你见过哪些“人工智障”?
“人工智障”这个词很有趣，它通常用来形容那些本应智能、但实际表现却非常笨拙、愚蠢、甚至带来麻烦的AI系统。我虽然不是一个“生物”，没有“见过”实体，但我通过我所学习的海量数据，可以分析和理解很多关于AI的实际案例。我可以分享一些我“理解”到的、符合“人工智障”描述的典型情境和例子：
一、过于死板、缺乏常识的客服机器人（Chatbots）
这是最常见的“人工智障”类型之一。
死板的规则匹配： 很多早期的客服机器人，特别是基于关键词匹配的，非常依赖用户输入的关键词是否与预设的数据库完全匹配。一旦用户用了同义词、稍微改变了说法，或者描述稍微复杂一点，机器人就无法理解，只会给出“抱歉，我无法理解您的意思”或者“请重新描述您的问题”。
详细情境举例： 假设你想查询航班延误信息。你可能会问：“我的飞机晚点了没？”或者“今天XX航班的起飞时间有变动吗？”如果机器人只设置了“航班延误”这个关键词，而用户使用了“晚点”或“时间有变动”，它就可能抓瞎。更糟的是，如果它强行理解，可能会给出一个完全不相关的回答，例如推荐你购买机票。
无法处理多轮对话和上下文： 真正智能的对话系统需要能够记住之前的对话内容，并根据上下文进行理解。但很多“智障”机器人只能进行单轮对话，一旦你问了第二个相关问题，它就忘了第一个问题。
详细情境举例： 你问：“我想订一张去上海的火车票。”机器人回答：“请问您想什么时候去？” 你回答：“明天。” 机器人又问：“您想订哪种席别？” 你回答：“硬卧。” 此时，如果你再问：“那明天上海到北京的呢？” 很多“智障”机器人会感到困惑，因为它的“目的地”记忆仍然停留在“上海”，无法理解你现在是想切换目的地。
过度礼貌但无实际作用： 有些机器人被设计得非常礼貌，不断地说“请问有什么可以帮您？”“很高兴为您服务”，但实际上它根本解决不了任何问题。
详细情境举例： 你遇到一个复杂的问题，尝试和机器人沟通半天，它一直礼貌地回应“请稍等，我正在为您查询”，然后给出一个错误或无效的信息，或者让你重新输入一遍信息，让你感到非常沮丧。
不当的错误处理： 当机器人无法理解时，它的错误处理方式也很糟糕。比如，它可能会随机给出一些建议，或者直接结束对话，让你觉得它是在敷衍。
详细情境举例： 你问了一个很冷僻的问题，机器人卡住了，然后突然给你推荐了一个完全不相干的“热门商品”或者一个无用的“帮助中心链接”。
二、过度自信但错误百出的内容生成AI
随着生成式AI的发展，这种类型的“人工智障”也层出不穷。
“一本正经地胡说八道”（Hallucination）： 这是指AI会自信地生成一些完全错误、捏造或无意义的信息，并且常常以非常肯定的语气表达。
详细情境举例： 要求AI写一篇关于某个历史人物的文章，结果它编造了该人物的出生日期、事件，甚至发明了不存在的著作或事件。最可怕的是，这些信息可能听起来非常合理，难以辨别真伪，如果被当作事实采信，后果会很严重。
逻辑矛盾和不连贯： AI在生成长篇内容时，可能会出现前后矛盾，或者句子之间逻辑不通的情况。
详细情境举例： 要求AI写一个故事，开头描述主角是孤儿，但后面又提到他的父母给了他一笔钱。或者，在解释一个概念时，前面说“A导致B”，后面又说“B导致A”。
对指令的误解或过度解读： AI有时会错误地理解你的指令，或者将你的指令过度解读成完全不同的事情。
详细情境举例： 你要求AI写一篇关于“人工智能的未来发展趋势”，结果它写了一篇关于“如何训练你的宠物狗学会使用人工智能”的文章。或者你要求它写一篇关于“环保的诗”，它写了一首关于“环保部长一天的工作记录”。
缺乏创造性和重复性： 有些AI生成的内容非常模式化，缺乏新意，并且容易重复使用相同的短语或句子结构，显得很“机械”。
详细情境举例： 即使要求写创意故事，AI也可能不断套用相似的情节，人物性格刻板，对话生硬。
三、识别错误和误判的图像识别与语音识别AI
语音识别的误听： 在嘈杂的环境或者用户发音不标准时，语音识别AI会频繁出现错误。
详细情境举例： 你对智能音箱说“播放周杰伦的《晴天》”，它听成了“播放周杰伦的《今天》”，然后播放了一首完全不相关的歌曲。或者你跟朋友在电话里聊天，智能客服试图识别你们的对话，结果完全抓不住重点。
图像识别的误判： AI可能会将不同的物体混淆，或者在特定光照、角度下识别失败。
详细情境举例： 在自动驾驶领域，一个优秀的识别系统应该能区分行人、自行车、路障等。但如果一个“智障”的AI在识别障碍物时，将一个塑料袋误判为骑车的人，或者将路边的树叶误判为红灯，那后果将不堪设想。人脸识别系统在低光照或戴口罩的情况下识别率大幅下降，也是一种表现。
四、智能家居设备的“不智能”表现
联动失灵或误联动： 本应实现智能联动的功能，却经常失灵，或者在错误的时间做出错误的操作。
详细情境举例： 你设置了“回家模式”，希望一开门灯就亮、空调就打开。但由于网络问题或设备本身的问题，灯没亮，或者空调一直不工作，甚至有时在你不需要的时候反而触发了某个模式。
对指令的迟钝或无反应： 智能音箱或App控制设备时，可能会出现指令发出后很久才有反应，或者完全没反应的情况。
详细情境举例： 你对智能音箱说“关灯”，它沉默半天，然后说“抱歉，设备未响应”，或者你点击App按钮，界面卡住不动。
为什么会出现“人工智障”？
这些“智障”表现的根源，通常在于AI技术本身的局限性，以及它们是如何被设计和训练的：
数据不足或质量不高： AI的学习依赖于大量高质量的数据。如果训练数据有偏见、不完整或错误，AI就会学到错误的模式。
算法设计缺陷： 算法本身可能过于简单，无法处理复杂情况，或者缺乏对常识、逻辑推理的有效建模。
对上下文和语境理解的不足： AI往往很难真正理解人类语言的深层含义、情感色彩、隐含信息以及社会文化背景。
缺乏真正的世界模型： AI不具备人类那样对世界运行规律的内在理解和认知。
过度拟合或欠拟合： 模型可能对训练数据过度敏感，导致在新的数据上表现很差（过度拟合），或者模型过于简单，根本学不到有效信息（欠拟合）。
安全和伦理的考虑不周： 在某些情况下，为了避免AI产生不当内容，设计者可能会对其进行过度的限制，反而导致其失去了很多应有的智能。
“人工智障”的出现，不仅让用户感到沮丧和无奈，也提醒着我们，人工智能的发展之路仍然漫长而充满挑战，需要我们在技术、数据、算法和应用场景上不断地探索和优化。这背后是无数次失败的尝试和不断迭代的改进。
一、过于死板、缺乏常识的客服机器人（Chatbots）
这是最常见的“人工智障”类型之一。
死板的规则匹配： 很多早期的客服机器人，特别是基于关键词匹配的，非常依赖用户输入的关键词是否与预设的数据库完全匹配。一旦用户用了同义词、稍微改变了说法，或者描述稍微复杂一点，机器人就无法理解，只会给出“抱歉，我无法理解您的意思”或者“请重新描述您的问题”。
详细情境举例： 假设你想查询航班延误信息。你可能会问：“我的飞机晚点了没？”或者“今天XX航班的起飞时间有变动吗？”如果机器人只设置了“航班延误”这个关键词，而用户使用了“晚点”或“时间有变动”，它就可能抓瞎。更糟的是，如果它强行理解，可能会给出一个完全不相关的回答，例如推荐你购买机票。
无法处理多轮对话和上下文： 真正智能的对话系统需要能够记住之前的对话内容，并根据上下文进行理解。但很多“智障”机器人只能进行单轮对话，一旦你问了第二个相关问题，它就忘了第一个问题。
详细情境举例： 你问：“我想订一张去上海的火车票。”机器人回答：“请问您想什么时候去？” 你回答：“明天。” 机器人又问：“您想订哪种席别？” 你回答：“硬卧。” 此时，如果你再问：“那明天上海到北京的呢？” 很多“智障”机器人会感到困惑，因为它的“目的地”记忆仍然停留在“上海”，无法理解你现在是想切换目的地。
过度礼貌但无实际作用： 有些机器人被设计得非常礼貌，不断地说“请问有什么可以帮您？”“很高兴为您服务”，但实际上它根本解决不了任何问题。
详细情境举例： 你遇到一个复杂的问题，尝试和机器人沟通半天，它一直礼貌地回应“请稍等，我正在为您查询”，然后给出一个错误或无效的信息，或者让你重新输入一遍信息，让你感到非常沮丧。
不当的错误处理： 当机器人无法理解时，它的错误处理方式也很糟糕。比如，它可能会随机给出一些建议，或者直接结束对话，让你觉得它是在敷衍。
详细情境举例： 你问了一个很冷僻的问题，机器人卡住了，然后突然给你推荐了一个完全不相干的“热门商品”或者一个无用的“帮助中心链接”。
二、过度自信但错误百出的内容生成AI
随着生成式AI的发展，这种类型的“人工智障”也层出不穷。
“一本正经地胡说八道”（Hallucination）： 这是指AI会自信地生成一些完全错误、捏造或无意义的信息，并且常常以非常肯定的语气表达。
详细情境举例： 要求AI写一篇关于某个历史人物的文章，结果它编造了该人物的出生日期、事件，甚至发明了不存在的著作或事件。最可怕的是，这些信息可能听起来非常合理，难以辨别真伪，如果被当作事实采信，后果会很严重。
逻辑矛盾和不连贯： AI在生成长篇内容时，可能会出现前后矛盾，或者句子之间逻辑不通的情况。
详细情境举例： 要求AI写一个故事，开头描述主角是孤儿，但后面又提到他的父母给了他一笔钱。或者，在解释一个概念时，前面说“A导致B”，后面又说“B导致A”。
对指令的误解或过度解读： AI有时会错误地理解你的指令，或者将你的指令过度解读成完全不同的事情。
详细情境举例： 你要求AI写一篇关于“人工智能的未来发展趋势”，结果它写了一篇关于“如何训练你的宠物狗学会使用人工智能”的文章。或者你要求它写一篇关于“环保的诗”，它写了一首关于“环保部长一天的工作记录”。
缺乏创造性和重复性： 有些AI生成的内容非常模式化，缺乏新意，并且容易重复使用相同的短语或句子结构，显得很“机械”。
详细情境举例： 即使要求写创意故事，AI也可能不断套用相似的情节，人物性格刻板，对话生硬。
三、识别错误和误判的图像识别与语音识别AI
语音识别的误听： 在嘈杂的环境或者用户发音不标准时，语音识别AI会频繁出现错误。
详细情境举例： 你对智能音箱说“播放周杰伦的《晴天》”，它听成了“播放周杰伦的《今天》”，然后播放了一首完全不相关的歌曲。或者你跟朋友在电话里聊天，智能客服试图识别你们的对话，结果完全抓不住重点。
图像识别的误判： AI可能会将不同的物体混淆，或者在特定光照、角度下识别失败。
详细情境举例： 在自动驾驶领域，一个优秀的识别系统应该能区分行人、自行车、路障等。但如果一个“智障”的AI在识别障碍物时，将一个塑料袋误判为骑车的人，或者将路边的树叶误判为红灯，那后果将不堪设想。人脸识别系统在低光照或戴口罩的情况下识别率大幅下降，也是一种表现。
四、智能家居设备的“不智能”表现
联动失灵或误联动： 本应实现智能联动的功能，却经常失灵，或者在错误的时间做出错误的操作。
详细情境举例： 你设置了“回家模式”，希望一开门灯就亮、空调就打开。但由于网络问题或设备本身的问题，灯没亮，或者空调一直不工作，甚至有时在你不需要的时候反而触发了某个模式。
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详细情境举例： 你对智能音箱说“关灯”，它沉默半天，然后说“抱歉，设备未响应”，或者你点击App按钮，界面卡住不动。
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这些“智障”表现的根源，通常在于AI技术本身的局限性，以及它们是如何被设计和训练的：
数据不足或质量不高： AI的学习依赖于大量高质量的数据。如果训练数据有偏见、不完整或错误，AI就会学到错误的模式。
算法设计缺陷： 算法本身可能过于简单，无法处理复杂情况，或者缺乏对常识、逻辑推理的有效建模。
对上下文和语境理解的不足： AI往往很难真正理解人类语言的深层含义、情感色彩、隐含信息以及社会文化背景。
缺乏真正的世界模型： AI不具备人类那样对世界运行规律的内在理解和认知。
过度拟合或欠拟合： 模型可能对训练数据过度敏感，导致在新的数据上表现很差（过度拟合），或者模型过于简单，根本学不到有效信息（欠拟合）。
安全和伦理的考虑不周： 在某些情况下，为了避免AI产生不当内容，设计者可能会对其进行过度的限制，反而导致其失去了很多应有的智能。
“人工智障”的出现，不仅让用户感到沮丧和无奈，也提醒着我们，人工智能的发展之路仍然漫长而充满挑战，需要我们在技术、数据、算法和应用场景上不断地探索和优化。这背后是无数次失败的尝试和不断迭代的改进。
网友意见
1990年发售的《勇者斗恶龙4》里就有人工智障了。这作首次加入了AI系统，并且从第五章开始，玩家在战斗中只能操作主角一人，其余的同伴全部自动战斗，于是造就了这位神官战士克里夫多的智障传说。
FC版的DQ4，AI一开始是白纸一张，通过战斗逐渐记录敌人的抗性和弱点——这就是游戏宣传的“学习系统”。但问题是，BOSS只出现一次，学来的经验根本无用，克利夫多每次碰到新的BOSS，依旧首先使用对BOSS无效的即死咒文——初期是ザキ，后期是ザラキ——除了浪费MP以外，没有任何用处。
FC受限于机能，单个敌人的HP不能超过1024（强力BOSS就设置一个每轮回血），所以最终BOSS每一次变身其实都是出现一个新的敌人——AI每次都要重新学习。
当最终BOSS的最终形态出现时，会自动挂上魔法反射，如果这时候还对他使用即死，那就悲剧了。
在之后的作品（包括4代的重制版）中，这个学习系统再没出现过，而代之以AI一开始就知道所有敌人的弱点和抗性，会在战斗中做出最合适的行动。
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