2018年6月14日至7月15日，第21届国际足联世界杯足球赛在俄罗斯举行，四年一届的世界杯再一次展现出它特有的魅力。不论男女老少、球技高低，也不论是否懂球，世界杯吸引了全世界球迷的目光。除了观看比赛，很多球迷都在预测各场比赛的胜负、进球等，而有些动物也在食物的“诱惑”下摇身变为了“预言家”。比如继2010年世界杯“预言帝”章鱼保罗（Paul）后，2018年世界杯“预言官”猫咪阿喀琉斯（Achilles）成为了预测“新星”，但在此过程中，显然猫咪对食物的兴趣更胜于世界杯。与此同时，有些人工智能也在对世界杯进行预测：美国高盛集团通过人工智能预测巴西队将击败德国队取胜；俄罗斯彼尔姆国立研究大学的学生通过建立神经网络预测德国队将击败巴西队取得冠军；德国多特蒙德工业大学、慕尼黑理工大学以及比利时根特大学的研究人员的计算结果则是西班牙队最终夺冠；百度大数据研究院更是基于5年内 987支球队的3.7万场比赛数据构建了“世界杯预测”模型。抛开人工智能系统预测的准确率，我们不禁要问：它们在预测世界杯时是否会对世界杯感兴趣？
实际上，人工智能（Artificial Intelligence，AI）领域存在专用人工智能（Special-purpose AI，SAI）与通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）两个不同的派别。尽管人工智能这一提法沿用至今并逐渐与专用人工智能等同，但事实上专用和通用存在根本性的理论差异：专用人工智能的目标是在行为层面“看起来像有智能”，通用人工智能则关注系统内在层面“如何才能实现真正的智能”。具体而言，前者的智能落脚在目标问题的预设算法，后者则根本不存在这样的预设算法，其问题解决的思路和方法都是在系统与外界互动中学习和积累起来的；前者无法自然产生情感和动机，而后者则可以拥有类人的情感、动机，乃至人格、顿悟和自我意识等高级认知功能。
由此可见，上文所述那些对世界杯进行预测的人工智能系统皆属于专用人工智能，其优势在于“专注”：从训练数据、算法设计到模型构建、参数调整等，系统的一切都紧密围绕世界杯预测，即此类系统的目的存在单一性、经验存在领域性、功能存在专用性。因此，在特定问题的计算上，专用人工智能系统通常会更加出色，然而，其代价也非常明显。
第一，系统并未真正拥有“智能”。系统的运行是预设算法框架下不同输入输出的映射，而训练模型本身也只是对真实世界历史数据的某种拟合，毫无“理解”可言。
第二，专用人工智能系统可以有“偏好”，却没有情感。专用人工智能系统的“偏好”实际上是一种偏向，有数据、算法和人工三个主要来源：使用具有偏向性的数据进行训练，模型便会产生相应偏向，即模型偏向；不同算法及其组合能够得到不同结果，从而表现出一定的偏向，即系统偏向；根据实际需求实施人工干预，从而对参数进行主动调整，即目的偏向。专用人工智能系统对构成其本身的数据、算法和模型毫不知情，“偏好”的表现也缺乏心理活动基础，更勿论情感。
综上所述，专用人工智能本质上深深镌刻着工具的特征，预测世界杯对它们而言只是一项任务。而球迷们对世界杯的预测，不论成功或失败，这种热情都源于他们自身的兴趣，对他们而言，最迷人的地方可能就在于结局的未知性，以及他们对这段富有情感的记忆的悠然回味。专用人工智能在这种意义上可能无法对世界杯感兴趣。
