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和很多微软研究员一样，我个人是科幻电影迷，对AI题材尤为感兴趣，因为多年来AI一直是我的研究领域，它与我每天从事的研究工作息息相关。机器是人类创造的无机体，无机体本身是没有意识的。它们会在意自己有多少同伴、多少后代吗？它们会向往一个满是机械味道的世界，并不惜为此将一切阻碍新世界形成的人与物全部消灭吗？即使有类似的行为，那也是缘于其背后人类编写的程序和发布的指令。无论如何，电影里、现实中的机器都越来越聪明、越来越有“人性”了，但去掉所有的幻想只保留科学后的真实情况是怎样的？
四级小台阶，机器难攀越
最近一段时间，AI的概念似乎过热了。这是我的真实感受——其实，较之过去50年里的同类，今天所谓的“智能机器”的能力提升都还只是量变，尚难达到质变的标准。
机器——或者说人们日常依赖工具的能力质变大概有四级台阶。
第一级，功能（Capability）。功能是工具的价值点，对人类最有意义，也一直推动着人类社会的进步。
第二级，智能（Intelligence）。有趣的是，“智能”的概念是跟着时代的发展而不断改变的。记忆力是一种智能吗？倒退几百年的话，显然是。算术是一种智能吗？曾经是。下棋是一种智能吗？但在今天，说起记忆力、算数和弈棋（不包括围棋），计算机比人类更在行。另外，IQ（Intelligence Quotient）测试是个有趣的话题——由于测试全程通常都会给出各种选项，机器在应对这种智能商数的挑战时其实是有很大的几率得高分的。我猜测，未来10年内，将会出现IQ测试拿最高分的机器。
第三级，智力（Intellect）。智力比智能更高一筹，“力”这个字里包含了判断力、创造力等信息。对人类来说，每天我们面对的大多都不是选择题，抑或是有着无穷选项的选择题。例如，我在微软亚洲研究院的日常工作，大部分都不是非此即彼的选择——一支研究团队需要补充人手，我不能简单地回答“可以”或“不可以”，而是要结合实际情况，包括预算、课题、团队现状、发展前景等多方面的因素。
第四级，智慧（Wisdom）。智慧往往是由丰富阅历、深邃思考积淀而来的洞察。所有的智能都不是用选项的形式来表述的，就像火种，它能在特定的时刻引燃人们思想的火花，照映前路。哪怕再过很久的时间，机器也不大可能产生真正的智慧。
截至目前，全世界最“聪明”的机器也只是站在了第二级台阶上——AI这个概念的大部分含义其实是“功能”，还有一定的“智能”。“智能”与“智力”只差一个字，但对机器而言却好像是鸿沟天堑，极难攀越。
没有智慧，但处处皆智能
我手边有一部安装了Cortana个人助手的手机。Cortana很强大，能够在响应质询、分辨指令时保持相当高的准确率，而且支持连续的语义分析与问答响应——我有时候想，倘若图灵在天有知，将如何评价像Cortana这样的新技术，会不会饶有兴味地与Cortana展开对话……
说起AI，不少人会追溯近百年前科幻作家们的拟想或是64年前图灵提出的假说，但在我看来，整个人类文明史都贯穿了对机器智能的追求。当然，计算机不同于人类以往发明的任何工具。这种不同体现在，一是它不是出厂时用途便已固化的专用工具，它的能力取决于用户安装的程序。二是它可以为各种专用工具注入新的生命力，比如近来被热议的“可穿戴设备”，只是将某些计算能力植入腕带、手表、眼镜等“传统工具”，将之与手机、PC之间建立起数据关联而已。
但凡“工具”，皆包含了其人类创造者的智能、经验与巧思。广义的AI是给予制造物以契合事理的功能特性，与人类一起共同完成我们做不到和做不好的事，达到“人+机器=超级人”的效果。过去的几十年，计算机硬件性能的演进和软件适用领域的拓展超越了所有人的想象。若是以广义的视角来观察AI的外延，承认所有灌注了人类对世界的思考的工具都体现了某种程度的“智能”，那么可以说生活中已然随处可见智能设备。
人机关系：主宰与助手
截至目前，智能机器（包括形形色色的“机器人”）的优点和缺点同样鲜明。它们能够更迅速、更高效地完成很多人类难以承担的工作：在实验室、计算中心等需要运算的环境，在工厂流水线、组装车间等辛苦又单调的环境，在核污染现场、深海、太空等人类不宜接触的环境，到处都有智能机器的身影。
处理数据是机器的强项。多年以前分析较大规模的数据需要动员许多具备专业知识的人共同参与，往往耗时良久，而现在，遍及全球的互联网与传感网时刻都在生成海量的、多维的数据，依靠人脑无法有效处理，而用计算机来分析，也就是一眨眼的事。借助机器的力量，人们可以更快地由现象抽取规律，由规律导出结论。
而今，AI与大数据的结合，已表现在每个领域、每个应用中。未来的两三年，初步拥有了看、听、连接能力的多元化的设备会反过来推动AI研究的跃进，因为更多的数据会让机器不断发现更准确的规律和更贴近事实的因果。结合各种感官捕获的信号与过往的知识积淀去处理信息、判断并做出决策，这是人的专长。机器的优势是数据处理、模式识别，而不是判断、创造与综合。所以我相信，无论AI科技发展得多么迅速，人与机器之间，依然会是主宰与助手的关系。
总结一下，我们需要什么样的机器人？真正有用的机器人不一定是人的形象。客观地说，粗壮又庞大的机器人只适合工厂和工地，我们可以幻想一种普遍适用且长得与人相像的全能机器，但这种设备的拥有成本一定很高，此外还有空间和能耗等现实问题。现实中，已开始帮助我们做各种工作的机器大多是小巧和悦目的，未来我们的办公室、我们的家都会变得越来越智能，但“智能”会无形地隐藏在吊灯里、电视中、墙壁上，更像是人类生活在智能机器中。
在我看来，看清AI能做什么不能做什么，将目标聚焦在可以100%控制的、能有效提升我们生产力与行动力的成果上，承认只有“人+机器”的组合才是AI研究的主流方向，这或许更有意义，也是人类社会发展的正确方向。
四级小台阶，机器难攀越
最近一段时间，AI的概念似乎过热了。这是我的真实感受——其实，较之过去50年里的同类，今天所谓的“智能机器”的能力提升都还只是量变，尚难达到质变的标准。
机器——或者说人们日常依赖工具的能力质变大概有四级台阶。
第一级，功能（Capability）。功能是工具的价值点，对人类最有意义，也一直推动着人类社会的进步。
第二级，智能（Intelligence）。有趣的是，“智能”的概念是跟着时代的发展而不断改变的。记忆力是一种智能吗？倒退几百年的话，显然是。算术是一种智能吗？曾经是。下棋是一种智能吗？但在今天，说起记忆力、算数和弈棋（不包括围棋），计算机比人类更在行。另外，IQ（Intelligence Quotient）测试是个有趣的话题——由于测试全程通常都会给出各种选项，机器在应对这种智能商数的挑战时其实是有很大的几率得高分的。我猜测，未来10年内，将会出现IQ测试拿最高分的机器。
第三级，智力（Intellect）。智力比智能更高一筹，“力”这个字里包含了判断力、创造力等信息。对人类来说，每天我们面对的大多都不是选择题，抑或是有着无穷选项的选择题。例如，我在微软亚洲研究院的日常工作，大部分都不是非此即彼的选择——一支研究团队需要补充人手，我不能简单地回答“可以”或“不可以”，而是要结合实际情况，包括预算、课题、团队现状、发展前景等多方面的因素。
第四级，智慧（Wisdom）。智慧往往是由丰富阅历、深邃思考积淀而来的洞察。所有的智能都不是用选项的形式来表述的，就像火种，它能在特定的时刻引燃人们思想的火花，照映前路。哪怕再过很久的时间，机器也不大可能产生真正的智慧。
截至目前，全世界最“聪明”的机器也只是站在了第二级台阶上——AI这个概念的大部分含义其实是“功能”，还有一定的“智能”。“智能”与“智力”只差一个字，但对机器而言却好像是鸿沟天堑，极难攀越。
没有智慧，但处处皆智能
我手边有一部安装了Cortana个人助手的手机。Cortana很强大，能够在响应质询、分辨指令时保持相当高的准确率，而且支持连续的语义分析与问答响应——我有时候想，倘若图灵在天有知，将如何评价像Cortana这样的新技术，会不会饶有兴味地与Cortana展开对话……
说起AI，不少人会追溯近百年前科幻作家们的拟想或是64年前图灵提出的假说，但在我看来，整个人类文明史都贯穿了对机器智能的追求。当然，计算机不同于人类以往发明的任何工具。这种不同体现在，一是它不是出厂时用途便已固化的专用工具，它的能力取决于用户安装的程序。二是它可以为各种专用工具注入新的生命力，比如近来被热议的“可穿戴设备”，只是将某些计算能力植入腕带、手表、眼镜等“传统工具”，将之与手机、PC之间建立起数据关联而已。
但凡“工具”，皆包含了其人类创造者的智能、经验与巧思。广义的AI是给予制造物以契合事理的功能特性，与人类一起共同完成我们做不到和做不好的事，达到“人+机器=超级人”的效果。过去的几十年，计算机硬件性能的演进和软件适用领域的拓展超越了所有人的想象。若是以广义的视角来观察AI的外延，承认所有灌注了人类对世界的思考的工具都体现了某种程度的“智能”，那么可以说生活中已然随处可见智能设备。
人机关系：主宰与助手
截至目前，智能机器（包括形形色色的“机器人”）的优点和缺点同样鲜明。它们能够更迅速、更高效地完成很多人类难以承担的工作：在实验室、计算中心等需要运算的环境，在工厂流水线、组装车间等辛苦又单调的环境，在核污染现场、深海、太空等人类不宜接触的环境，到处都有智能机器的身影。
处理数据是机器的强项。多年以前分析较大规模的数据需要动员许多具备专业知识的人共同参与，往往耗时良久，而现在，遍及全球的互联网与传感网时刻都在生成海量的、多维的数据，依靠人脑无法有效处理，而用计算机来分析，也就是一眨眼的事。借助机器的力量，人们可以更快地由现象抽取规律，由规律导出结论。
而今，AI与大数据的结合，已表现在每个领域、每个应用中。未来的两三年，初步拥有了看、听、连接能力的多元化的设备会反过来推动AI研究的跃进，因为更多的数据会让机器不断发现更准确的规律和更贴近事实的因果。结合各种感官捕获的信号与过往的知识积淀去处理信息、判断并做出决策，这是人的专长。机器的优势是数据处理、模式识别，而不是判断、创造与综合。所以我相信，无论AI科技发展得多么迅速，人与机器之间，依然会是主宰与助手的关系。
总结一下，我们需要什么样的机器人？真正有用的机器人不一定是人的形象。客观地说，粗壮又庞大的机器人只适合工厂和工地，我们可以幻想一种普遍适用且长得与人相像的全能机器，但这种设备的拥有成本一定很高，此外还有空间和能耗等现实问题。现实中，已开始帮助我们做各种工作的机器大多是小巧和悦目的，未来我们的办公室、我们的家都会变得越来越智能，但“智能”会无形地隐藏在吊灯里、电视中、墙壁上，更像是人类生活在智能机器中。
在我看来，看清AI能做什么不能做什么，将目标聚焦在可以100%控制的、能有效提升我们生产力与行动力的成果上，承认只有“人+机器”的组合才是AI研究的主流方向，这或许更有意义，也是人类社会发展的正确方向。