人工智能存在信任问题。我们依靠AI越来越多，但它还没有赢得我们的信任。
例如，以Autopilot模式驾驶的特斯拉汽车在撞击停止车辆方面有着令人不安的历史。亚马逊的面部识别系统在很多时候都有效，但当被要求将所有535名国会议员的面孔与2。5万张公开逮捕照片进行比较时，它发现了28个错误匹配。一项旨在审查亚马逊求职者的计算机程序被发现系统地歧视妇女。每个月，都会有新的AI弱点被发现。
现在的问题不在于今天的AI是否需要做得更好，而是今天的AI需要尝试做一些完全不同的事情。
特别是，我们需要停止构建那些只是用来更好检测数据集统计模式（通常被称为深度学习的方法）的计算机系统通常使用称为深度学习的方法，开始构建能够掌握时间、空间和因果关系三大基本要素的计算机系统。
现今的AI系统对这些概念知之甚少。以时间要素为例，我们最近在谷歌上搜索了“乔治华盛顿有没有电脑？”，这是一个答案需要在时间框架内将两个基本事实（华盛顿生活时期、计算机发明时期）联系起来的问题。谷歌的前10个搜索结果都没有给出正确答案。搜索结果甚至没有真正解决这个问题。排名最高的链接是《卫报》关于玛莎华盛顿电脑肖像的新闻报道。
而谷歌的TalktoBooks也没能做到更好，这是一个旨在通过从庞大的文本数据库提供相关段落来回答问题的AI项目。它提供了20个段落，其中包含大量事实，其中一些涉及乔治华盛顿，另一些涉及计算机的发明，但两者之间没有任何有意义的联系。
而涉及空间和因果关系的概念时，AI的情况更糟。即使是一个年幼的孩子，第一次遇到奶酪刨丝器，斗可以弄清楚为什么它有锋利边缘的孔，哪些部分可以让奶酪掉落，哪些部分是你可以用手指抓住的等等。但现存的AI系统没有一个可以正确理解对象的形状如何与其功能相关。机器可以识别出什么是物体，但不能识别物体的物理特...
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