目前，人工智能早已对驾驶员汽车、语言翻译成和辨识人脸等任务驾轻就熟。接下来，人工智能领域的下一个目标是让AI享有直觉意识，从而对外界作出反应。一篇公开发表在计算机通信协会网站上的关于人工智能的新文章找到，人工智能早已发展到开始像人们一样解读世界，而不必须人类通过细心地输出程序数据集来教它们了解世界。

Facebook人工智能研究主管YannLeCun回应，该公司和其他机构的研究为人工智能获取了更好培育人类直觉的机会，这才是完备人工智能的关键。而人工智能在下一阶段将通过观察来展开自学，这种自学方式与刚出生的婴儿相近。

LeCun向AssociationforComputingMachinery网站回应：“目前，我们还不确切如何在机器上拷贝意识直觉，这是一种失望。在我们自学如何做这一点之前，我们会转入人工智能研究的下一个阶段。”目前，大多数人工智能都使用的是“不受监督式自学”模式，在这种自学模式中，人类不会用于大量严肃标记的数据集对人工智能展开训练，从而使后者需要已完成辨识人脸或语言翻译成的任务。

预测性自学在人工智能领域是一种全新的自学方式，该过程中人工智能几乎不不受人类监督，所以也不必须有标记过的数据集。忽略，人工智能开始自己展开仔细观察，并利用自己的仔细观察来探寻世界是如何运转的。有人在工智能研究主管YannLeCun的Facebook上评论：特斯拉CEO伊隆马斯克如何对人工智能的未来有更加幸福向往。

马斯克回应公开发表了嘲讽的评论。他在个人的Facebook上关于预测性自学发文的评论中恢复到：“如果你所能做到的唯一一件事就是夸夸其谈，那么你很更容易沦为一个有远见的人。但是，如果你是一个有自尊心的科学家或工程师，那么在你顺利地构建你所叙述的向往之前，你能说道的只有这么多。

”从本质上谈，研究人员是时候把人工智能当作个婴儿来看来，用教婴儿的方式教教它，想到不会有什么结果。Facebook的人工智能研究实验室正在希望让人工智能利用直觉载体将事物的特征联系一起，从而在其印象中创建起一个有机世界的形象。与此同时，其他机构的研究实验室也早已创建起了神经网络，都争相在人工智能印象中建构出有最细致的图像。

这样，人工智能就可以观赏一些电影的画面，并预测接下来的画面不会是什么样子的。这是一种更加相似于直觉的理解，是一种对未来的感觉，而不是如今人工智能所谓的局限性。

LeCun指出，弄清楚如何有效地利用这种自学方法是转入下一阶段人工智能研究的途径。

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