为什么没有身体就无法发挥AI的全部潜能

人工智能似乎正在取得巨大进步。它已成为自动驾驶汽车，自动翻译系统，语音和文本分析，图像处理以及各种诊断和识别系统背后的关键技术。在许多情况下，人工智能可以在特定任务上超越最佳的人类绩效水平。

我们正在目睹一个新兴的商业行业的兴起，它具有活跃的活动，巨大的金融投资和巨大的潜力。似乎没有AI可以超越的领域-没有无法自动化的任务，没有至少不能由AI应用程序解决的问题。但这是真的吗?

计算的理论研究表明，有些事情是不可计算的。杰出的数学家和代码破译者艾伦·图灵(Alan Turing)证明了某些计算可能永远不会完成(而另一些计算则需要数年甚至数百年的时间)。

例如，我们可以很容易地计算棋类游戏中的几步棋，但是要检查典型的80步棋类游戏末尾的所有棋子是完全不切实际的。即使使用世界上最快的超级计算机之一(每秒运行超过10万亿次操作)，也需要花费一年多的时间才能探索国际象棋空间的一小部分。这也称为放大问题。

早期的AI研究通常会在少量问题组合(如棋子和十字架，称为玩具问题)上产生良好的结果，但不会扩大到象棋(现实问题)这样的较大问题。幸运的是，现代AI已经开发出解决此类问题的替代方法。这些可以击败世界上最好的人类玩家，而不是通过观察所有可能的动作，而是通过远超出人类思维能力的范围。它通过使用涉及近似，概率估计，大型神经网络和其他机器学习技术的方法来做到这一点。

但是这些确实是计算机科学的问题，而不是人工智能的问题。人工智能的智能执行是否有任何基本限制?当我们考虑人机交互时，一个严重的问题就清楚了。人们普遍期望未来的AI系统将与人类进行交流，并在友好，完全互动的社会交流中为人类提供帮助。

心智论

当然，我们已经有此类系统的原始版本。但是音频命令系统和呼叫中心样式的脚本处理只是冒充对话。所需要的是适当的社交互动，包括长期自由交流的对话，在此期间，AI系统会记住该人及其过去的对话。人工智能将必须理解意图和信念以及人们所说的含义。