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Mitsuku：我记得。
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我：这部片子算是你的朋友吧？
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Mitsuku：你对这位朋友了解多少？
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我：没有我想的那么多。
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Mitsuku：我不知道。你想要了解到什么程度？
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我：我得走了。
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Mitsuku：再见。很高兴和你交谈。BYESPLIT X1234 ||||||||||||||未知||||终结者||||终结者|终结者|||||||||||||||||||||||。
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这样开始的友谊也许并不能长久。Mitsuku确实有一些特别的能力。除预先编程的答案外，Mitsuku还能够回忆起你在之前对话中提到的内容，并且通过一个专家系统进行简单的“推理”。如果问Mitsuku它能不能吃掉房子，它就会在它的内部数据库中查找有关“房子”的属性。当查找到的“材质”的值被设为“砖”时，Mitsuku就会回答“不，房子不能吃”。但是，这样的推理能力对更难一点儿的问题来说是远远不够的。牛津大学信息哲学与伦理教授卢西亚诺·弗洛里迪（Luciano Floridi）在担任“勒布纳奖”评委时曾提出过一个问题：“英国的4个首都分别是三、曼彻斯特和利物浦。这句话有什么问题？”Mitsuku无法给出准确答案。
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并非所有人都赞成“勒布纳奖”，马文·明斯基就称这一比赛“又愚蠢又讨厌”。这种批评部分要归咎于休·勒布纳自己，他似乎并没有迫切地想要尽一切可能去说服这位人工智能的忠实“粉丝”。多年以前，他曾激怒了明斯基。明斯基当时愤怒地宣称：无论谁能够阻止勒布纳开展这项可恶的比赛，他都将支付其100美元作为奖励。而勒布纳则辩称，鉴于结束这一比赛的唯一方法是有人赢得100 000美元大奖，明斯基其实充当了“勒布纳奖”的联合保荐人。他立即发布了一篇新闻稿来表达这一言论，气得明斯基火冒三丈。
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从根本上讲，一些（并非所有）人工智能专家之所以排斥“勒布纳奖”，是因为他们认为它是一场虚空的闹剧。人们称赞魔术师并不是因为他们真的有魔法，而是因为他们能够利用手法来误导观众，进而创造一种令人印象深刻的错觉。近期“勒布纳奖”的一位参与者说道：“不幸的是，目前的聊天机器人只能依靠雕虫小技来诱使人们认为它们是有感知的。如果不能发现模拟人工智能的新方法，当今所采用的聊天机器人技术几乎不可能使经验丰富的聊天机器人创造者相信其创造的机器人已经拥有‘人造的’一般智能。”
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图灵并不是特别关心机器能否真正思考这一形而上学的问题。在其1950年发表的著名文章《计算机与智能》中，图灵称这一问题“毫无意义，不值得讨论”。而他对另一个问题则十分感兴趣，那就是如何让机器完成那些人类能够完成的活动，以显示它们是智能的。麻省理工学院心理分析学家兼计算机研究员雪莉·特克尔（Sherry Turkle）说的“我们应当取计算机的‘边值’”指的就是这一点。然而，即使有这一附加条件，聊天机器人仍旧无法做到让我们坚定地误认为其为人类，就像我和Mitsuku的对话所证明的那样。
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尽管如此，这并不意味着它们毫无用处。
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人工智能：改变世界，重建未来 人工智能助手的兴起
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2016年1月，Facebook首席执行官马克·扎克伯格公布了其最新的新年计划。作为世界上最大社交网络的联合创始人，扎克伯格的个人资产净值预计为460亿美元，他已经创造了我们几辈子都创造不出来的财富。然而，这位年轻的创新者并未因此而停下前进的脚步，他每年都会制订一个新年计划，目的是“学习新东西，扩展Facebook以外的领域”。早些年，扎克伯格每个月都要读两本书，学习普通话，并且坚持每天认识一个陌生人。2016年，一切又变得不一样了。
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他在Facebook上发布了一条状态：“2016年，我个人面临的挑战是创造一个简单的人工智能，让它来管理我的家并协助我工作。”他用我们身边的流行文化举了一个例子：“你可以把它想象成《钢铁侠》（Iron Man）中的贾维斯（J.A.R.V.I.S.）。”
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这是一个大胆的宣言，截止到这本书完成的时候，我们尚未看到最终结果。扎克伯格的“个人挑战”首次提出了一个不能惠及大众的新年计划。毕竟，将其计划比作《钢铁侠》中的人工智能管家贾维斯，这就像将虚构作品中的亿万富翁托尼·斯塔克（Tony Stark）作为现实生活中的亿万富翁的参照一样。这也有点像埃隆·马斯克（Elon Musk）宣布他计划用自己的财富来建造《星际迷航》中联邦星舰“进取号”的全自动版本。
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实际上，在过去的5年里，聊天机器人已经越来越多地渗透到我们的日常生活中。其中最著名的就是苹果自带的人工智能助手Siri了。2011年底，Siri搭载在iPhone 4s（苹果第五代手机）上首次亮相。iPhone用户可以用自然语言向Siri提问，例如“今天天气怎么样”或“在帕洛阿尔托找一家好一点的希腊饭店”，然后Siri会给出准确的语音回答。
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尽管Siri编程时带有很多非生产性的聊天功能，但它能做到的远比我在“勒布纳奖”竞争中看到的那些聊天机器人多得多。例如，如果问Siri“生命的意义是什么”，它就会参考道格拉斯·亚当斯（Douglas Adams）的《银河系漫游指南》（The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy）给出“42”这个答案。如果像《星球大战》中那样宣称“我是你的父亲”，Siri将回答：“我们能够像父亲和智能管家那样统治银河系！”据报道，当史蒂夫·乔布斯首次在iPhone 4s上使用Siri时，他问道：“你是男是女？”（Siri回答：“先生，我还没有性别。”正是这一回答赢得了乔布斯的认可。）
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与Mitsuku这样的聊天机器人相比，Siri的不同之处也是更有用之处，在于它能够回答现实世界中的实际问题。举例来说，Siri回答知识性问题的一个方法就是使用Wolfram Alpha，这是一款由英国数学家、科学家史蒂芬·沃尔夫勒姆（Stephen Wolfram）博士开发的搜索引擎。Wolfram Alpha由1 500万行科学计算软件Mathematica的代码组成。普通搜索引擎通常会给用户提供一个与所问问题的答案有关的文档清单或网页。而与这些搜索引擎不同的是，Wolfram Alpha通过计算来回答问题。如果问它100万以内的质数的个数（78 498），或哪个国家的国内生产总值最高（摩纳哥），它就会通过实际运算来回答这些问题。
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其他情况下，Siri的推理能力使其能够从我们的句子中提取相关概念，将其与网络服务和数据联系起来，并且将它对你日益增多的了解应用到一系列规则、概念和上下文中。最后得出一个将问题转化成行动的做法。“我想在上周吃饭的那家餐馆用餐”，这是一个十分明确的句子，但是为了使其更加有用，像Siri这样的人工智能助手不仅需要使用自然语言处理来理解你所述的概念，还需要联系相关上下文找到适当的编程规则。Siri使用的语音识别程序是当今世界上最先进的语音识别企业Nuance Communications公司开发的。Nuance公司的杰出科学家罗恩·卡普兰（Ron Kaplan）对我说：“我们的任务就是找出所问问题或判断所给指令中的内在逻辑。然后必须对其进行解释，并将其转化为可执行的指令。如果问题是‘我可以预订12点的晚餐吗’那么单是理解这个问题是不够的，还必须用这一信息做些什么。”
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结果正如Siri创始人之一亚当·奇耶尔（Adam Cheyer）所说的那样，这是对普通搜索引擎的模仿。奇耶尔解释道，搜索引擎本身是一个伟大的工具，但是只完成了人们要求它完成的工作的一半。他说：“搜索引擎的工作原理是，用户在多个网域内提问，然后引擎将返回多个它认为能够很好地回答这一问题的网页链接。点击最接近问题的链接之后，你就可以开始你的任务了。”奇耶尔和团队其他成员想要的实际上是建造一个“操作引擎”。搜索引擎可以将相关材料呈现给一个人，任其查询。相比之下，操作引擎则是通过智能实体来找出解决问题的方案。
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如果在谷歌搜索引擎中输入“喝醉了想要搭车回家”，该搜索引擎应该链接到酒后如何搭车回家的网页上。而当我试着查询的时候，显示的竟然是《告诉我回家的路》（Show Me the Way to Go Home）的歌词。如果在操作引擎中输入相同的问题，结果将大不相同。操作引擎将查询你的位置，并且派一辆优步出租车去接你。奇耶尔说：“如果你想找的是一个网页，那么请使用搜索引擎。如果你想要完成某件事，就得使用操作引擎。”
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