幾百萬人都見識了IBM那臺名叫“沃森”的超級電腦在《危險邊緣》這個語言類益智問答比賽節(jié)目中的表現(xiàn)，總的得分比世界上兩個玩得最好的人的總分還要高。值得注意的是，沃森不僅能讀懂和理解《危險邊緣》中的提問，還能理解包含雙關(guān)語和比喻，并能從廣闊的知識面（比如說維基百科或其他百科知識）汲取答案所需的知識。一些觀察者指出，沃森沒有真正理解《危險邊緣》節(jié)目或它所閱讀過的百科全書，因為它只是在進行“統(tǒng)計分析”。這里我所要描述的關(guān)鍵是人工智能領(lǐng)域所涉及的數(shù)學(xué)技術(shù)（比如這些被應(yīng)用在沃森、iPhone手機助手Siri上的技術(shù)），它們在數(shù)學(xué)上與大腦新皮質(zhì)中涉及的生物學(xué)形式的方法非常相似。如果通過統(tǒng)計分析理解語言和其他現(xiàn)象不能得出正確的理解，那么人類也無法真正理解。
沃森運用自身的智能掌握自然語言文件中的知識，這使它很快就會商品化，成為你身邊的一種搜索引擎。人們已經(jīng)在用自然語言與他們的手機對話（比如通過Siri，當然這也是在Nuance語音識別技術(shù)的幫助下）。當它們更多地使用沃森模式，并且沃森本身也在不斷改進時，這些自然語言輔助工具將很快變得更智能。
谷歌的無人駕駛汽車已經(jīng)在加利福尼亞州繁忙的城市中行駛了數(shù)百萬公里。當今世界還有很多其他人工智能的例子，在加速回報定律的影響下，未來在醫(yī)療、服務(wù)、教育等行業(yè)肯定還會出現(xiàn)更多的人工智能顛覆我們現(xiàn)有的生活。
《人工智能的未來》書封
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