AI如此努力，却仍不够智能

在商业史中，人们记录了许多意义非凡的时刻。1876年贝尔打出第一通电话时说到：“沃森先生请你过来，我想见见你”，这一刻便是其中之一。另一个意义重大的瞬间发生在1997年，IBM制造的计算机“深蓝”在象棋比赛中打败了当时的世界冠军卡斯帕罗夫。此外，在2011年时，一台更加智能的IBM计算机“沃森”在名为“危险边缘”的电视游戏节目中打败了人类选手，赢得了比赛的胜利。

IBM深蓝对战卡斯帕罗夫

后面关于IBM的两个事实告诉我们，机器智能正在飞速进步。我们并不清楚在“危险边缘”这个游戏中胜出意味着什么，也不知道需要多聪明才能获胜。但不管怎样，计算机的胜利让技术人员们兴奋不已，因为这意味着图灵确立的衡量计算机智能水平的指标中，它们已经实实在在跨出了重要的一步。他的图灵测试预言，在有一天机器将能够和人类进行交流，而它们表现出的交流方式，将使得人们无法分辨交流的究竟是人类还是机器。

在某种程度上来说，出现这种计算的进步并不费解。早在40年前，芯片巨头英特尔的联合创始人戈登摩尔所提出的摩尔定律就暗示了这一切。这条定律指出，每隔两年计算机芯片的性能将翻倍。虽然这不是什么里程碑式的定律，但这些年计算机的不断进步表明，时至今日，它们仍在以类似的速度扩展运算和数据处理能力。

艾伦图灵

当1959年的一台IBM计算机和人类玩跳棋时，它还不具有“深蓝”那样高的计算能力。而且相比象棋而言，跳棋很容易，因为它有很多重复的运动，并且计算量也更小，不过当时计算机的能力也非常有限。而“危险边缘”则是一个完全不同的游戏，它比动一动棋子复杂得多。“深蓝”在这个游戏上取得的胜利对人工智能领域的人来说，就是一个意义非凡的时刻。但是，海量数据的处理真的能够带来真正的智能或者是仿真人工智能吗？

把一切交给计算机？如今，有大大小小众多的公司都在探求人工智能的圣杯。他们中的许多还扑朔迷离，IBM则是个另类，他们的沃森现在被人们当作一个工具来使用。在纽约，有一幢紧邻硅巷的建筑，里面的人们正努力开发它的智能。这些人中包括来自贝尔实验室的专家，用于开发机器智能的语音识别能力。

在纽约的一家医院，一名著名的癌症专家正使用沃森的数据收集能力来扩展其知识库，根据输入的症状信息，提供给其相关领域的最新成果。

一些人认为，我们不久将进入一个新的时代，计算机诊断将大大提高人类的诊断水准，我们将很快从药用社会很快会变为机器智能社会。不过纽约的专家们不这样认为，他们相信人类医生在一些关键的地方仍然会起到作用。医生可以使用沃森来扩展学识，但不会用它做独立的诊断分析。

沃森赢得“危险边缘”竞赛

我们经常会看到一些讨论：机器在什么时候会超越人类的思维？从事这一领域的专家对一些论断大多持谨慎的态度，这些论断包括Google总工程师科兹维尔提出的接管论。他认为，人类将很快在智能机器前黯然失色。他坚信总有一天（可能是2050年），计算机将进化到和人类一样聪明。而根据摩尔定律，在那两年之后，它们的聪明度还将翻倍。到那时，把世界拱手让给它们也是意料之中的事，因为它们比我们知道的要多得多，而且还会不断进步。

除了他关于机器接管的奇点理论，许多人还是认为，在计算机能力演化的过程中，人工智能并不是一个固定的门槛。伴随着海量数据存储的增长，这其实是计算机不断扩展的检索和模式认知能力的写照，人工智能的概念反映了计算机处理这些事物的能力。每一小步，如每一次机器对人类在象棋、跳棋或者“危险边缘”的胜利，都是向着造出和我们一样充满智慧的机器所迈出的实质性一步。

但是处理数据并从中学习，只是人类掌握的事物中的一部分。对于我们中的很多人来说，计算机掌握大量数据已是非常聪明，但仍然没有达到人类般的智慧。

这一过程可能会要经历很长时间，而像沃森这样的计算机还会完成更多让人印象深刻的成就，但这些成就绝不会是实现真正的人工智能本身。