有人說，20年后的人工智能絕對會有人類的水平，也有人說，這是一種不切實際的說法，其實人工智能還不如家貓水準的機器人。為此，還有資深的專家打了一個毒，20年內機器人也許還不如貓。想來很多讀者的第一感覺和我一樣：20年內造一個和人類差不多的機器人的確有困難，但憑什么說20年后的機器人不如貓？這人外行吧？
這人還真不是外行，他就是排名第二的深度學習框架Keras的作者、Google人工智能專家Fran?oisChollet，Fran?ois在Twitter上常有驚人言論，比如前段時間Twitter上的“深度學習已進入平臺期”的討論就是由Fran?ois引發。
不過，深度學習的人來說未來20年的機器人如何如何是不是有點指手畫腳的意思？哈爾濱工業大學深圳分校朱曉蕊教授告訴人們，從這個賭約來看，這其實是一個AI和機器人的“FinalGoal”，一直以來，AI圈子和機器人的圈子是兩個不同的圈子，當中有一部分交叉的是識別的部分，AI圈子和機器人圈子都有人在做，但未來的趨勢是兩個圈子會逐步融合做同樣的事，無論是光有智能沒有控制，或者光有控制沒有智能都是不能適應我們對未來的需求的。
這個賭注已經有人應戰：AmazonRoboTIc的VPBradPorter準備和Fran?oisChollet賭上1000美元，而且還有了正式的賭約和勝利條件，讓我們來看一下：
貓水準AI賭局
2017年10月3日
我敢打賭，截至2037年10月，不會有一個機器人至少具備家貓的認知能力，而且我們也很難創建這樣一個機器人。當然不一定是像字面上那樣表現得像貓一樣啦，只要能顯示出下面特質的和任何小動物類似的機器人都算。
硬件
除了創造一個機器貓的大腦，給這個機器貓造一個硬件身體自然也是這個問題不可分割的一部分。我們期望這個機器人至少具有貓身體的運動能力水準，當然，生產這個硬件不是最難的部分，軟件才是最難的部分，這可能得打通十七八次任督二脈才行。
行為
貓可以做有很多行為動作，例如玩耍、狩獵和隱藏，這些都是它們自己學會的。機器人應該表現出類似的行為豐富性，而且這些行為不應該是被硬編碼的。我確實知道完全有可能通過對機器人進行硬編碼的方式重現*特定*類似貓的行為，但這將是欺騙。
在感覺能力方面，我們的機器人應該能夠至少能做出以下那樣令人印象深刻的動作：
學習開門
從一個家具跳到另一個家具上
抓老鼠并抓住它
從任何位置跌落后都可以以爪子落地
概括
快遞公司分揀機器人對智力的定義特征是其泛化能力，即從很少的經驗中學習適應復雜的新情況的能力。貓級別的泛化能力意味著：
分揀機器人使用現狀從少量數據進行學習
貓的大腦非常簡單。貓的基因組大約只有2.7GB，而其中大約90%是垃圾，剩下的270MB的數據與貓的種類有關。相應，大腦源代碼應該在MB級別，這包含所有關于大腦的內容，不能預留諸如預先訓練的內容或是硬編碼的任何環境信息，這是個大小是2017年超級優化的ImageNetCNN檢查點的大小，不考慮運行它的TensorFlow二進制文件的大小或GPUBlueprint的大小在內。
自動分揀機器人工作原理是什么所以，一只貓可以在幾個月內與其環境互動，學習會成為一只真正的貓。事實證明，貓寶寶除了四處游蕩外，其他技能都需要后天學習。我們的機器人應該能夠從頭開始，在2年內自己學會一切。沒有前期的提示，沒有對復雜的行為或關于環境的信息的硬編碼（例如，波士頓動力的大狗機器人，它是100％硬編碼的，這種情況算欺騙）。機器人的大腦可能在上傳到機器人的身體之前進行模擬訓練，但這種模擬訓練應該在不超過2年內產生一個成熟的大腦。
快遞分揀機器人介紹適應性和自主性
貓和動物一般對任何特定的環境都有適應性：將其放在不熟悉和可能充滿敵意的地方，貓不會嚇傻被或者重新適應，它將探索其周圍環境，隱藏，躲避狗和汽車，勛章食物和狩獵小動物。同樣，我們的機器人應該能夠在進入一個全新的環境時盡可能立即執行操作。
快遞分揀機器人的優點物流分揀機器人界面設計貓級適應性的最終證明是貓級自主性。把一只貓丟到可能生存的新環境中，它無需外部幫助即可生存下來。類似，如果把我們的機器人丟到一個未知的大學校園中，它應該也能無需他人幫助而生存下來。如果它需要食物和氧氣生存，它應該會自己找到食物；如果它依靠電力活動，它應該找到插座自己充電（自我充電對于我們描述的其他問題來說是微不足道的），而且在任何校園中也一樣。
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