幾十年前，當我開始撰寫科學文章時，人工智慧似乎正處於上升期。我當時工作的科技雜誌IEEE Spectrum出版了一期特刊，介紹人工智慧將如何改變世界。我編輯了一篇文章，其中計算機科學家弗雷德里克·海耶斯-羅斯預測，人工智慧很快將取代法律、醫學、金融和其他行業的專家。
那是1984年。不久之後，興高采烈讓位於被稱為“人工智慧寒冬”的低迷期，當時人們的幻想破滅，資金減少。多年後，為了我的書《未被發現的思維》做研究，我找到了海耶斯-羅斯，想問問他對自己的預測有何看法。他笑著回答說：“你真夠刻薄的。”
他承認，人工智慧並沒有達到預期。我們的思維很難複製，因為我們是“非常非常複雜的系統，既進化而來，又透過學習適應，從而能夠很好地、差異化地處理一次性出現的幾十個變數。”能夠執行特定任務（如國際象棋）的演算法，無法輕易地適應其他用途。“這是所謂的非重複工程的一個例子，”海耶斯-羅斯解釋說。
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那是1998年。今天，根據一些衡量標準，人工智慧再次蓬勃發展。諸如語音和麵部識別之類的程式已嵌入到手機、電視、汽車和無數其他消費品中。巧妙的演算法可以幫助我為女友選擇聖誕禮物，在布魯克林找到我女兒的公寓樓，併為像這樣的專欄收集資訊。風險資本對人工智慧的投資在2017年至2018年間翻了一番，達到400億美元，據WIRED報道。普華永道的一項研究估計，到2030年，人工智慧將使全球經濟產出增加超過15萬億美元，“超過中國和印度目前的總產出。”
事實上，一些觀察家擔心人工智慧發展速度過快。《紐約時報》專欄作家法哈德·曼朱將基於人工智慧的閱讀和寫作程式GPT-3稱為“令人驚歎、令人毛骨悚然、令人謙卑和有點可怕”。他擔心，有一天他可能會“被機器淘汰”。神經科學家克里斯托夫·科赫建議，我們可能需要在我們的大腦中植入計算機晶片，以幫助我們跟上智慧機器的步伐。
埃隆·馬斯克在2018年成為頭條新聞，當時他警告說，“超級智慧”人工智慧（比我們聰明得多）代表著“我們面臨的最大生存危機”。（真的嗎？比氣候變化更糟？核武器？精神病態的政治家？我懷疑馬斯克投資了人工智慧，他試圖透過他過分的恐嚇來推廣這項技術。）
專家們正在反駁這種炒作，指出許多所謂的人工智慧進步都是基於站不住腳的證據。例如，今年1月，谷歌健康的一個團隊在《自然》雜誌上聲稱，他們的人工智慧程式在診斷乳腺癌方面優於人類。10月份，由計算基因組學研究員本傑明·海貝-凱恩斯領導的一個小組批評了谷歌健康的論文，認為“方法和演算法程式碼的細節不足損害了其科學價值。”
海貝-凱恩斯向《技術評論》抱怨說，谷歌健康的報告“更像是一個酷炫技術的廣告”，而不是一項合法、可重複的科學研究。他說，其他報道的進展也是如此。事實上，人工智慧與生物醫學和其他領域一樣，已經陷入了可重複性危機。研究人員提出了無法驗證的驚人宣告，因為研究人員——尤其是行業內的研究人員——不公開他們的演算法。最近的一項評論發現，只有15%的人工智慧研究分享了他們的程式碼。
也有跡象表明，對人工智慧的投資並沒有得到回報。技術分析師傑弗裡·芬克最近考察了40家初創公司，這些公司正在為醫療保健、製造業、能源、金融、網路安全、交通運輸和其他行業開發人工智慧。芬克在IEEE Spectrum中報告說，其中許多公司“遠沒有炒作所暗示的那麼有社會價值”。人工智慧的進步“不太可能像許多觀察家一直認為的那樣具有顛覆性——對於公司、工人或整個經濟而言。”
《科學》雜誌報道稱，“人工智慧的核心進展在某些領域已經停滯”，例如資訊檢索和產品推薦。一項針對用於提高神經網路效能的演算法的研究發現，“沒有明確的證據表明在10年期間效能有所提高。”
長期以來“通用”人工智慧的目標，即擁有廣泛的知識和學習能力來解決各種現實世界的問題，就像人類一樣，仍然難以實現。“我們有機器，它們以非常狹隘的方式學習，”深度學習這種人工智慧方法的先驅約書亞·本吉奧最近在WIRED中抱怨道。“與人類智慧的例子相比，他們需要更多的資料來學習一項任務，而且他們仍然會犯愚蠢的錯誤。”
AI企業家兼作家加里·馬庫斯在致力於科技的線上雜誌《The Gradient》上撰文，指責人工智慧領導者以及媒體誇大了該領域的進展。馬庫斯認為，基於人工智慧的自動駕駛汽車、假新聞檢測器、診斷程式和聊天機器人都被過分誇大了。他警告說，“如果公眾、政府和投資界認識到他們被出售了人工智慧優勢和劣勢的不切實際的圖景，而這與現實不符，那麼新的人工智慧寒冬可能會開始。”
另一位人工智慧資深人士兼作家埃裡克·拉森質疑“人工智慧總有一天會不可避免地與人類智慧匹敵或超越人類智慧”的“神話”。在《人工智慧的神話：為什麼計算機不能像我們一樣思考》，該書計劃於4月由哈佛大學出版社出版，拉森認為，“在狹隘應用方面的成功並沒有讓我們離通用智慧更進一步。”
拉森說，“人工智慧的實際科學（與好萊塢和科幻小說家的偽科學相反）揭示了智慧核心的一個非常大的謎團，目前沒有人知道如何解決。坦率地說：所有證據表明，人類智慧和機器智慧截然不同。然而，不可避免的神話仍然存在。”
當我剛開始撰寫科學文章時，我信奉人工智慧的神話。總有一天，研究人員肯定會實現靈活、超智慧、通用人工智慧的目標，就像HAL一樣。鑑於計算機硬體和軟體的快速發展，這只是時間問題。而且，我有什麼資格懷疑馬文·明斯基這樣的權威人士呢？
漸漸地，我變成了一個人工智慧懷疑論者，因為我意識到，儘管神經科學、遺傳學、認知科學以及人工智慧本身取得了巨大進步，但我們的思維仍然像以往一樣神秘。這裡有一個悖論：機器正變得無可否認地更智慧——而人類，最近似乎變得更愚蠢，但機器永遠不會與我們的智慧匹敵，更不用說超越了。它們將永遠只是機器。這是我的猜測，也是我的希望。
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