来源：ScienceAI

常识并不常见，尤其是在人工智能方面。计算机很难做出人们认为理所当然的细微差别。这就是网站要求您在登录或购买之前验证您是人类的原因：大多数机器人无法分辨人行横道和斑马之间的区别。

在本月早些时候举行的 USC AI Futures Symposium on AI with Common Sense，超过 20 名 USC 研究人员报告了造成这种情况的技术原因，以及解决这个问题的不同研究途径。常识人工智能的进步将改善面向人类的服务，从增强社会服务以更好地服务社会，到更好地预测我们的环境和需求的个人助理。

南加州大学维特比工程学院院长 Yannis Yortsos 说：「今天的人工智能系统可以与我们交谈，订购一本书、找一首歌或吸尘我们的地板。但它们没有常识知道我们读书是为了学习和娱乐，音乐让我们放松，整洁的家更令人愉快。」

人工智能仍然会犯「愚蠢的错误」

今天的人工智能系统无法对人们每天遇到的情况或信息做出假设。例如，您手机的摄像头会读取画面中的视觉信息，并利用 AI 聚焦特定主题。但是，区分白衬衫和白墙会导致 AI 失败，因为它无法识别衬衫和墙壁之间的其他差异，而只能识别颜色。

为帮助克服这一挑战，研究人员使用多种常见知识来源（如维基数据）来获得「合理」的 AI 响应。南加州大学信息科学研究所（ISI）的研究科学家和研讨会的组织者 Filip Ilievski 开发了一个基于人工智能的程序，使用多种常识知识来源来完成一个人类发起的故事。例如，用户可能会输入，「我在家里，我想热身，但没有毯子」，人工智能会回答「使用夹克」。

他说：「我们一直在寻找阻止我们整合 AI 功能的主要障碍之一是缺乏常识。一方面，我们的 AI 能够完成令人印象深刻的事情，但与此同时，我们的 AI 会犯一些愚蠢的错误。目前，我们倾向于为每个任务构建一个 AI 代理。我们希望有全面的常识知识来源，使人工智能代理能够在许多任务上表现良好。」

专家输入、众包和从大量文本中提取是研究人员用来支持常识推理的一些方法。当面对不完整的信息时，这些不同的知识来源特别有用。通过在其逻辑中使用日常假设，AI 代理可以对熟悉的和意外的情况做出有根据的假设。

ISI 研究团队负责人 Marjorie Freedman 说：「我们通常认为常识是你希望另一个成年人知道的东西，或者让我们知道如何互动和解释我们周围世界的东西。人工智能需要常识来准确地解释世界，并以有用的协作能力提供服务。根据您试图学习的常识的哪一方面以及您希望如何使用这些信息，人工智能可能会使用众包数据来自动扩充这些知识。」

创造力推动人工智能机器人和代理的创新

凭借全面的知识库，人工智能可以通过计算思维和创造力开发新的想法和方法。Mayank Kejriwal 是工业和系统工程研究助理教授，也是 ISI 的研究负责人，他正在研究计算模型需要哪些特征才能有效地产生想法。

「我们正处于人工智能创造力的一个非常激动人心的时期。」Kejriwal 说， 「最近一个使用 AI 的项目允许数学家提供一个最初可能看起来不直观的想法，但后来证明他们可以解决这些非常复杂的数学定理，其中 AI 给出了如何解决它的想法。尽管取得了这些进步，人们仍然可以做一些非常简单的事情，但是人工智能很难做到，比如确定两件事情是相同的还是不同的。我们直觉上能做什么和人工智能直觉上能做什么仍然存在脱节。」

人工智能面临的一个挑战是解读情绪。南加州大学创新技术研究所计算机科学和心理学研究教授兼虚拟人类研究主任 Jonathan Gratch 创建了一个模型，该模型为目前在人工智能中使用的面部识别技术添加了情境意识，以识别情绪。通过这样做，人工智能可以开始了解人们的目标，并对特定情绪的适当反应进行建模。

「人工智能直到最近才倾向于处理情绪，但是当你不得不处理人类行为时，它是不可避免的。」Gratch 说，「如果机器能够识别和理解人们或群体的感受，然后预测和塑造这些感受的下游后果，那就太好了。棘手的是，决定一个人的情绪反应的大部分因素是隐藏的。」

计算机科学研究教授兼战略计划高级主管 Yolanda Gil 表示，理解人类动机仍然是常识性人工智能的主要挑战，南加州大学将人工智能研究与认知科学或心理学等社会科学研究相结合的工作，为人工智能和数据科学专业带来了更好的研究方法。「这个关键的研究领域将推动人工智能的创新，南加州大学的研究人员将引领潮流。」她说。

「南加州大学和 ISI 在人工智能方面进行了惊人的研究。」人工智能促进协会主席兼康奈尔大学计算机科学教授 Bart Selman 说， 「正在进行的研究涉及人工智能在常识、知识和推理方面的开放挑战的核心。」

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