几十年前，当我开始撰写科学文章时，人工智能似乎正处于上升期。我当时工作的科技杂志IEEE Spectrum出版了一期特刊，介绍人工智能将如何改变世界。我编辑了一篇文章，其中计算机科学家弗雷德里克·海耶斯-罗斯预测，人工智能很快将取代法律、医学、金融和其他行业的专家。
那是1984年。不久之后，兴高采烈让位于被称为“人工智能寒冬”的低迷期，当时人们的幻想破灭，资金减少。多年后，为了我的书《未被发现的思维》做研究，我找到了海耶斯-罗斯，想问问他对自己的预测有何看法。他笑着回答说：“你真够刻薄的。”
他承认，人工智能并没有达到预期。我们的思维很难复制，因为我们是“非常非常复杂的系统，既进化而来，又通过学习适应，从而能够很好地、差异化地处理一次性出现的几十个变量。”能够执行特定任务（如国际象棋）的算法，无法轻易地适应其他用途。“这是所谓的非重复工程的一个例子，”海耶斯-罗斯解释说。
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那是1998年。今天，根据一些衡量标准，人工智能再次蓬勃发展。诸如语音和面部识别之类的程序已嵌入到手机、电视、汽车和无数其他消费品中。巧妙的算法可以帮助我为女友选择圣诞礼物，在布鲁克林找到我女儿的公寓楼，并为像这样的专栏收集信息。风险资本对人工智能的投资在2017年至2018年间翻了一番，达到400亿美元，据WIRED报道。普华永道的一项研究估计，到2030年，人工智能将使全球经济产出增加超过15万亿美元，“超过中国和印度目前的总产出。”
事实上，一些观察家担心人工智能发展速度过快。《纽约时报》专栏作家法哈德·曼朱将基于人工智能的阅读和写作程序GPT-3称为“令人惊叹、令人毛骨悚然、令人谦卑和有点可怕”。他担心，有一天他可能会“被机器淘汰”。神经科学家克里斯托夫·科赫建议，我们可能需要在我们的大脑中植入计算机芯片，以帮助我们跟上智能机器的步伐。
埃隆·马斯克在2018年成为头条新闻，当时他警告说，“超级智能”人工智能（比我们聪明得多）代表着“我们面临的最大生存危机”。（真的吗？比气候变化更糟？核武器？精神病态的政治家？我怀疑马斯克投资了人工智能，他试图通过他过分的恐吓来推广这项技术。）
专家们正在反驳这种炒作，指出许多所谓的人工智能进步都是基于站不住脚的证据。例如，今年1月，谷歌健康的一个团队在《自然》杂志上声称，他们的人工智能程序在诊断乳腺癌方面优于人类。10月份，由计算基因组学研究员本杰明·海贝-凯恩斯领导的一个小组批评了谷歌健康的论文，认为“方法和算法代码的细节不足损害了其科学价值。”
海贝-凯恩斯向《技术评论》抱怨说，谷歌健康的报告“更像是一个酷炫技术的广告”，而不是一项合法、可重复的科学研究。他说，其他报道的进展也是如此。事实上，人工智能与生物医学和其他领域一样，已经陷入了可重复性危机。研究人员提出了无法验证的惊人声明，因为研究人员——尤其是行业内的研究人员——不公开他们的算法。最近的一项评论发现，只有15%的人工智能研究分享了他们的代码。
也有迹象表明，对人工智能的投资并没有得到回报。技术分析师杰弗里·芬克最近考察了40家初创公司，这些公司正在为医疗保健、制造业、能源、金融、网络安全、交通运输和其他行业开发人工智能。芬克在IEEE Spectrum中报告说，其中许多公司“远没有炒作所暗示的那么有社会价值”。人工智能的进步“不太可能像许多观察家一直认为的那样具有颠覆性——对于公司、工人或整个经济而言。”
《科学》杂志报道称，“人工智能的核心进展在某些领域已经停滞”，例如信息检索和产品推荐。一项针对用于提高神经网络性能的算法的研究发现，“没有明确的证据表明在10年期间性能有所提高。”
长期以来“通用”人工智能的目标，即拥有广泛的知识和学习能力来解决各种现实世界的问题，就像人类一样，仍然难以实现。“我们有机器，它们以非常狭隘的方式学习，”深度学习这种人工智能方法的先驱约书亚·本吉奥最近在WIRED中抱怨道。“与人类智能的例子相比，他们需要更多的数据来学习一项任务，而且他们仍然会犯愚蠢的错误。”
AI企业家兼作家加里·马库斯在致力于科技的在线杂志《The Gradient》上撰文，指责人工智能领导者以及媒体夸大了该领域的进展。马库斯认为，基于人工智能的自动驾驶汽车、假新闻检测器、诊断程序和聊天机器人都被过分夸大了。他警告说，“如果公众、政府和投资界认识到他们被出售了人工智能优势和劣势的不切实际的图景，而这与现实不符，那么新的人工智能寒冬可能会开始。”
另一位人工智能资深人士兼作家埃里克·拉森质疑“人工智能总有一天会不可避免地与人类智能匹敌或超越人类智能”的“神话”。在《人工智能的神话：为什么计算机不能像我们一样思考》，该书计划于4月由哈佛大学出版社出版，拉森认为，“在狭隘应用方面的成功并没有让我们离通用智能更进一步。”
拉森说，“人工智能的实际科学（与好莱坞和科幻小说家的伪科学相反）揭示了智能核心的一个非常大的谜团，目前没有人知道如何解决。坦率地说：所有证据表明，人类智能和机器智能截然不同。然而，不可避免的神话仍然存在。”
当我刚开始撰写科学文章时，我信奉人工智能的神话。总有一天，研究人员肯定会实现灵活、超智能、通用人工智能的目标，就像HAL一样。鉴于计算机硬件和软件的快速发展，这只是时间问题。而且，我有什么资格怀疑马文·明斯基这样的权威人士呢？
渐渐地，我变成了一个人工智能怀疑论者，因为我意识到，尽管神经科学、遗传学、认知科学以及人工智能本身取得了巨大进步，但我们的思维仍然像以往一样神秘。这里有一个悖论：机器正变得无可否认地更智能——而人类，最近似乎变得更愚蠢，但机器永远不会与我们的智能匹敌，更不用说超越了。它们将永远只是机器。这是我的猜测，也是我的希望。
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