人脑是宇宙间最复杂的组织

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人脑被称为“宇宙间最复杂的组织”，脑奥秘被称作是人类认识自然的“最后的疆域”。
人工智能要赶上人脑不是一件容易的事。英国科学家把通用智能由低到高形象地区分为蚂蚁级、蜥蜴级、老鼠级、猴子级、人类级等。当前世界上最先进的类脑芯片，其通用智能刚刚达到“鼠脑”级水平。虽然人工智能在数学计算、棋类、图像语音识别等方面能力已远超人类，但这些都是专用人工智能，不是通用人工智能；是弱人工智能，不是强人工智能。从计算智能、感知智能和认知智能角度来比较当前电脑与人脑的“智商”，在计算智能方面电脑远超人脑，在感知智能方面基本旗鼓相当，在认知智能方面电脑远不如人脑。

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客观地讲，现阶段人工智能还处于感知智能、弱人工智能、专用人工智能的发展水平。

古城学者

确实是地球上最复杂的组织。

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人工智能属于典型的通用技术，其首先在民用领域取得突破，然后再向军事领域拓展应用，而这一过程并非轻而易举。2007年，IBM公司超级电脑“深蓝”在人机国际象棋大赛中，一举击败人类冠军卡斯帕罗夫，在全世界产生了轰动，也引起美军高度关注。美军借鉴“深蓝”的思路推出了“深绿”项目，研发能够嵌入陆军旅级指挥所的智能辅助决策系统，试图通过预测战场态势发展的关键临界点，为指挥官提供多种作战方案，但这一项目最终失败了。在民用领域已经成功应用的人工智能技术移植到军事领域遭遇失败，其根本原因是军事与民用人工智能存在极大区别。

有专家把军事与民用人工智能应用条件的区别归纳为5个方面，即环境高复杂、博弈强对抗、响应近实时、信息不完整、边界不稳定。这些区别使得民用人工智能不能简单移植到军事领域，必须进行专门的“二次开发”。针对军事智能化的特殊要求，近年来一些军事强国重点在人工智能新能力、高可靠性人工智能、对抗性人工智能、高性能人工智能、可解释人工智能、人工智能探索计划等领域发力。

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当前，基于神经网络的人工智能在技术原理上存在着不可解释、缺少常识、需要大量样本数据等缺点，这在民用领域或许无关紧要，却是制约人工智能军事应用的重要因素。以缺少常识为例，人工智能领域有一个波拉尼悖论，即“人类所知远胜于其所能言传”。也就是说，人类知道的东西比人类自以为知道的东西要多得多，很多知识深埋在大脑深处，远远超出书面记载的知识量。这些知识就是大量以经验形式存在的隐性常识。以开车时要运用的常识为例，人们开车时如果看到突然从路边窜出一个皮球，经验会告诉驾驶员后面很可能会跟着冲出一个小孩，这就是隐性常识。现在的智驾系统还达不到运用人类隐性常识来进行风险预判，只有真正有个小孩冲出来，事情发生了以后，智驾系统才会做出反应。

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为了使人工智能具备人的常识，科学家做了很多工作。例如，美国“Cyc”计划试图将人类拥有的所有常识都输入到计算机中，包括事实、经验规则、日常生活等。这一项目1984年启动，至今仍未完成。主要是人类拥有的常识太多了，要收入所有的常识将是现代版的“通天塔”，难以完工。2018年10月，美国国防部高级研究计划局又启动了“机器常识”项目，作为“下一代人工智能”的关键项目。“Cyc”计划与这一项目的区别是，前者是人给机器输入和建立常识库，后者是让机器自己学习形成常识库。通过开发机器学习模型，让人工智能像婴幼儿一样不断学习常识，逐步具备人类一样的常识推理能力，为发展下一代通用人工智能奠定基础。但是，要把人类所有的隐性经验都挖掘出来，让人工智能拥有人的全部常识，实现起来非常困难。因而在军事领域，缺少作战常识的无人智能武器在没有人类全程监督的情况下，很难让人放心地大规模投入实战。