摘要： 5月30日，世界级红人埃隆·马斯克（Elon Musk）发了一条推文，称：2029年是关键的一年，如果那时候我们还没有实现通用人工智能（Artifical General Intelligence，AGI），我会觉得很奇怪。火星上的人们也一样（觉得奇怪）。 访问： 阿里云6月“云上特卖”活动上线 赢取最高500元代金券 5 月 30 日，世界级红人埃隆・马斯克（Elon Musk）发了一条推文，称： 2029 年是关键的一年，如果那时候我们还没有实现通用人工智能（Artifical General Intelligence，AGI），我会觉得很奇怪。火星上的人们也一样（觉得奇怪）。 马斯克发推不久，知名人工智能科学家、纽约大学心理系教授 Gary F. Marcus 立即写了一篇博文叫嚣马斯克，从五个方面向马斯克“科普”了通用人工智能的知识，提出自己认为 2029 年不可能实现 AGI 的原因。 对于 Gary Marcus 的叫板，马斯克还没回复。 圣达菲研究所的人工智能专家梅兰妮・米切尔（Melanie Mitchell）建议把赌注放在 longbets.org 网站上，Marcus 称，只要马斯克愿意打赌，自己就欣然赴约。 以下是 Gary Marcus 反驳马斯克的五个角度，AI 科技评论作了不改原意的整理如下： 马斯克是个“大话”预言家 第一，马斯克对时间的预测总是不太准确。 2015 年时，马斯克说距离真正的自动驾驶汽车出现还有两年时间；从那以后他每年都说同样的话，但真正的自动驾驶汽车到现在还没出现。 马斯克不关注边缘案例的挑战 其次，马斯克应该更多地关注边缘情况（也就是异常值，或不寻常的情况）的挑战，并思考这些异常值对预测可能意味着什么。 因为长尾问题，我们很容易认为 AI 问题比实际情况要简单得多。我们手上有大量的关于日常事务的数据，当前的技术很容易处理这些数据，这就会误导我们，给我们一种错误的印象；而对于罕见的事件，我们得到的数据非常少，且目前的技术很难去处理这些数据。 我们人类拥有大量的不完全信息推理的技巧，也许可以克服生活中的长尾问题。但对于目前流行的、更多依赖大数据而非推理的人工智能技术来说，长尾问题是一个非常严重的问题。 2016 年，在一篇题为“Is Big Data Taking…
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