2050年的智能机器人是什么样（全球之一台机器人有多智能？看看Sh
世界上之一台工业机器人 全球之一台机器人有多智能？看看Shakey从诞生到毁灭的一生
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\r\r\r01 人与机器，谁将称王游戏操纵杆和钻探设备的结合
\r\r \r\r无论机器人是否在现实世界帮助了我们，人工智能已经不可辩驳地日益成为我们生活的一部分。今时今日，麦卡锡和恩格尔巴特最为核心的冲突仍然悬而未决——一种 要用日益强大的计算机硬件和软件组合取代人类；另一种 则要使用相同的工具，在脑力、经济、社会等方面拓展人类的能力。需要注意的是，若软件和硬件机器人都足够灵活，它们最终都会变成我们在程序中为它们设计的模样。
\r\r从大学退学的时候，比尔·杜瓦尔（Bill Duvall）就已经是一个黑客了。不久，他“邂逅”了一个身高1.8米、名叫Shakey的轮式机器人。1970年，《生活》杂志（Life）将Shakey称为之一个“电子人”（electronic person），那时的它本该享受自己的辉煌时期。Shakey虽然是机器人，但它更像R2-D2一类的移动机器，而不是《星球大战》中的类人C- O。简单来说，它就是一堆装配有传感器和机动轮的电子设备 体，起初使用线缆连接其他设备，后来升级到可与旁边的主计算机实现无线连接。
\r\rShakey并不是世界上之一个可移动机器人，但它却是之一个被设计成能够完全自动化运转的机器人。作为对人工智能的早期实验，Shakey的设计初衷是具备推理周围世界、规划自身动作并执行任务的能力。它能够在自己那高度结构化的世界中发现和推动目标物体，并按照预先的规划四处移动。除此之外，作为未来将诞生的众多发明的前身，Shakey被视作那些“更有野心”的机器的原型——用军方术语来说，就是能在“恶劣的环境中”生存的设备。
\r\r虽然时至今日这一项目几乎已经完全被世人遗忘，不过毋庸置疑的是，Shakey的设计师们是当今计算技术的先驱，而这些技术正在被数十亿现代人使用。汽车和手机地图软件采用的技术也出自打造Shakey的团队之手，他们采用的A算法是目前已知的寻找两点之间最短路径的更优 。在Shakey项目临近结束时，研究任务中又加入了语音控制，从这一点来看，如今的苹果Siri语音服务也算得上是这台设备的“后裔”。就这样，作为一堆驱动器和传感器的 体，Shakey开始了自己的生活。
\r\r杜瓦尔在美国旧金山半岛南部地区长大，父亲是一位物理学家，曾经参与过斯坦福研究所（SRI）的机密研究——这是一个军事智库，也是Shakey的家。20世纪60年代中期，杜瓦尔读完了加州大学伯克利分校的全部计算机编程课程，两年后，他选择辍学加入父亲工作的团队，这里距离斯坦福大学校园仅有几公里。自此之后，杜瓦尔进入了一个与世隔绝的圣殿，在这里，主计算机就等同于最初的神明。
\r\r对这个年轻的黑客来说，斯坦福研究所是进入另一个世界的大门，在这里，技术高超的程序员们 出了各种优雅、精密的软件机器。20世纪50年代，斯坦福研究所开发出首批“支票处理”计算机。杜瓦尔加入斯坦福研究所后原本要参与一家英国银行的业务自动化项目，不过，由于这家银行被合并到一家规模更大的银行，这一项目也被无限期地搁置了。利用这段时间，杜瓦尔享受了人生中之一次欧洲假期，然后又回到加州门洛帕克（Menlo Park）重新书写自己与计算机的“浪漫故事”——他加入了负责Shakey项目的人工智能研究团队。
\r\r与很多黑客一样，杜瓦尔显得有些不合群。在高中时期，他加入了当地的一个自行车俱乐部，常常在斯坦福周围的小山上骑行——比电影《突破》（Breaking Away）上映还早了10年。20世纪70年代，这部电影的上映改变了美国人对自行车竞技的看法，可是在60年代，骑车仍被视作一种放荡不羁的波西米亚式运动，吸引的都是人们眼中的乌合之众——个人主义者、独来独往或没有前途的家伙。其实，这样的景象与杜瓦尔的世界观很相近。在上高中之前，他曾就读于半岛学校（Peninsula School），它相当于一个中小学的替代学校。这所学校坚持一种不同的教育哲学，那就是孩子应该从实践中用自己的节奏学习。在这里，杜瓦尔结识了一位名叫伊拉·桑德皮尔洛（Ira Sandperl）的老师。桑德皮尔洛是一名甘地学者，也是斯坦福大学附近的开普勒书店的常客；他也曾是美国民谣女歌手琼·贝兹（Joan Baez）的导师，正是他为杜瓦尔灌输了一种独立汲取知识、面对世界的能力。
\r\r杜瓦尔是之一代计算机黑客中的一员——这是从麻省理工学院衍生出的一种亚文化，在这里，计算的目的就是计算本身，与机器相关的知识、代码都能得到自由共享。这种文化迅速向美国西海岸“移民”，并在斯坦福大学、加州大学伯克利分校这样的计算设计中心扎下根来。
\r\r在那个时代，计算机的稀有与罕见还是令人难以想象的，仅有的几台巨型机器也都“躲”在银行、大学和 赞助的研究中心里。不过，在斯坦福研究所，杜瓦尔却可以不受任何限制地接触那台足有一间屋子大小的机器——这台设备原本是为军方资助的一个高级项目购买的，后被用于运行Shakey的控制软件。
\r\r斯坦福研究所和附近的斯坦福大学人工智能实验室（SAIL）都隐藏在斯坦福大学后的山丘上，这里有一群紧密团结在一起的研究人员，他们相信，人类能够创造一种可以模仿人类能力的计算机。对这群科学家来说，Shakey便是未来的一个醒目的征兆，他们认为再过短短几年，能让机器人像人类一样行动的技术突破就会出现。
\r\r事实上，在20世纪60年代中期美国东西海岸的人工智能科学家圈子里弥漫着一种几乎无限乐观的情绪。1966年，在斯坦福研究所和斯坦福大学人工智能实验室启动机器人与人工智能项目的，在美国的另一边，另一位人工智能先驱、麻省理工学院的马文·明斯基（Marvin Minsky）安排了一位本科生着手在夏季项目中进行计算机视觉领域的研究。
\r\r，现实却让人失望。加入Shakey项目组之前，杜瓦尔曾先后加入斯坦福研究所其他几个项目的工作。尽管人工智能注定会改变世界，但这位年轻的程序员看到的只是这台机器人勉强能像婴儿一样蹒跚学步。
\r\rShakey被放在一个开放的大房间里，里面铺着油毡地板，有两个放满电子设备的架子。房间里散落的几个盒装物体是它的“玩具”。为Shakey提供“智慧”的主计算机就在它附近。Shakey的传感器能够捕捉到它身边的世界，然后进行“思考”——即使是在它那个封闭、受控制的小世界里。在每一次恢复行动之前，它都会站在那里一动不动地发几分钟呆，就像正看着小草生长。，它还会频繁死机，有时仅仅运行了几分钟就会耗光全部电量。
\r\r在几个月的时间里，虽然杜瓦尔更大程度地利用了当时的条件，但他能够预见到这一项目距离完成自动化军事岗哨或观察任务的目标还有好几个光年。他尝试通过给测距仪（一种基于旋转镜设计的笨重设备）编程来找乐子。不幸的是，这个设备也经常会出现机械故障，这让软件开发在错误预测和恢复过程中变成了一种令人不快的体验。一位负责人告诉他，这个项目需要一个“概率决策树”来完善机器人的视觉系统，杜瓦尔花了大量时间来编写程序工具，让它能够程序化地自动生成这种“树”。Shakey的视觉系统比测距仪的效果要好。即使只是最简单的机器视觉处理过程，Shakey仍然能够识别出物体的边缘和基础形状，这是它了解周围环境并开始活动的重要基础。
\r\r杜瓦尔的上司坚信，应该按结构化概念打造自己的团队，所以“科学”只能由“科学家”完成。程序员只不过是在底层从事繁重工作的劳动者，这群“码农”的任务是实现上级的设计思路。团队的部分领导似乎打算追求高层次的目标，且这一项目实行军事化管理，级别森严，这让像杜瓦尔这种低等级程序员的生活毫无动力，他们完全陷入了为机器驱动程序或其他软件接口“搬砖”的工作中。这样的现实无法得到这位年轻黑客的认可。
\r\r对这个年轻人来说，机器人是一个很酷的想法，可是在《星球大战》上映之前，世界上并不存在任何鼓舞人心的原型。20世纪50年代，电影《禁忌星球》（Forbidden Plannet）中出现了一个名叫Robby的机器人，但它却很难在更广阔的世界中激发人们的灵感。简单来说，Shakey无法很好地工作。不过幸运的是，斯坦福研究所是一个庞大的机构，很快，杜瓦尔的注意力就被更有趣的项目吸引了过去。
\r\r比尔·杜瓦尔，在AI和IA中游走的之一人
\r\r从Shakey实验室走到楼下的时候，杜瓦尔经常会碰到一个研究团队，当时他们正在打造一款运行NLS或oNLine系统的计算机。Shakey项目组等级森严，但这个由计算机科学家恩格尔巴特负责的项目却有着截然不同的景象。恩格尔巴特手下的研究人员是一群不拘一格的家伙，他们是穿着古板的白衬衫、蓄着长发的计算机黑客。当时，这群人正努力将计算带往另一个发展方向，它看上去甚至和传统项目不在同一个坐标系中。当时的Shakey项目还在努力模仿人的大脑和躯体，可恩格尔巴特却有着一个非常不同的目标。在第二次世界大战后期，他曾读到万尼瓦尔·布什（Vannevar Bush）的一篇文章，其中提及了一个名为Memex的信息检索系统，可以用它管理全世界的所有知识。后来，恩格尔巴特断定，这样的系统可以在当时新推出的计算机上实现。
\r\r恩格尔巴特认为，当时正是“建立一个互动系统来捕获知识、组织信息”的更好时机，这种方式能让一小群人，即科学家、工程师和教育家们更有效地进行创造与合作。在那时，恩格尔巴特已经发明了计算机鼠标，并构想出了超文本链接的概念，它在几十年后成了现代互联网的根基。除此之外，与杜瓦尔相似的是，恩格尔巴特也是那个狭隘计算机科学世界中的一个局外人，“蜗居”那个世界的家伙们总是习惯于将理论与抽象视为科学的基础。
\r\r人工智能定义的世界与恩格尔巴特的“智能增强”理论之间的鸿沟已经非常明显。事实上，20世纪60年代恩格尔巴特造访麻省理工学院来展示自己的项目时，马文·明斯基就抱怨说，那是在浪费研究经费，这些钱充其量只能造出一些华而不实的文字处理器而已。
\r\r尽管没能获得计算机科学家们的尊重，但所幸恩格尔巴特能够对自己被当作“主流学术世界门外汉”的状况泰然处之。在参加五角大楼定期举办的美国国防部高级研究计划局（DARPA）审查会议时，得到资助的研究人员常聚在一起分享他们的研究成果。恩格尔巴特的展示经常会以一句“这不是计算机科学”开篇。然后，他会描绘出一种愿景，让人们使用计算机来“引导”自己的项目，让学习和创新变得更强大。
\r\r即使这并不是计算机科学的主流，但这些想法却让比尔·杜瓦尔着了迷。不久后，他决定转为这支团队效力，于是搬到了以前项目组楼下的恩格尔巴特实验室。不到一年，他就不再挣扎着为“首个有用的机器人”编码，转而为连接两台电脑的 编写代码（它在未来将变为互联网）。
\r\r1969年10月29日深夜，杜瓦尔成功地通过从 公司租到的一条数据线路将位于门洛帕克的恩格尔巴特的NLS系统与洛杉矶的一台由另一个年轻黑客控制的计算机建立了连接。因为其特殊经历，比尔·杜瓦尔也成了全世界之一个从“用计算机取代人类”领域的研究跳槽到“用计算机来增强人类智慧”领域的人。他也是首个站立在两大工程师阵营之中的人，这两大群体至今仍然站在一条隐形的“分割线”两侧对峙。
\r\r这个从20世纪60年代开始的项目在1970年左右进一步加速，并成为斯坦福大学附近的第三个实验室。施乐公司的帕洛阿尔托研究中心用个人计算机和计算机 的尝试进一步延伸了这个由麦卡锡和恩格尔巴特实验室孕育出的想法，再后来，这一想法又被苹果、微软等公司进一步成功地商业化。个人计算行业带来了风险投资家约翰·杜尔（John Doerr）在20世纪90年代提出的“史上更大的财富合法积累”。
\r\r大多数人都是因为“鼠标之父”的头衔才听说恩格尔巴特的大名的。其实，他有着更宏大的理念——使用计算机技术，让一小群人能够通过利用更强大的软件工具来“引导”其项目和组织活动，创造他眼中的那种“群体智商”（collective IQ，它能够超过任何单一个体的能力）。鼠标仅仅是帮助提升人类与计算机交互能力的一个简单的小工具。
\r\r在创建斯坦福大学人工智能实验室的时候，麦卡锡对世界的影响在很多方面与恩格尔巴特十分相似。像艾伦·凯（Alan Kay）和拉里·泰斯勒（Larry Tesler）这样对现代个人计算机设计有过巨大推动作用的人，是经由他的实验室进入施乐，后来又转投苹果的。惠特菲尔德·迪菲（Whitfield Diffie）则带走了“为现代电子商务保驾护航”的加密技术。
\r\r，两个在斯坦福研究所和斯坦福大学人工智能实验室进行的项目直到现在才开始带来一些实质性的影响机器人技术和人工智能软件。这两项研究的目标都不仅是带来经济效益，它们要做的是孕育智能机器新纪元，从根本上改变我们的生活方式。
\r\r在这些实验室成立之前，人们就已经预计到了计算和机器人技术的影响。早在1948年计算时代刚刚进入黎明的时候，诺伯特·维纳就提出了一种“控制论”的概念。在《控制论》（Cybernetics）一书中，他概述了一种关于控制与通信的全新的工程科学，并预言了这两种技术的出现。维纳还预见到了这些新工程学科的影响。《控制论》出版两年后，他又在其姊妹篇《人有人的用处》（The Human Use of Human Beings）中探索了自动化技术的价值与危机。
\r\r维纳是更先预见到信息技术双重可能性的人，这把双刃剑可能逃离人类掌控并反过来控制人类。，他还是最早对机器智能的到来提出批判的学者将决策权给予无法进行抽象思维的系统是存在危险的，因为它们将完全从功利的角度进行决策，而不会考虑更为丰富的人性价值。
\r\r两大阵营的奇点之争主人、奴隶还是伙伴
\r\r20世纪50年代，恩格尔巴特曾在美国宇航局（NASA）的艾姆斯研究中心（Ames Research Center）担任电子技术员。在那里，他看着航空工程师们 小模型，然后在风洞中测试，最终将这些模型放大成为全尺寸的飞行器。
\r\r恩格尔巴特很快意识到，新的硅计算电路能够以相反的方向形成一定规模，组成“微观世界”。缩小电路后，让使用相同的成本在相同的空间中放入更多的电路成为可能。而每一次电路密度的增加，设备的性能都会得到显著提升，这种增长不是加法，而是乘法。对恩格巴尔特来说，这是一个重要观点。在20世纪50年代，现代计算机芯片诞生还不到一年时，他便意识到未来的计算能力将会足够低廉、充足，从而可以改变人类的面貌。
\r\r以摩尔定律为例，这种指数级的变化是硅谷关键的贡献之一。恩格尔巴特和摩尔预见到，计算机将会变得更强大，处理速度也会更快。同样发生剧烈变化的是计算成本，不过这一成本将持续下降而不是增加，而且这一过程也会加速进行，终有一天，世界上最贫穷的人也会有能力去购买强大的计算机。在过去5年中，这样的加速让人工智能赖以发展的必备技术得到了迅速的提升计算机视觉、语音识别、机械触摸及操作。现在，机器也拥有了味觉和嗅觉，不过更引人入胜的创新是通过电子线路模拟人类神经元，这将进一步推动模式识别的进步，从而模拟人类的认知。
\r\r日渐加速的人工智能创新已经让莱斯大学（Rice University）的摩西·瓦迪（Moshe Vardi）等计算科学家预言，最迟在2045年，在一些非常重要的工作中，人类将退出历史舞台。更有甚者，有人提出，计算机将快速进化，最终将用一代人或者最多两代人的时间超越人类智能。科幻小说作家、计算机科学家弗诺·文奇（Vernor Vinge）提出了计算“奇点”（singularity）的概念在这个点上，机器智能将取得飞速进步，它将成功地跨过那个门槛，然后实现飞跃，成为“超级人类”。
\r\r这是一个充满挑衅的说法，但想作出确切回答还为时尚早。事实上，这会让我们回忆起硅谷观察员保罗·萨福（Paul Saffo）在思考计算带来的复合影响时提出的观点，“永远不要因为短视而误解一个清晰的观点”，他经常这样提醒硅谷的计算机专家。那些坚信人类劳动力将在几十年内过时的人应该回想一下1980—2010年之间全球化和自动化发生时的背景，那时的美国劳动力实际上保持了扩张趋势。经济学家弗兰克·利维（Frank Levy）和理查德·莫内姆（Richard Murname）近期指出，自1964年以来，经济的发展实际上已经增加了7400万个就业岗位。
\r\r麻省理工学院的经济学家大卫·奥特尔（David Autor）已经对当前的自动化浪潮带来的影响进行了详尽的解释。他认为，工作岗位损失并非发生在所有领域内，相反，它主要集中于劳动结构中那些程式化的工作中，这是“后第二次世界大战时期”白领群体的扩张。经济在金字塔底部和顶部不断扩张，市场的拓展为底层工人和专家工作创造了更多的机会，但也使得中间的层级变得十分脆弱。
\r\r比起在纸上展开讨论，我更有兴趣探索更先由诺伯特·维纳在他有关自动化介绍的早期警告中提出的不同问题。麦卡锡和恩格尔巴特的不同 将会带来什么结果？这些由当今人工智能研究人员和机器人专家作出的设计决策将产生什么影响？同理，打造可以取代人类或者与人类在商业、娱乐和日常活动中互动的智能系统，将产生怎样的社会影响？
\r\r两个拥有各自独立的传统、价值观和优先顺序的技术圈子在计算世界中出现了。一个是人工智能，它正在无情地朝着将人类体验自动化的目标进发；另一个是“人机交互”（human-computer interaction, HCI），与先锋心理学家利克莱德（J.C.R.Licklider）提出的“人机共生”（man-machine symbiosis）理念发展更为相关。
\r\r在计算机时代刚刚开始时，利克莱德就提出，HCI是向智能机器前进过程中的一个过渡阶段。更重要的是，在20世纪60年代中期，利克莱德作为DARPA信息工程技术办公室的主管，将成为麦卡锡和恩格尔巴特的早期资助者。在利克莱德时代，五角大楼才被定义为真正的“蓝天”资助组织，这也是这一组织更具影响力的时期。
\r\r维纳很早就对人类和计算机器之间的关系提出了警告。10年后，利克莱德指出了用途日益广泛的计算的意义，以及计算机器与工业时代的到来之间的区别。利克莱德同样也指出，《星际迷航》中臭名昭著的博格（Borg）也将出现。博格在1988年进入主流文化，它是由机器控制的外星物种，会吸收个体，将其纳入一个“集体意识”中，它会一直说“你将会被同化。”
\r\r利克莱德曾于1960年论述了“机械性延展人”（mechanically extended man）与“人工智能”之间的差别，并针对自动化技术的早期方向向人们提出了警示“如果我们关注这一系统内的人类操纵者，便会看到，过去几年在技术的某些领域里，一种不可思议的变化已经发生。‘机械性延展’让路于机械取代人类、让路于自动化，留下的人们更多的是要提供而非接受帮助。在某些例子中，特别是一些以计算机为中心的大型信息和控制系统中，人类操纵者主要负责的是那些无法实现自动化的功能。”这一观察似乎认为这种转变的未来是自动化而非延展性。
\r\r与5年后的麦卡锡一样，利克莱德坚信，“强”人工智能似乎会在不远的未来出现，那时的机器将拥有足以匹敌人类智慧和自我意识的能力。他写道，机器与人共生的时期或许只会持续不到20年，尽管他也承认，在10年时间里或许无法研究出真正拥有类人思考能力的智能机器，这一成就也许需要50年才能达成。
\r\r，尽管他提出了“人是否会被解放或被信息时代所奴役”这个问题，却并未直接回答。相反，他描绘了一幅“赛博格”（cyborg）的画面，这是一种半人、半机器的存在。在利克莱德看来，人类操纵者和计算设备或许会彼此无缝融合，形成一个整体。这一观点毁誉参半，但它仍然回避了正题我们会成为今天正在出现的智能机器的主人、奴隶还是伙伴？
\r\r人机交互，机器的终极智慧
\r\r回顾一下人机交互的整个历史，从“问答机器人”（FAQbots）到Google Now和苹果的Siri，再到电影《她》（Her），我们看到了斯嘉丽·约翰逊所扮演的人工智能，它能进行数百个人类级别的对话。Google Now和Siri呈现出了两种截然相反的人机交互风格Siri正在有目的性地模仿人类，并取得了一定成功，具备了一种略显“别扭”的幽默感；而Google Now则选择充当纯粹的信息数据库，去除了个性或人性。
\r\r人们很容易看到这两个行业的领头羊在相似领域使用相反方式进行研究时所体现的个性。在苹果，史蒂夫·乔布斯甚至在Siri获得语音识别功能前就看到了它的潜力。乔布斯让他的设计师们专注于自然语言，将其作为控制计算机的更好的方式。在谷歌，拉里·佩奇（Larry Page）采取了完全相反的 ，坚持以人类形式描述计算机。
\r\r这一趋势会走多远呢？今天，我们无从得知。尽管我们已经可以使用有限的词汇与自己的汽车和其他家用电器对话，计算机开口说话和理解语音在这个“接口”（interface，可以控制我们周围计算机的途径或界面）世界中仍然是有利可图的市场。在人们需要与各种互联网服务和智能手机应用交互的背景下，语音识别确实会对“手忙”或“眼忙”的场景作出显著的改善。或许，脑机方面取得的进步将在一些情景下派上大用场，比如为某些无法说话的人服务，比如在玩21点时需要数牌又不可以出声的情况下。一个更令人悲观的问题是，这些机器人助手最终能否通过“图灵测试”[2]。图灵在1951年发表的论文引发了一场旷日持久的哲学讨论，甚至每年人们都会为此举行竞赛。今天，比机器智能这一问题更有意思的议题是，这一测试是否暗示了人类与机器之间的关系。
\r\r图灵测试是这样的将一个人安置在一台计算机终端前，让他通过书面问答与几个未知的对象交互。如果在一段合理的时间内，提问者无法判断自己正在与计算机还是人类交流，那么，这台机器就可以被认为是“智能的”。尽管这一测试变数颇多，一直饱受争议，但它是之一个从社会学角度提出正确问题的测试。换言之，这一测试关乎人类本身，而非机器。
\r\r1991年秋天，我报道了由纽约慈善家休·洛伯纳（Hugh Loebner）赞助的首批图灵测试。这一活动最初是在波士顿计算机博物馆举办，吸引了一大批计算机科学家和少数哲学家。从这点来看，这些“小将”（被设计出来参加比赛的软件机器人）离那个传奇式的Eliza程序也没有很大差距。Eliza是计算机科学家约瑟夫·魏泽鲍姆（Joseph Weizenbaum）在20世纪60年代期间编写的程序，该程序模拟了一位罗杰斯式（Rogerian）[3]心理学家，魏泽鲍姆惊恐地发现，他的学生们已经沉溺于与自己的之一个简单机器人的亲密对话中。
\r\r，1991年最初的洛伯纳竞赛的判定官们可被划分为两大类会使用计算机的和不会使用计算机的。对缺乏计算知识的人类判定官，之一年的结果证明，图灵测试的所有实际目的都被攻克了。在对这次比赛的报道中，我引用了一名非技术判定官（一位机车技工）的话，她提到自己被蒙骗的原因“它输入了一些我认为非常老套的话，但当我回复以后，它又以一种非常时髦、很有说服力的方式进行了互动。”这在当时预示着我们现在与模拟人类的机器进行的日常交互即将出现，它们将不断进步，直到让我们相信它们具有人性。
\r\r今天，像Siri这样的程序不仅很像人类，它们还开始令“人机之间以自然语言互动”这件事变得司空见惯。这些软件机器人的进步受益于“人类似乎希望相信自己正在与人类而非机器互动”这个事实。我们生来需要社交互动。无论机器人是否在现实世界里帮助了我们，它们已经在 世界中与我们走得很近了。现在，这些只具备有限能力的软件“小将”——人工智能，已经不可辩驳地日渐成为我们生活的一部分。
\r\r诸如苹果Siri、微软Cortana和Google Now这类智能软件助手正在与数以亿计的人类用户互动，这本身就定义了一种机器人与人类的关系。甚至在这一相对早的时期，Siri已经拥有了不同的人类风格，这是迈向创造可爱而受信赖的助手的之一步。我们在与它们互动的过程中将它们视作伙伴还是奴隶，这真的重要吗？尽管关于“智能助手或机器人是否会变得自主”的争论和关于“它们是否会拥有足够的自我意识，会让我们考虑‘机器人权利’这类问题”的争论变得日渐激烈，短期来看，但更为重要的问题是我们该如何对待这些系统，这些互动的设计该怎么理解“身为人类意味着什么”这一问题。
\r\r我们在多大程度上将这些系统视作伙伴，也会反过来决定它们对待我们的方式，但关于“人类与机器之间关系”的问题将继续被当今的计算世界所忽视。
\r\r悬而未决的伦理困境
\r\r微软研究院的一位计算机科学家乔纳森·格鲁丁（Jonathan Grudin）指出，作为独立学科的“人工智能”和“人机交互”之间鲜有交流。他指出，麦卡锡的务实做法确实已经被过去50年间这一领域取得的成功所证实。人工智能研究人员想指出的是，飞机不用拍动翅膀，一样能够飞行；有人就提出，只需复制人类意识或行为，没有必要理解这些。，AI和IA之间的鸿沟只会继续加深，因为人工智能系统在人类任务中变得日益灵巧，从视觉到语音，再到移动物体、玩象棋、猜谜或是玩雅达利视频游戏皆是如此。
\r\r约翰·麦卡锡早期这样解释AI研究方向“（我们的目标）是远离对人类行为的研究，将计算机作为解决某种难题的工具。这样一来，人工智能就会成为计算机而非心理学的分支学科。”
\r\r特里·威诺格拉德（Terry Winograd）是最早清晰地看出这两个极端并考虑其影响的人之一。他的工作是追踪AI与IA之间的关系。20世纪60年代，他就读于麻省理工学院，他的博士研究主要关注对人类语言的理解，以期打造出一个相当于机器人Shakey的软件——Shakey是一个软件机器人，能够与人类对话和互动。随后，在20世纪80年代，从某种程度上说，因为改变了要对人工智能有所限制的观点，他离开了这一领域——从AI转向了IA。威诺格拉德之所以离开人工智能领域，与他和加州大学的哲学家们的富有挑战性的对话有一定关系。作为少数人工智能研究人员中的一员，他参加了一系列有加州大学伯克利分校的哲学家休伯特·德雷福斯（Hubert Dreyfus）和约翰·塞尔（John Searle）出席的学术研讨会。这些哲学家说服了他，让他相信智能机器是存在真正瓶颈的。威诺格拉德的转变恰巧赶上了人工智能产业初期的衰落，也就是所谓的“人工智能的冬天”。数十年后，威诺格拉德，这位曾经在斯坦福大学担任谷歌联合创始人拉里·佩奇导师的知名学者，建议佩奇关注 搜索难题而非无人驾驶汽车。
\r\r几十年间，威诺格拉德开始深刻地意识到设计师观点的重要性。对人工智能和人机交互领域的分割，在一定程度上属于 问题，，将人类设计“进入”还是“剔出”这些系统同样也属于伦理问题。最近在斯坦福大学，威诺格拉德协助创立了一个关注“解放技术”（Liberation Technologies）的学术项目。这一项目致力于研究和构建基于“以人为本”价值的计算机化系统。
\r\r纵观人类历史，技术虽然已经取代了人类劳动力，火车头和拖拉机仍然不会作出人类级别的决策，但在以后，随着技术的进步，“会思考的机器”可以。它还可以了解到技术与人性共同进化的过程，这一过程同样又会提出同样的问题谁将处于主导地位？在硅谷，庆祝机器的崛起已成为时尚，可以从奇点研究中心（Singularity Institute）这类公司的崛起和凯文·凯利2010年的《科技想要什么》（What Technology Wants）这类书籍中清晰地看出这一点。早在1994年的《失控》（Out of Control）中，凯利就已坚定地站在了机器一边。他在书中描述了人工智能先驱马文·明斯基和道格拉斯·恩格尔巴特两人间的一次会谈。
\r\r20世纪50年代，当这两个家伙在麻省理工学院见面后，人们认为他们之间进行了如下对话。
\r\r明斯基我们要让机器变得智能，我们要让它们拥有意识。
\r\r恩格尔巴特你要为机器做这些事？那你又打算为人类做些什么呢？
\r\r通常，那些致力于让计算机变得更友好、更人性化、更以人为本的工程师们会讲这个故事，，我直接站在了明斯基一边——站在了机器一边。人们会存活下来，我们会训练我们的机器来服务我们。，我们又将为机器做些什么呢？
\r\r凯利指出，明斯基和恩格尔巴特分别持有不同的立场，这一点毋庸置疑。，认为“人类会存活下来”的观点显然轻视了它们的影响。他基本上是在复述明斯基对人工智能到来的意义的回答“如果我们够幸运，或许它们会把我们当宠物养。”
\r\r明斯基的观点反映了AI和IA之间的鸿沟。到目前为止，人工智能圈子在绝大多数时候都选择忽视他们认为只是强大工具的系统带来的影响，规避了对道德问题的讨论。当我询问自动化对人类影响的话题时，一位正在打造新一代机器人的工程师告诉我“你不能这样想。你只需决定你将尽己所能，为全人类改善世界。”
\r\r在已经过去的50年中，麦卡锡和恩格尔巴特的理论仍然各自为政，他们最为核心的冲突仍然悬而未决。一种 要用日益强大的计算机硬件和软件组合取代人类；另一种 则要使用相同的工具，在脑力、经济、社会等方面拓展人类的能力。尽管鲜有人注意这些 之间的鸿沟，这场新技术浪潮的爆炸（一个正在影响现代生活方方面面的技术浪潮）将极力压缩这种分化，并防止反弹的发生。
\r\r机器是会取代人类工人还是增强他们的能力？在某种层面上，这两种结果都会实现，但需要注意的是，这个问题本身就存在问题，它只会让我们得到偏颇的答案。软件和硬件机器人都已足够灵活，它们最终都会变成我们在程序中为它们设计的模样。在我们当前的经济体系中，机器人（包括机器和智能系统）被如何设计、怎样使用，都完全是由成本和收益确定的，而且成本正在以不断加快的速度下降。在我们的社会中，经济学理论指出，如果一项工作能够由机器（硬件或软件）完成，并且成本更低，那么在大多数情况下，人们会选择让机器来完成这项工作。只不过是时间早晚的问题。
\r\r该在这场争论中站怎样的立场实在很难抉择，因为没有显而易见的正确答案。尽管无人驾驶汽车将取代数以百万计的岗位，但它们也将拯救更多的生命。今天，在大多数情况下，人们会以收益和效率为根据决定实现哪些技术，但也明显需要新的道德演绎。，决定成败的不只有细节。就像核武器和核动力一样，人工智能、基因工程和机器人学将在未来10年内产生人们意料之中和意料之外的广泛的社会影响。
\r\r\r世界上最智能的机器人是什么样子 首台智能机器人shakey