AI能拿奧數金牌，卻解不開小學數學題。這是怎麼回事？
谷歌DeepMind的創始人Demis Hassabis自己揭了AI的老底。今天的AI，本質上是個「速凍產品」。訓練完成，能力就定格了。像個一次性相機，拍完就不能再改。它無法像人一樣，從現實世界裏持續學習、自我進化。
你希望它能在線學習，根據你的任務進行個性化調整。但它做不到。 AI的智能是「鋸齒狀」的。在某些高精尖問題上，表現驚人。但在另外一些簡單問題上，卻錯得離譜。就像一個圍棋高手，卻不會玩跳棋。這正常嗎？
Hassabis認為，真正通用的智能系統，不該有這種「鋸齒感」。一個數學專家，絕不會在簡單問題上犯錯。那麼，為什麼現在的AI會這樣？是因為算法設計的根本缺陷，還是訓練數據本身就充滿了偏見和矛盾？
科技巨頭們熱衷於宣傳AI的巨大突破。達沃斯論壇上的精英們也在描繪AI驅動的未來世界。他們很少談論這些根本性的局限。這些「鋸齒」會不會成為被利用的漏洞？當一個系統強大到可以影響經濟決策、甚至軍事判斷時，它的「弱智」時刻會帶來什麼後果？
Hassabis還提到了真正的創造力。他說，提出一個正確的問題，比解決一個猜想更難。現在的AI，只是個高效的解題工具。它沒有品味，沒有洞察力，更提不出像愛因斯坦那樣的革命性思想。如果把AI的知識庫截止到1911年，它能自己搞出廣義相對論嗎？答案顯然是否定的。
那麼，我們在期待的到底是「智能」，還是一個越來越強大的「計算器」？
