Facebook CEO马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）每年都会设定年度个人目标。今年他曾宣布，将开发人工智能系统，帮助控制智能家居，例如打开照明、启动家电，以及通过不同的音响播放音乐。作为对钢铁侠的致敬，他将这一系统命名为Jarvis。然而在一年的开发后，这一人工智能系统仍存在许多与当代其他人工智能系统类似的问题。

扎克伯格在Facebook主页上展示智能助手研究成果

本周，扎克伯格在Facebook上发表长文，介绍了他为期一年人工智能项目的成果，并谈到了系统存在的许多缺陷。这一项目的成果与其他普通的智能家居系统类似，只能执行少量的命令。

Jarvis是“钢铁侠”的个人智能助手

Jarvis的问题主要在于，不同品牌智能产品之间缺乏统一的标准和API（应用程序接口），从而相互通信。在没有这种通信机制的情况下，将命令组织在一起相当困难。例如，如果没有使用同样的编程语言，那么让一台面包机与时钟通信很不容易。

扎克伯格表示：“对类似Jarvis的助手来说，如果希望控制家中的所有一切，那么我们需要让更多设备互联在一起，行业需要开发通用的API和标准，让这些设备相互通信。”

Jarvis只是扎克伯格的副业，因此在功能方面要远远落后于亚马逊Echo和谷歌Home等成熟产品。最大的区别在于，通过亚马逊和谷歌各自的API，开发者可以为这些系统开发技能。但对于Jarvis，扎克伯格需要进行大量的反向工程。因此，一些基本功能的实现也变得非常复杂。

扎克伯格表示：“在开发人工智能之前，我需要写代码连接这些系统，而这些系统采用不同的语言和协议。我需要对一些API进行反向工程，从而通过我的计算机发命令，打开照明或播放音乐。”

可以用语言指令让Jarvis给朋友开门

另一个主要问题是人手不足。如果使用现有API，并有大规模工程师团队的帮助，那么工作职责的分配将会很简单，例如可以很快开发出同一命令的不同版本。然而，扎克伯格所有一切都需要亲力亲为。扎克伯格表示，在尝试开发控制音乐的多种命令时，他发现这非常耗时。很明显，让Jarvis学会分辨“播放类似阿黛尔的音乐”和“播放阿黛尔的音乐”两条命令之间的差异非常困难。

扎克伯格也谈到了让人工智能学习环境信息的问题。他表示：“理解环境信息对任何人工智能都非常重要。例如，当我告诉人工智能，打开‘我办公室’的交流电源时，这里的意思与普里西拉·陈说出同样命令完全不同。这带来了问题。例如，当你让人工智能调暗灯光或播放音乐，但没有说出具体房间时，它需要知道，你身处哪里。”

扎克伯格还谈到了人工智能的自主学习。他表示：“今年我花了100小时去开发Jarvis，现在我有一个很强大的系统能理解我的意思，完成许多工作。但即使我再花更多的1000小时，我也无法开发出一种系统，完全自主学习新技能，除非我在这一过程中取得基础性的突破。”

简而言之，扎克伯格开发了非常不错的人工智能系统，他可以用这一系统在家中播放音乐，甚至控制家中的多种电器。然而最终，即使是类似扎克伯格的天才也面临着普通开发者的局限。