理解我們的語言，通過觀察我們的姿勢表情猜測我們所想所需的計算機一直是人工智能的追求。新款蘋果手機中裝備的具有人工智能的“個人助理”Siri因為出色的工作引起廣泛關注，雖然它也經常因為一些滑稽的錯誤而備受嘲笑。

　　蘋果的Siri和其他具有人工智能的語音識別軟件———比如G oogle的語音搜索———顯然是重要，不僅因為它們現在能干什么———比如打電話，安排約會———而在于它們預示了什么。Siri對人類語言的識別水平也許僅僅相當于幼稚園的孩童，但仍然遙遙領先于早期的語音識別程序。“Siri很重要，”薩福說。它朝著能夠與我們語音互動的裝置又邁進一步。我們正在用技術創造越來越人性化的裝置。很快與人類語音交流將成為各種機器的標準配置……事實上，有一天，不能語音互動的裝置反而被視為反常。

　　Siri的開發者，SR I International的諾曼·溫納斯基和比爾·馬克認為，Siri是創造終極“個人虛擬助手”的第一步。去年，兩人在技術博客T echCrunch上發表文章說，“Siri不僅需要識別語音，還需要了解自然的語言、前后文、邏輯……我們還只是看到了冰山的一角。”在不遠的將來，個人虛擬助手將變得更加有用。它們可以幫助人類安排假期、購物、選擇醫保方案，甚至幫你駕駛汽車。

　　能夠自動駕駛的汽車已經進入公路測試階段。“我認為這是發展的必然，”人工智能專家林賽說，人工智能駕駛的汽車有諸多的優勢，比如它們不會因為一邊開車一邊補妝而分心。

　　當G oogle的亞寧乘坐自動駕駛汽車的時候，他不會打電話，或是閱讀自己喜歡的博客，或是打一個盹。在汽車從他的家開往G oogle總部的路上，他一直忙著分析并監督汽車收集的數據。“由于汽車自動駕駛，作為一名純粹的乘客感覺當然要放松很多，少了很多壓力，”他說，“時間似乎也過得更快。”

　　曾經是科幻題材的自動駕駛汽車可能很快就會進入人們的車庫。K PM G顧問公司和汽車研究中心共同發表的一份調查報告預計，自動駕駛汽車將于2019年開始銷售。G oogle公司自動駕駛汽車也許是最廣為人知的，很多大汽車制造商，比如福特、奧迪、本田和豐田，也都在自動駕駛汽車的研究上投入巨資。

　　Google的自動駕駛汽車裝備有掃描儀、雷達、激光、G PS、攝像機和軟件組成的復雜系統。在開始測試之前，一個人必須手動駕駛汽車沿著要測試的路線走一圈，創造這條線路———包括交通信號燈和其他障礙物———的詳細地圖。這些信息被下載到汽車的內置軟件。當轉換為自動駕駛模式時，車上的各種監視設備監視路況，將數據傳回電腦，軟件據之做出必要的速度和方向調整。如有必要，人可以隨時接管方向盤;在公路測劃開始后的近兩年時間里，G oogle的自動駕駛車隊累計行駛了超過30萬英里，沒有發生一次事故。

　　雖然現在還無法知道公眾能否很快接受自動汽車;如果出現故障將會發生什么，但K PM G報告的作者們對這一技術竭力推崇。他們列舉的優勢包括：縮短交通時間，增加生產力，更重要的是還能減少交通事故的發生。今年年初，在西班牙巴塞羅那汽車世界大會上，福特汽車公司的董事長比爾·福特在演講中說，裝備有人工智能的汽車在未來至關重要。他說，“如果什么都不做，我們將面臨‘全球大塞車’———沒有盡頭的交通堵塞，白白浪費時間、能源和資源，甚至會阻礙商業發展，危害人們的健康。”

　　不久前，哥倫比亞大學的帕特夏琳·廷特查科在一份研究報告中估計，能夠與其他汽車相互溝通的自動駕駛汽車可以讓我們的高速公路流量增加273%.

　　剩下的挑戰依然艱巨。一輛真正自動化的汽車必須像人類駕駛者一樣思考、反應。比如，當人開車時看到道路上出現一個球，人類會判斷附近有小孩，必須減速。目前，人工智能還不具備這樣的推理能力。但技術正在一步步向這個目標接近。新款汽車已經具備了幾年前的汽車所不具備的自動功能———包括自動平行泊車、車道漂移警告信號、巡航控制調整。

　　立法者們也注意到新的技術。今年年初，內華達州頒發了全美國第一張自動駕駛汽車執照，而加州立法機構最近也批準在公共道路上進行自動駕駛汽車的最終測試。佛羅里達正在考慮類似立法。

　　“很難說，自動駕駛汽車大眾化要等到什么時候，”亞寧說，在乘坐自動駕駛汽車時，一路上有很多人對他豎起大拇指，“但令人激動的是，這顯然是汽車發展的正確方向。”

　　第一眼看上去，華盛頓州立大學(W SU )的學生公寓和其他大學宿舍并沒有什么不同：稀少的家具、一臺筆記本電腦隨意擺放在沙發上，角落里放著電視和D V D播放器，一本學生生存手冊里塞滿了各種商品優惠券。

　　但仔細觀察就會發現一些不同之處。靠近廚房的墻壁上的電燈開關閃爍著藍白光。在冰箱、食櫥門、微波爐上安裝有特殊感應器。水槽下裝有流量檢測儀。

　　這一切都是華盛頓州立大學的CA SA S智能房屋計劃的一部分。該計劃利用人工智能讓房屋更高效節能，幫助改善住戶的生活。該項目開始于2006年，負責人是機電工程和計算機學院教授戴安·庫克。這里的智能房屋有40至50個移動或熱能感應器，不同于美國其他一些類似項目，并沒有安裝攝像機或麥克風。

　　運動感應器讓研究者了解人在房屋中的位置。他們收集居住者的生活習慣信息。一旦系統熟悉了某個人在房屋中的活動，可以判斷某一習慣性的活動是否發生———比如服藥、鍛煉。知道某天的時間和這個時間居住者通常的活動，“通常就足以判斷此人現在在干什么。”

　　WSU智能房屋研究的主要目的是協助老年人生活。隨著嬰兒潮一代步入老年，國家醫療系統面臨巨大危機。庫克的研究意圖找到一種方法，讓老年人———尤其是患有老年癡呆癥和輕微行動障礙的老人———能夠延長獨立生活的時間，同時減少看護人員的負擔。西雅圖一個大型的輔助看護結構也在20個老年公寓進行智能房屋技術研究。智能房屋也能通過監督人們的活動，獲得關于居住者健康狀況的線索。“如果能夠開發出一種悄悄地持續觀察人類活動的技術，我們也許能夠發覺被觀察者自己也未察覺的變化，”W SU心理學教授莫琳·施密特-艾齊科姆說。

　　在不久的將來，感應器似乎將會變得無處不在。在韓國首都首爾的旁邊，一座名叫松島的智能城市正在建設中，計劃2017年竣工。松島將密布感應器，用于監控一切，比如水和能源的使用，垃圾的處理，甚至還可以指導城市交通。

　　很多可能會覺得，這樣無所不在的監督系統讓人感到害怕不安，但具有人工智能的機器人或其他裝置也可以成為可愛的伴侶，尤其是孤獨的老年人的伴侶。人們已經對具有人工智能的裝置產生了某種情感。“我們愛我們的電腦;我們愛我們的手機。這些裝置讓我們感受到了人的氣息，”上月蘋果公司的另一位創始人史蒂夫·沃茲尼亞克在帕洛阿爾托的一個論壇上說。

　　新影片《機器人與弗蘭克》講述了發生在不久的將來的故事：一位老人得到了一個機器人，最初他對它極其排斥。但是“慢慢地，兩”人“的關系在悄悄變化、互相影響。”影評網站Film journal.com點評，“自《虎豹小霸王》(ButchCassidyandtheSundanceK id)以來，還沒有那一部影片將男人之間的友誼描繪得如此富有意義且幽默有趣……完美的伙伴關系是這部影片的靈魂。”(來源:南方都市報 南都網

　　并非所有人工智能技術都會帶來幸福結果。除了個人隱私受侵犯的擔憂之外，人工智能還可能導致大批人失業，尤其是對于不需要太多技術的行業。有一則笑話說，“一座現代化的紡織廠只雇傭一個人和一條狗———人的工作是喂狗。狗讓人遠離機器。”

　　“我們正在經歷的所謂的‘不創造新工作的經濟復蘇’就是機器智能提高的結果，這些新誕生的公司從一開始就不需要人類工人，”未來學家薩福說。Facebook已經成長為一家資產數十億的公司，但卻只有幾十個雇員，早幾年，對于這樣規模的公司是無法想象的。另一位未來學家托馬斯·弗雷預言，到2030年，超過20億個工作將會消失———但他又補充說，新技術將為那些有能力的人創造眾多新的工作。

　　分析者已經注意到勞動力市場的變化。對于高技術和高學歷人才，還有那些低級的服務性工作比如廚師、美容師、家政助理或保安的需求依然強勁。但在制造行業，藍領工人不斷被機器人取代。亞馬遜網站最近購買了用機器人承擔倉庫內搬運工作的K ivaSystem s，大幅減少了對人工的需要。

　　人工智能同樣開始侵入非制造業領域。《與機器賽跑》一書作者埃里克·布林約爾松和安德魯·麥克菲說，“人工智能革命對于白領工作的威脅正如機械化革命對于藍領工作。”律師們可以用智能程序取代助手研究案件。《福布斯》雜志用一款叫N arrativeScience的智能軟件代替記者撰寫關于公司盈利的報道。稅務籌劃軟件和旅行網站也代替了從前人做的工作。從銀行、航空公司到有線電視公司，眾多企業都將它們大部分的客戶服務工作交給了自動服務亭或語音識別系統。薩福說，“當我們等待機器聰明到能夠與我們進行長時間有意義對話的時候，機器已經聰明到能夠消滅或搶走人類的工作。”

　　我們不得不承認人工智能已經長足進展，好奇號火星探測器就是一個最好的例證。“實在是了不起。讓人難以置信，”人工智能專家林賽說，“它(好奇號)絕對代表了智慧。”在地球上除了人類沒有其他生物能夠做到它所做的。但是與此同時，“不同于人類宇航員，它并不理解自己在干什么。”

　　機器最終能否出現真正類似人類的智慧，包括自我意識(在科幻影片《2001：太空漫游》中，計算機霍爾的自我意識覺醒最終導致它“精神”崩潰。)“我認為，我們已經通過了圖林測試，只是還不知道而已。”佛羅里達人與機器認知研究所的高級科學家帕特·海耶斯不久前在接受英國《電信報》采訪時說。想一想，他說，在1950年，當圖靈提出他的測試方法時，任何人與Siri對話都會大吃一驚，“他們絕對無法想象自己是在和機器對話。”

　　但也有人認為，人工智能在相當長的一段時間里依然將處于原始階段。“常識并不那么尋常。它需要相當程度的對世界的了解，”iR obot的安格爾說，“我們將看到越來越多的和人類互動的機器人。但它們距離近似人類水平的智能還很遙遠。這個距離不是5年，不是10年。而是非常非常遠。”

　　麻省理工學院的溫斯頓自詡技術樂觀主義者，即使他也表現得很謹慎。他說，“預言未來很容易———但要預言未來事件發生的具體時間卻很難。”今天，人工智能大量依靠“大數據”技術———迅速廉價地處理海量的信息，在堆積如山的信息中搜索，判斷有意義的聯系。但這種方式和人類邏輯相距遙遠。溫斯頓說，長期目標是設法將這種“大數據”方式與初級的邏輯推理相結合。

　　溫斯頓認為，今天的人工智能研究所處的階段相當于1950年D N A結構發現3年前的生物學。“當時人人都很悲觀，大家都在說，我們可能永遠都琢磨不透啦，”他說，然后雙螺旋結構橫空出世。“在之后的50年里，生物學取得了難以想象的進步。”溫斯頓補充說，人工智能也需要這樣一兩個重大突破……“