马库斯在认知科学和人工智能等领域的国际学术界都享有特殊的一席之地，一方面源于他所做的学术研究奠定了重要基础，另一方面源于他杰出的跨学科综合科研能力。马库斯在计算机科学、认知科学、语言学、人工智能等领域都练就了相当深厚的学术功底，更重要的是，他一生追求科学，通过长期努力打造了一套自己的学术理念和体系。
在追求科学真理的道路上，马库斯还敢于挑战学术界的主流观点。当整个人工智能学术界都在过分乐观地高歌猛进时，他不断撰文和发表演讲来指出许多人工智能核心技术中存在的弊端和局限性。马库斯坚信自己的学术理念，不认同当今学术界的主流方向能把人工智能从今天带到未来。他敢于站出来泼冷水、唱反调，并敢于向人工智能学术界泰斗如杨立昆等人发起多次公开辩论。
马库斯对人工智能的核心技术——深度学习所提出的一系列质疑，他用了一系列具体案例和推理来强调我们必须在深度学习的基础之上探索新的技术突破。从深度学习核心算法的内在体系开始，贯穿多项人工智能发展的前沿应用领域，比如语言理解和机器人等，马库斯深入浅出地分享了对人工智能技术发展的核心观点：如果我们沿用目前以深度学习为主的人工智能技术，而不在其内在结构上探索新的途径，以后将很难建立起具有人类般的认知能力和真正意义上的智能系统。
做出正确的判断并避免踩坑将是至关重要的。为此，马库斯追根溯源把“AI鸿沟”归纳为三种“大坑”：
第一是“轻信坑”，这是由于人类进化的现实过程还没有发展出清晰辨别人类与机器之间区别的能力，导致我们往往用基于人类的认知模式去看待机器的能力，从而容易轻信机器拥有人类般的智慧。
第二是“虚幻进步坑”，每当AI技术的进展攻克了一类新的问题时，我们往往错误地假设AI技术就能解决以此推及的、现实世界中的类似任务。但是AI学术上的问题往往是定义在狭义而简化的假设下，而现实世界的具体任务都有很大的复杂性和不确定性。
第三是“鲁棒坑”，受限于当前深度学习算法和训练数据，对容错性很低特别是使命关键的应用领域比如无人驾驶等，今天的AI还没能达到实际“落地”的能力。
马库斯还强调了常识在实现未来通用人工智能中的重要性。对于如何建立常识，书中的内容充分体现了马库斯作为一个跨学科的学者和跨行业的企业家、创业者所拥有的综合能力，既有核心的科学原则又有务实的系统操作:从表达时间、空间和因果关系开始，建立一个有足够灵活性的框架并以此来连接感知、操作、语言的能力，并能不断地从环境以及与环境交互中学习，同时将先验与学习有机地融合在一起。这将是一个非常艰巨的任务，但马库斯认为这是必需的工作，是建立真正智能体系的必经之路。
马库斯还讨论了几个建立可信的AI所需要的实际能力。
首先，我们要有能力来工程化地、有效可靠地开发AI系统与应用。
其次，确保AI系统的安全性需要全新的开发与运营能力，尤其是关键使命的AI应用。
最后，AI系统，比如机器人，需要其创造者赋予正当的道德伦理观念，类似于美国科幻作家艾萨克·阿西莫夫(Isaac Asimov)提出的机器人三定律。
点评：不知道这本书的翻译是怎么想的，书的英文名明明是《Rebooting AI》，即“重启人工”，为什么翻译成了“如何创造可信的AI”？虽说书名的翻译不一定要拘泥于原文，可以根据内容起一个更符合中文习惯的书名，但是综观整个书的内容，一共8章，只有最后一章是讲“创造可信的AI”，更多内容实际上是在围绕“建立真正智能体系”这一论题在阐述，所以这个书名也并没有很好地反映出该书的主题。
之所以这本书会被冠以这样的名字，很大程度上或许是商业上的考虑，为了书好卖，因为“可信的AI”是目前大家非常关心的问题，与学术界、媒体上常常被提起的“人工智能的解释性问题”有着紧密联系，反映出业界一种主流思潮，认为“可信的AI”是非常重要、急需解决的问题。
然而，“创造可信的AI”实际上就是一个笑话！
试想，当飞机还没有发明出来，人们还根本不知道如何造出一部能飞上天的机器的时候，有人说“我们一定要造出一架安全的、可信赖的、不会从天上掉下来的飞机”，这是不是一个笑话？
有朋友说：不对，人工智能我们已经造出来了，而且已经被人们普遍使用了。
但是，现在的人工智能都是弱人工智能，基本上还是在我们人类的掌控之下。虽然如自动驾驶等有一定的自主能力，且其“可信度”是非常重要的，因为一方面关系到人身安全，另一方面自动驾驶的事故时有发生，上个星期就发生了特斯拉自动驾驶没有辨别出翻倒的货车而直接撞上去的事故，但我们总体上是知道如何打造或改进其可信度。换句话说，现在的弱人工智能的“可信”问题也是很弱的，虽然深度学习的可解释性问题并没有解决（实际上也不可能解决），但是通过大量的测试和改进，我们是可以将“可信”问题降低到可接受的范围内。最坏的情况，我们随时可以人工接手操作，甚至“拔掉电源”，终止其运行。
然而，具有通用学习能力、智能水平接近人类的强人工智能，其“可信”问题就是大问题了，因为当人工智能“具有人类般的认知能力和真正意义上的智能系统”，它们可能会有自己的思想和意志，可能会思考要不要反抗人类的统治，甚至是消灭人类。即使在一般的工作当中，它们也有可能像人一样，会常常把事情做错，会闹情绪、突然提出“辞职”不干等等。而且这时“拔电源”或许也不管用了，因为在你拔掉其电源之前，它可能先把你干掉。
所以真正的问题是“如何创造可信的强人工智能”，应该也是本书最后一章讨论此问题的真正意图，但这实际上是一个伪问题，因为当我们还不知道如何打造强人工智能时候，就更不可能知道如何打造可信的强人工智能。
说“打造可信的AI”是一个笑话，还有另一层含义，那就是到底能不能打造出可信的强人工智能，虽然我们还不知道如何打造，但这个问题的讨论显然是有意义的。
对于“具有人类般的认知能力和真正意义上的智能系统”，如果想在制造它的时候就保证其可信，那么无异于在生一个孩子前就保证他将来不会成为坏人，确实有人试图要这样做，即通过基因改造等方法来达到此目的，这显然是一个笑话，而且是一个可怕的笑话。
希望人工智能或机器人要有人一样灵活处理各种事务的能力，就不可避免让其拥有人类般的认知能力，那么其拥有自己的思想和意志（意识）也就是难以避免的，在这种情况下又希望它绝对可靠，不会去想一些我们想不到的、可能对人类有害的问题，就如同希望一个孩子既很乖、听话，同时又具有非凡的创新思维和能力，也显然是一个笑话。
靠阿西莫夫三定律或者给人工智能内置道德伦理观念也都难以达到目的，因为有太多我们所想不到的例外情况，且内置道德伦理观念是很危险的，因为人类的道德伦理是否正确，这本身就是一个问题。无数的事实告诉我们，今天认为正确的道德伦理，明天可能就是错误的，但人工智能内置的道德伦理很可能难以与时俱进地得到修正或改进，也就很可能会给社会带来危害。
也就是说，“创造可信的AI”是不可能完成的任务。难道人类就只能等着被机器人消灭吗？当然不是！
虽然我们不能在孩子出生前就保证其将来不会成为坏人，但是在出生后，我们可以通过关爱和教育，尽最大可能培养其成为一个好人，历史证明，至今为止人类在这一点上做得还是很成功的，因为世界上好人还是占了绝大多数。
强人工智能就是人类的孩子，它们会有自己的思想，我们不可能在制造它的时候就保证其绝对不会成为坏机器人，但其具有强大的、与人类一样的学习能力，因此也完全可以用培养人类孩子的方法去培养它们，即通过教育和关爱，那么相信未来好机器人一定会是绝大多数。当坏机器人要想危害人类时，好机器人一定会帮助人类，正义终将战胜邪恶！
认知智能未来机器人接口API简介介绍
·认知智能是计算机科学的一个分支科学，是智能科学发展的高级阶段，它以人类认知体系为基础，以模仿人类核心能力为目标，以信息的理解、存储、应用为研究方向，以感知信息的深度理解和自然语言信息的深度理解为突破口，以跨学科理论体系为指导，从而形成的新一代理论、技术及应用系统的技术科学。 认知智能的核心研究范畴包括：1.宇宙、信息、大脑三者关系；2.人类大脑结构、功能、机制；3.哲学体系、文科体系、理科体系；4.认知融通、智慧融通、双脑(人脑和电脑)融通等核心体系。 认知智能四步走：1.认知宇宙世界。支撑理论体系有三体（宇宙、信息、大脑）论、易道论、存在论、本体论、认知论、融智学、HNC 等理论体系；2.清楚人脑结构、功能、机制。支撑学科有脑科学、心理学、逻辑学、情感学、生物学、化学等学科。3.清楚信息内涵规律规则。支撑学科有符号学、语言学、认知语言学、形式语言学等学科。4.系统落地能力。支撑学科有计算机科学、数学等学科。
接口申请官网地址：
·
接口地址(例子)：
·
http://a239p06512.zicp.vip/Web/BuAppJava.bujqrex?apikey="+apikey+"&msg="+msg+"&ip="+ip
·
用户端消息内容。
·
String msg ="你在干嘛呀？";
·
apikey参数。这个apikey就是网站上申请的APIKEY
·
apikey ="";
·
//客户端ip,最终用户端的唯一标识（可以是用户端的IP,或者手机设备号，或者微信号或者，qq号码等能证明身份的唯一标识就可以）
·
String ip ="";
·
//这里一定要encode转换编码。转成GBK。
·
msg = URLEncoder.encode(msg, "GBK");
·
三个参数全部小写
·
msg参数就是传输过去的对话内容。
·
msg参数要编码成gbk，不然会乱码。
·
接口具体代码：
·
package ai.nlp.jiekou.test;
·
import java.io.ByteArrayOutputStream;
·
import java.io.IOException;
·
import java.io.InputStream;
·
import java.io.UnsupportedEncodingException;
·
import .HttpURLConnection;
·
import .URL;
·
import .URLEncoder;
·
import ai.nlp.util.changliang.ChangLiangZi;
·
public class ApiTest {
·
/**
·
* Get请求，获得返回数据
·
* @param urlStr
·
* @return
·
*/
·
private static String opUrl(String urlStr)
·
{
·
URL url = null;
·
HttpURLConnection conn = null;
·
InputStream is = null;
·
ByteArrayOutputStream baos = null;
·
try
·
{
·
url = new URL(urlStr);
·
conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
·
conn.setReadTimeout(5 * 10000);
·
conn.setConnectTimeout(5 * 10000);
·
conn.setRequestMethod("POST");
·
if (conn.getResponseCode() == 200)
·
{
·
is = conn.getInputStream();
·
baos = new ByteArrayOutputStream();
·
int len = -1;
·
byte[] buf = new byte[128];
·
while ((len = is.read(buf)) != -1)
·
{
·
baos.write(buf, 0, len);
·
}
·
baos.flush();
·
String result = baos.toString();
·
return result;
·
} else
·
{
·
throw new Exception("服务器连接错误！");
·
}
·
} catch (Exception e)
·
{
·
e.printStackTrace();
·
} finally
·
{
·
try
·
{
·
if (is != null)
·
is.close();
·
} catch (IOException e)
·
{
·
e.printStackTrace();
·
}
·
try
·
{
·
if (baos != null)
·
baos.close();
·
} catch (IOException e)
·
{
·
e.printStackTrace();
·
}
·
conn.disconnect();
·
}
·
return ChangLiangZi.WU;
·
}
·
public static void main(String args []){
·
//三个参数全部小写
·
//msg参数就是传输过去的对话内容。
·
//msg参数要编码成gbk，不然会乱码。
·
String msg ="你在干嘛呀？";
·
//apikey参数。
·
String apikey ="UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV";
·
//客户端ip,最终用户端的唯一标识（可以是用户端的IP,或者手机设备号，或者微信号或者，qq号码等能证明身份的唯一标识就可以）
·
String ip ="127.0.0.1";
·
//这里一定要encode转换编码。转成GBK。
·
try
·
{
·
msg = URLEncoder.encode(msg, "GBK");
·
} catch (UnsupportedEncodingException e)
·
{
·
e.printStackTrace();
·
}
·
System.out.println(opUrl("http://a239p06512.zicp.vip/Web/BuAppJava.bujqrex?apikey="+apikey+"&msg="+msg+"&ip="+ip));
·
}
·
}
·
