白狗嚇到，從此就害怕任何白色動(dòng)物的孩子嗎？我們需要考慮一下，人工智能如何能夠運(yùn)用常識(shí)推理來(lái)理解真實(shí)的情形，而不是對(duì)所有拖著垃圾的卡車過(guò)于小心翼翼。
常識(shí)不是一件容易的事，把常識(shí)推理融入到人工智能自動(dòng)駕駛汽車中也是一個(gè)相當(dāng)難解決的問(wèn)題。盡管關(guān)于常識(shí)在自動(dòng)駕駛汽車中是否必要的爭(zhēng)論還未停止，但最安全的建議是，人工智能自動(dòng)駕駛汽車仍然需要常識(shí)推理。