作者：约翰·马尔科夫
出版社：浙江人民出版社
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人工智能简史试读：
机器人与人工智能，下一个产业新风口
·湛庐文化“机器人与人工智能”书系重磅推出·
60年来，人工智能经历了从爆发到寒冬再到野蛮生长的历程，伴随着人机交互、机器学习、模式识别等人工智能技术的提升，机器人与人工智能成了这一技术时代的新趋势。
2015年，被誉为智能机器人元年，从习近平主席工业4.0的“机器人革命”到李克强总理的“万众创新”；从国务院《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中将人工智能列为“互联网+”11项重点推进领域之一，到十八届五中全会把“十三五”规划编制作为主要议题，将智能制造视作产业转型的主要抓手，人工智能掀起了新一轮技术创新浪潮。Gartner IT 2015年高管峰会预测，人类将在2020年迎来智能大爆炸；“互联网预言家”凯文·凯利提出，人工智能将是未来20年最重要的技术；而著名未来学家雷·库兹韦尔更预言，2030年，人类将成为混合式机器人，进入进化的新阶段。
而2016年，人工智能必将大放异彩。
国内外在人工智能领域的全球化布局一次次地证明了，人工智能将成为未来10年内的产业新风口。像200年前电力彻底颠覆人类世界一样，人工智能也必将掀起一场新的产业革命。
值此契机，湛庐文化联合中国人工智能学会共同启动“机器人与人工智能”书系的出版。我们将持续关注这一领域，打造目前国内首套最权威、最重磅、最系统、最实用的机器人与人工智能书系：
●最权威，人工智能领域先锋人物领衔著作。该书系集合了人工智能之父马文·明斯基、奇点大学校长雷·库兹韦尔、普利策奖得主约翰·马尔科夫、图灵奖获得者莱斯利·瓦里安和脑机接口研究先驱米格尔·尼科莱利斯等10大专家的重磅力作。
●最重磅，湛庐文化联合国内这一领域顶尖的中国人工智能学会，专门为“机器人与人工智能”书系成立了专家委员会。该专家委员会包括中国工程院院士李德毅、驭势科技（北京）有限公司联合创始人兼CEO吴甘沙、地平线机器人技术创始人余凯、IBM中国研究院院长沈晓卫、国际人工智能大会（IJCAI）常务理事杨强、科大讯飞研究院院长胡郁、中国人工智能学会秘书长王卫宁、达闼科技创始人兼CEO黄晓庆、清华大学智能技术与系统国家重点实验室主任朱小燕、《纽约时报》高级科技记者约翰·马尔科夫、斯坦福大学人工智能与伦理学教授杰瑞·卡普兰等专家学者。他们将以自身深厚的专业实力、卓越的洞察力和深远的影响力，对这些优秀图书进行深度点评。
●最系统，从历史纵深到领域细分无所不包。该书系几乎涵盖了人工智能领域的所有维度，包括10本人工智能领域的重磅力作，从人工智能的历史开始，对人类思维的创建与运作进行了抽丝剥茧式的研究，并对智能增强、神经网络、算法、克隆、类脑计算、深度学习、人机交互、虚拟现实、伦理困境、未来趋势等进行了全方位解读。
●最实用，一手掌握驾驭机器人与人工智能时代的新技术和新趋势。你可以直击工业机器人、家用机器人、救援机器人、无人驾驶汽车、语音识别、虚拟现实等领域的国际前沿新技术，更可以应用其中提到的算法、技术和理念进行研究，并实现个人与行业的大发展。
在未来几年内，机器人与人工智能给世界带来的影响将远远超过个人计算和互联网在过去30年间已经对世界造成的改变。我们希望，“机器人与人工智能”书系能帮助你搭建人工智能的体系框架，并启迪你深入发掘它的力量所在，从而成功驾驭这一新风口。智能机器时代的抉择
几年前，在和诺贝尔经济学奖得主、《思考，快与慢》（Thinking, Fast and Slow）一书的作者丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）共进晚餐时，我曾指出，机器人技术的快速发展将对中国等新兴制造业国家的社会稳定构成威胁。我认为，主要问题在于，在向信息经济转型的过程中，这些国家将会遭遇失业危机。“你没有抓住问题的精髓，”卡尼曼反驳道，“机器人进入中国的时机其实恰到好处。”
事实证明，他是对的。在之后的10年中，无论是在工厂生产中还是在老年人护理工作中，智能机器都成了司空见惯的存在。不仅在中国如此，世界各地都是如此。不过，当关于自动化和人工智能对人类的影响将如何的话题再度引发全球争论的时候，人们却在很大程度上忽略了新的计算技术、机器人技术与东西方国家的人口老龄化间的相互作用。
过去3年间，西方国家对智能机器以及它们对人类劳动岗位的潜在威胁备感忧心。这种担忧并非杞人忧天。从卡车装卸工人到法律研究工作者，无论是白领还是蓝领，只要是重复性的劳动，都将被机器人和基于人工智能的软件取代。
然而，这并不是事实的全部。很早以前，凯恩斯就曾指出，科技将取代工作岗位，而非整体工作量。这些改变了我们工作方式、互动方式以及娱乐方式的创新，将给21世纪的社会带来翻天覆地的改变，这种影响几乎等同于20世纪初机械设备将农耕经济带向工业经济时，社会所经历的根本性变革。
一个更为紧迫的问题是，我们该如何去定义人类与那些亦敌亦友的机器间的关系。在这本书中，我将对“智能机器将成为我们的奴隶、伙伴还是主人”这一问题的过去与将来进行进一步探讨。
在我生活与工作的硅谷流行着一种看法，即技术的演进有着自己的生命。简单来说就是，技术的进步很多时候超出了人类的控制范围。主要由于半导体行业的影响，这一被称为摩尔定律的过程——过去40多年间，计算技术进步的速率持续增加，已经被视作了一种独立的力量。经过很长一段时间，接连几代计算技术，已经从房间大小的计算机，缩小到了冰箱大小的小型机，又进化到可以舒服地“端坐”在桌子上的个人电脑，然后这些设备又“跑到”了人们的腿上、手掌中，而现在又出现在了手腕上。
这造成了一种错觉，那就是，技术的进步是自发的，而且这一过程已经超出了人类的控制范围。可事实远非如此。无论是机器设备，还是让它们运转的软件，实际上都是由人类设计的。马歇尔·麦克卢汉（Marshall McLuhan）对这一过程的描述最为清晰：“我们塑造了工具，而之后，这些工具又塑造了我们。”
现实情况是，人类将继续决定机器的能力。那些创造了日益强大、自动化的机器人和人工智能软件的工程师们，将决定这些发明将要增强人类、控制人类还是完全去除人类的存在。
同样可以确定的是，人类与机器的关系在每一种文化中都呈现了各自的特征。长久以来，日本人都对机器人情有独钟，而在美国，人们在崇敬机器的同时，又多了几分怀疑和惶恐。
这些都不是什么新问题。在计算时代的黎明期，应用数学家、控制论创始人诺伯特·维纳（Norbert Wiener）就曾明确指出，智能机器时代的到来，带来了一些清晰的选择。不过到目前为止，大多数可选方案仍然仅限于推理与猜测。如今，随着机器变得自动、敏捷、能够四处移动，工程师、科学家、程序员以及老百姓所作出的每一个决定，都会即刻发生作用。
中国将会选择怎样一条道路，这一问题同样让人深思。约翰·马尔科夫于美国旧金山是谦逊地生存，还是傲慢地死去
2014年春天，我把汽车停在临近斯坦福大学高尔夫球场的一家小咖啡馆前。当我从车里出来时，一位女士正将她的特斯拉电动汽车停进我旁边的车位。她下了汽车，把自己的高尔夫球车拿了出来，然后径直走向球场。这时，那辆球车就跟在她身后，请注意，是车“自己”跟着她前进。我有点儿吃惊，但当我疯狂地在谷歌上搜索“机器人高尔夫球车”时，却发现这种“小家伙”并没有什么新奇之处。这款名叫CaddyTrek的机器人高尔夫球车的零售价是1795美元，而它不过是出现在硅谷高尔夫球场里众多奢侈物件中的其中一个而已。
机器人在我们的生活中已不稀奇。便宜的传感器、强大的电脑和人工智能软件能确保这些机器人变得更加自主。它们将帮助我们，也将取代我们。它们会像改变战争方式一样，改变医疗保健和老年人护理的现状。无论是在文学作品还是在影视作品中，我们早已对机器人司空见惯了。
但是，我们远没有为这一孕育之中的新世界做好准备。
撰写本书的想法要追溯到1999—2001年，当时我正在进行一系列采访，最终这些采访汇成了《睡鼠说：20世纪60年代的反文化如何影响个人计算机产业》（What the Dormouse Said：How the Sixties Counterculture Shaped the Personal Computer Industry）一书。我最初的研究是“反自传”（anti-autobiography）的一个例子。20世纪五六十年代，我在帕洛阿尔托（Palo Alto）附近长大，这里后来变成了硅谷的核心地带，但当一系列计算机和通信技术组合起来，形成个人计算和现代互联网的基础时，我却搬走了。不过，我回来得很及时，见证了“将会席卷整个世界的计算时代的兴起”，它所到之处，一切都被改变了。几年以后，在进行睡鼠项目研究的时候，我发现了与早期的互动计算机系统设计者们的工作完全不同的内容。在信息时代刚刚揭开序幕的几年里，两位研究人员开始独立开发未来的计算形式，他们建立的实验室离斯坦福大学校园不算很远。人工智能里程碑
1964年，曾提出“人工智能”（artificial intelligence, AI）概念的数学家、计算机科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）开始着手研发一系列技术，试图模拟人类能力，他原以为这个项目在10年内就可以完成。与此同时，在校园的另一边，一心打算“用自己的技术让世界变得更美好”的梦想家道格拉斯·恩格尔巴特（Douglas Engelbart）坚信，计算机可以被用来加强或扩展人类的能力，而非模仿或取代这些能力。他开始构建系统，使小组内的知识分子们可以快速地提高智力，协同工作。一位研究人员开始用智能机器取代人类，而另一位则开始扩展人类的能力。当然，他们的研究既存在联系，又互相排斥。这里存在的悖论是，同样的技术既有可能延伸人类智力，也有可能取代人类。
在本书中，我探索了科学家、工程师和黑客们研究的“如何深化人与计算机间的联系”这一问题。在一些案例中我发现，设计师们坚持认为人工智能和“智能增强”（intelligence augmentation, IA）之间存在互相矛盾的关系。通常，这最后会被归结为简单的经济学问题。现在，对这种性能远超50年前早期工业机器人的新机器人的需求正在不断上升，甚至在一些早已高度自动化的行业，比如农业中，一大批新型“农业机器人”正在驾驶拖拉机或收割机作业，从空中监管并提高农业生产率。
关于前面提到的悖论，研究人员还有许多深入的思考。以埃里克·霍维茨（Eric Horvitz）为例，他是微软人工智能项目的研究人员、医学博士，也是美国人工智能协会（AAAI）的前主席，几十年来一直致力于研究如何拓展人类的能力。他设计出了一些精密的机器人，它们可以充当办公室秘书，完成诸如追踪日程安排、招待访客的任务，并可以管理终端和排除干扰。他制造的机器人在增强人类的同时也在取代人类。
另外，生于德国的塞巴斯蒂安·特龙（Sebastian Thrun）是一位人工智能研究人员和机器人专家（同时也是在线教育公司Udacity的联合创始人），他们都在打造一个将充满自动化机器的世界。作为谷歌无人驾驶汽车项目的创始人，特龙主导了无人驾驶汽车的设计，这项设计可能会在未来的某天取代数百万人类驾驶员——也许只有那些被拯救的生命和被避免的伤害才能证明这个项目的价值。
本书的主题是辩证地看待这些设计者的工作。他们制造出的系统既可以让人类变得更强大，也有可能取代人类。安迪·鲁宾（Andy Rubin）和汤姆·格鲁伯（Tom Gruber）的理论就体现出了最清晰的对比。鲁宾是谷歌机器人帝国最初的架构师，格鲁伯则是苹果Siri智能助手的主要设计师，他们都是硅谷最优秀、最耀眼的明星，他们的工作都建立在前人成果的基础之上：鲁宾模仿了约翰·麦卡锡，格鲁伯则追随了道格拉斯·恩格尔巴特——或取代人类，或让人类变得更强大。
今天，机器人学和人工智能软件都在不断唤起人们对个人计算时代早期的回忆。正如业余爱好者们缔造了个人计算机产业，人工智能设计师和机器人学家对技术进步、新产品和它们身后的科技公司都抱有极大的热情。与此同时，多数软件设计师和机器人工程师在被问到自己的发明会带来什么潜在影响时都会感到不快，只能频繁地以幽默来转移话题，化解尴尬，但是，问题仍然是必要的。机器人发展中可没有“盲眼钟表匠”（blind watchmaker）。无论是增强还是自动化，都是由一个个人类设计师作出的设计决定。
尽管结果本身很是微妙，不容易分出黑白两面，但将一组人当作英雄、另一组人当成反派角色还是很轻松的。人工智能关键思考
在人工智能和机器人技术之间，未来既可能是乌托邦，也可能是地狱，还有可能是介于两者之间的某种世界。如果生活和自由的标准有机会得到提高，但是否值得以牺牲自由和隐私为代价呢？是否存在能够设计出这种系统的正途或是歧路？我坚信，答案就在这些设计师身上。
一组设计师设计出强大的机器人，让人们可以完成此前无法想象的任务，比如用于空间探索的编程机器人；而另一组人则研究用机器取代人类，比如设计出人工智能软件，让机器人可以为医生和律师的工作“代班”。有必要让这两个阵营找到互相交流的途径。我们如何设计这些日益智能的机器、如何与它们互动，将决定未来社会和经济的本质。这将不断影响现代世界的方方面面，从我们是否生活在一个阶层更加分明（或更加模糊）的世界，到身为人类究竟意味着什么。
目前，美国正处于一场关于人工智能和机器人学的重要性以及它们对就业、生活质量影响的崭新讨论之中。我们如今进入了一个很奇怪的时代——办公自动化已经开始动摇白领们的工作，就像20世纪50年代工人被机器所取代时一样残忍。“大自动化之争”（great automation debate）在50年后回归，这与《罗生门》（Rashomon）中的某些场景如出一辙：所有人都看到了相同的故事，但每个人都以利己的方式进行了不同的解读。尽管有关计算机化造成的可怕影响的讨论甚嚣尘上，进入办公室工作的美国人数量仍然在增加。对来自美国劳工统计局的同一份数据进行分析后，分析师们作出了两个截然相反的预测：一个是工作的终结，另一个是新兴劳动力的复兴。无论劳动力是正在消亡还是转变之中，很明显，新到来的自动化时代正在对社会产生深远的影响。尽管有大量的相关消息，但是否有人真正掌握了科技社会的前进方向，我们仍不得而知。
尽管很少有人见过20世纪五六十年代那些笨重的大型机，但仍有一种流行观点认为，这些机器显露出了某种不祥的、不受人类控制的迹象。随后，在70年代个人计算时代到来后，计算机变成了某种更为友善的存在——因为人们可以触摸到这些计算机，便开始觉得它们处于自己的控制之下。如今，物联网正在兴起，计算机开始再次“消失”，这次，它们开始融入人们周遭的一切，看起来就像拥有了魔法一样——现在，家里的烟雾探测器开始讲话，而且可以听得懂指令。我们的手机、音乐播放器和平板电脑都比几十年以前的超级计算机拥有更强的计算能力。
随着“无处不在的计算”时代的到来，我们已经进入一个崭新的智能机器时代。在未来几年内，人工智能和机器人给世界带来的影响将远远超过个人计算和互联网在过去30年间已经对世界造成的改变。汽车可以无人驾驶，机器人可以完成快递员的工作，当然，还有医生和律师的。新时代为伟大的物理和计算力量带来了希望，但它也使半个多世纪前曾被提出的问题得以重构：我们还能控制这些系统吗，或者，它们会控制我们吗？
乔治·奥威尔（George Orwell）对这个问题进行了充分论证。在《1984》一书中，奥威尔描绘了一个监视无处不在的国家，但他也写到，这种国家控制通过缩减人类的口语和书面语、增加表达的难度，进而约束社会对不同思想的接纳。他虚构出一种名为“新语”（Newspeak）的语言，这种语言可以有效地限制思想和自我表现。
看看互联网为我们提供的数以百万计的频道，乍看之下，今天的我们或许离奥威尔描述的噩梦还有十万八千里，但越来越多的案例表明，智能机器正在为我们作出决策。如果这些系统只是提供建议，我们很难将其称为奥威尔提到的“控制”，但是，大数据的世界已经使互联网变得与10年前大相径庭。互联网延伸了计算所及之处，并改变了我们的文化。新的“奥威尔社会”呈现出一种更为柔性的控制。互联网提供了一些过去无法匹敌的新型自由，与此同时，也矛盾地让控制和监管得以延伸，这已远远超出了奥威尔最初理解的范畴。每一个足迹、每一句话语都被记录并被收集，完成这一工作的不是“老大哥”，就是一些正在成长的“小大哥”。互联网已经成为一项与文化的方方面面有密切接触的技术。今天，智能手机、笔记本电脑和台式机能听懂我们说话，完成我们发出的指令，摄像机或许也能通过它们的屏幕友好地凝视我们。即将来到的物联网时代正在将不显眼的、永远在线的、（可能）乐于助人的桌面机器人带入千家万户，就像亚马逊的语音助手Echo和辛西娅·布雷齐尔（Cynthia Braezeal）的Jibo。
世界会像20世纪60年代的诗人理查德·布劳提根（Richard Brautigan）所描述的“慈爱机器”（machines of loving grace）一样成为“一个自由的世界”（a free world）吗？这里的“free”指的是“言论自由”（freedom of speech）还是“免费啤酒”（free beer）呢？在一个充满智能机器的世界里，回答这些问题的最好方法就是理解那些正在创造这些系统的人们的价值观。
在硅谷，乐观的技术专家很乐意相信“创新”和“摩尔定律”这对双生力量足以说明所有科技进步的原因。很少有人能解释为什么某一项技术打败了其他技术、为什么某一项技术会崛起。这一观点是社会科学家提到的“技术的社会建构”（social construction of technology）——他们认为是我们创造了这些工具，而非相反。
我们已经有了数百年使用机器取代体力劳动的经验，但是，取代白领工人和脑力劳动者的智能机器还是新现象。比起仅仅取代人类，信息技术还正在使某些体验民主化，这不仅是因为使用个人计算机让我们不再需要雇用秘书。例如，互联网和网络已经极大地削减了新闻业的成本，不仅颠覆了新闻产业，还在根本上转变了收集、报道新闻的流程。类似的技术还有音高修正技术，它已经可以让没有受过训练的人唱出美妙的歌曲，同时，一大批计算机化的音乐系统让所有人都能成为作曲家和音乐家。在未来，这些系统将被如何设计，预示着要到来的是一场伟大的复兴还是更加深邃的黑暗——在人们如今生活的世界里，人类所有的技能都要通过机器来传承。麦卡锡和恩格尔巴特的研究定义了一个新时代，在那里，数字计算机将像工业革命一样深刻地改变经济和社会。
最近，一些实验为我们在理解机器对未来工作产生的影响方面提供了值得深思的事例（这些实验在世界上最贫困的地区进行，保证了当地居民的基本收入）。这些实验的结果令人震惊，因为它们与“经济安全削弱了人们的工作意愿”这一主流观点相左。2013年，在印度一个贫困村庄进行的一项实验保证了当地居民的基本需求，却得到了相反的效果。这些贫困的人们并没有安于自己得到的政府补贴，相反，他们变得更加负责、更有生产力。日后，我们很有可能有机会在第一世界进行一次类似的实验。基本收入的理念已经成为欧洲国家必谈的政治议题。1969年，尼克松政府首先以“负所得税”的形式提出这一概念，目前，它尚未被美国政坛接受，但如果技术性实验变得日益普遍，这种局面将会发生改变。
如果未来的产业不再需要劳动力，将会发生什么呢？如果仓库管理员、废品收集员、医生、律师和记者都被技术取代，又会发生什么呢？当然，我们无法预知这样的未来，但是我猜想，社会也许会在未来发现人类并非生来就需要工作，或是会发现能创造价值的类似方式。新型经济将创造我们今天无法理解的工作岗位。科幻小说作家当然已经预见了这种未来。读读约翰·巴尔内斯（John Barnes）的《风暴之母》（Mother of Storms）或者查理·斯特罗斯（Charlie Stross）的《渐快》（Accelerando），都是了解未来经济可能模式的不错选择。
一个简单的答案是，人类的创造力是无限的，如果我们的基本需求被机器人和人工智能满足，那么我们将找出娱乐、教育和照料他人的新方式。这些答案或许很笼统，但这些问题正变得日益尖锐，即智能机器是会像盟友一样与我们互动、照料我们，还是会奴役我们？
在本书中，我将介绍不同的计算机科学家、黑客、机器人专家和神经科学家。他们都拥有相同的感觉，认为我们正在靠近一个感染点，在那里，人类将生活在机器的世界中，这些机器可以模仿人，某些能力甚至会超越人。他们对人类在这个新世界中的地位有着各种各样的感受。
21世纪前50年内，社会将作出艰难的决策，允许这些智能机器拥有成为我们的仆人、伙伴或主人的潜力。在20世纪中叶计算机时代的开端，诺伯特·维纳曾对自动化的一种可能性提出警示：“我们可以谦逊地在机器的帮助下过上好日子，也可以傲慢地死去。”
现在看来，这不失为一次中肯的警告。
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——一种方法要用日益强大的计算机硬件和软件组合取代人类；另一种方法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。需要再次注意的是，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。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的轮从式机器人。1970年，《生活》杂志（Life）将Shakey称为第一个“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-3PO。简单来说，它就是一堆装配有传感器和机动轮的电子设备集合体，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。
Shakey并不是世界上第一个可移动机器人，但它却是第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。
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最优方法。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集合体，Shakey开始了自己的生活。
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。
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制作出了各种优雅、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第一次欧洲假期，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。
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。
杜瓦尔是第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。
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、大学和政府赞助的研究中心里。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。
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。
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同时，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。
然而，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。扫码获取“湛庐阅读APP”，搜索“人工智能简史”，即可观赏机器人Shakey研制过程的影片。
Shakey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。此外，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。
在几个月的时间里，虽然杜瓦尔最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，因此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。
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。
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。比尔·杜瓦尔，在AI和IA中游走的第一人
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。
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”的最好时机，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。
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。
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。
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，转而为首次连接两台电脑的网络编写代码（它在未来将变为互联网）。人工智能里程碑
1969年10月29日深夜，杜瓦尔成功地通过从电话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第一个从“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。他也是首个同时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。
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网络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“史上最大的财富合法积累”。
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。
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。
然而，另外两个在斯坦福研究所和斯坦福大学人工智能实验室同时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。
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。人工智能里程碑
维纳是最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。此外，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。两大阵营的奇点之争：主人、奴隶还是伙伴
20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制作小模型，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。
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。
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。
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”。
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。
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，但同时也使得中间的层级变得十分脆弱。
比起在纸上展开讨论，我更有兴趣探索最先由诺伯特·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方法将会带来什么结果？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？人工智能里程碑
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。
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，这同时也是这一组织最具影响力的时期。
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。”
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。
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。
最后，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？人机交互，机器的终极智慧
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，它能同时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。
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）采取了完全相反的方法，坚持以人类形式描述计算机。
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”。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。但是今天，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。
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，但它是第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。
1991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）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第一个简单机器人的亲密对话中。
但是，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，第一年的结果证明，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。
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，它们已经在网络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。
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第一步。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。
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。悬而未决的伦理困境
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。但是，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。人工智能里程碑
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。”
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，建议佩奇关注网络搜索难题而非无人驾驶汽车。
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，在一定程度上属于方法问题，但是，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。
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。
20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。
明斯基：我们要让机器变得智能，我们要让它们拥有意识。
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？
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，但是，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。但是，我们又将为机器做些什么呢？
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。但是，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。”
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。”
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。一种方法要用日益强大的计
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