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心灵的未来 媒体炒作：机器人来了
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沃森赢得那场比赛不久，一些博学家就开始捶胸顿足，担心将来有一天机器人会接管我们的一切。肯·詹宁斯（Ken Jennings）是被沃森打败的选手之一，他对媒体说：“就我看来，我欢迎我们的新主人——计算机的到来。”博学家们的问题是，如果沃森能够在一场人机比赛中战胜经验丰富的益智节目选手，那么我们其他人还有什么机会与机器相抗衡呢？詹宁斯半开玩笑地说：“布拉德（Brad，另外一个参赛选手）和我都是被新一代‘思维’机器淘汰的知识产业工人。”
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不过这些评论家没有提到的是，你无法走上前去对沃森的胜利表示祝贺。你不能拍拍它的后背以示赞赏，也不能跟它举杯相庆。它无法理解这些行为的意义，而事实上，沃森完全不知道自己取得了胜利。把新闻媒体的炒作式报道放在一边，事实是沃森是一台十分精密的运算机器，能够以几十亿倍于人脑的速度进行运算（或寻找数据档案），但它缺少自我意识，也没有常识。
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一方面，人工智能取得了令人惊叹的成绩，特别是在原始计算能力方面。如果来自1900年的人看到现在的计算机，他们会认为这是奇迹。但在制造能够自主思维的机器（即没有背后主宰的、没有按钮控制者的、没有遥控者的真正的自动机器）方面，进展却是痛苦而缓慢的。机器人完全不知道自己是机器人。
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在过去的50年里，计算机的能力每两年就翻一番，这称为摩尔定律，据此有人说，机器最终获得与人类智慧相匹敌的自我意识只是时间问题。没有人知道这什么时候会发生，但人类应该做好准备，迎接机器意识走出实验室，走进真实世界的那一刻。我们怎样应对机器人意识可能会决定人类物种的未来。
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心灵的未来 人工智能的繁荣与萧条周期
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很难预测人工智能的命运，因为它只经历了三个繁荣-萧条周期。回到20世纪50年代，似乎机器女佣和机器管家不久就会到来。能够下棋和解决代数问题的机器已经制造出来，机器人手臂可以识别并抓起砖块。斯坦福大学制造了一个叫沙基（Shakey）的机器人，它的基本构造是一台安装在轮子上带照相机的计算机，能够自己在房间内活动，避开障碍物。
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科学杂志上很快出现了令人兴奋的文章，宣称机器人伴侣会很快到来。其中一些预测过于保守了。1949年，《大众机械》（Popular Mechanics）说：“将来计算机的重量不会超过1.5吨。”不过有一些却极度乐观，认为机器人的时代为期不远。沙基有一天会成为打扫地毯、帮你开门的机器女佣或管家。像《2001太空遨游》（2001：A Space Odyssey）这样的电影使我们相信，机器人很快就会驾着我们的火箭飞船奔向木星，而且可以与我们的宇航员攀谈。1965年，人工智能的奠基人之一赫伯特·西蒙（Herbert Simon）博士直截了当地说：“在20年内，机器就能完成所有人类可以做的事。”两年后，另一位人工智能之父马文·明斯基（Marvin Minsky）博士说道：“用一代人的时间……建立‘人工智能’的问题就会大体得到解决。”
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但这些漫无边际的乐观主义在20世纪70年代坍塌了。下棋的机器只能下棋，不会其他事情。机械手臂能够抓起砖块，但不能抓起其他东西。它们都是只会一种技能的小马驹。最先进的机器人花上几个小时只能从屋子的一边走到另一边。把沙基放到一个陌生的环境中，它就会迷路。而且科学家们还看不到理解意识的希望。1974年，美国和英国政府大幅缩减了资助，人工智能遭受了沉重的打击。
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但是随着计算机能力在20世纪80年代的稳步提高，人工智能领域又出现了新一轮“淘金热”，这主要受益于五角大楼的决策者们期望把机器人投入到战场的刺激。到1985年，人工智能接受的资助达到10亿美元，好几亿美元花在了像“智能卡车”这样的项目上。智能卡车是一种智慧的、自动的卡车，能够深入敌人防线，自动进行侦查，执行任务（如解救俘虏），然后回到友军境内。不幸的是，智能卡车唯一做到的一件事是迷路。这些昂贵项目的明显失败，使人工智能在20世纪90年代进入又一个冬天。
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保罗·亚伯拉罕斯（Paul Abrahams）谈到自己在麻省理工学院的学生时代时说：“就好像有一群人在提议建一座通向月球的高塔。每年，他们都会自豪地指出这座高塔已经比去年高了很多。唯一的问题是，月球并没有离我们更近。”
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但是现在，随着计算机能力的持续发展，一场新的人工智能复兴又开始了，虽然缓慢，但已经取得了实质性进步。1997年，IBM的深蓝计算机击败了世界国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）。2005年，来自斯坦福大学的一辆机器人汽车赢得了DARPA（美国防御高级研究计划局）大挑战的无人驾驶汽车比赛的头名。人工智能越过了一个又一个里程碑。
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问题是：第三次尝试会带来好运吗？
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科学家们现在意识到，他们大大低估了这个问题，因为人类的大部分思维都是潜意识性的。事实上，我们思想的意识部分仅仅是我们大脑运算的极微小的一部分。
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史蒂文·平克（Steven Pinker）博士说：“我愿意花很多钱买一个能够收拾餐具或做简单差事的机器人，但我买不到，因为实现这些功能所要解决的一些制造机器人的小问题，如识别物体、思考世界、控制手臂和脚等都是还没有解决的工程难题。”
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虽然好莱坞电影告诉我们，可怕的终结者机器人可能离我们不远了，但制造出一个智能大脑比我们之前设想的要困难得多。我曾经问过明斯基博十，机器什么时候能够达到甚至超过人类智能。他说，他相信这终将发生，但他不会再对具体日期进行预测了。鉴于人工智能如同过山车般的历史，也许最明智的办法是：规划出人工智能的未来蓝图，但不设定具体的时间表。
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心灵的未来 图形识别和常识
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至少有两个基本问题困扰着人工智能：图形识别和常识。
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我们最好的机器人还只能识别出像杯子或球这样简单的物体。机器人的眼睛也许比人眼更能看清细节，但机器人的大脑无法识别出自己看到的是什么。如果你将机器人置于一条陌生而繁忙的大街上，它马上就会迷失方向，然后迷路。由于这个问题，图形识别（例如，识别物体）的进展比先前预计的要慢得多。
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一个机器人进入房间，它要做上万亿次运算，把看到的物体分解为像素、线条、圆圈、方块和三角，然后将这些图形与大脑中储存的成千上万个图像比对。例如，椅子在机器人眼中是纷乱的图线和圆点，它们无法轻松地认出“椅子”的基本特征。即使机器人能够将一个物体与数据中的图像进行成功比对，微小的偏转（如椅子被打翻在地）或视角发生改变（从另外一个角度观看椅子）也会使机器人迷惑。而我们的大脑会自动考虑不同的角度和变化。我们的大脑在潜意识中进行了上万亿次运算，但整个过程对我们来说似乎毫不费力。
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机器人也遇到了常识的问题。它们无法理解有关物理世界和生物世界的简单事实。没有一个方程式能够确认像“潮湿天气让人不舒服”和“妈妈比女儿年长”之类的（对于人类）不言而喻的事实。我们把这类信息转译为数理逻辑方面取得了一些成绩，但要完全登录一个4岁儿童的常识将需要上百万行计算机代码。就像伏尔泰曾经说的：“常识并不平常。”
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