在商业史中，人们记录了许多意义非凡的时刻。1876年贝尔打出第一通电话时说到：“沃森先生请你过来，我想见见你”，这一刻便是其中之一。另一个意义重大的瞬间发生在1997年，IBM制造的计算机“深蓝”在象棋比赛中打败了当时的世界冠军卡斯帕罗夫。此外，在2011年时，一台更加智能的IBM计算机“沃森”在名为“危险边缘”的电视游戏节目中打败了人类选手，赢得了比赛的胜利。

IBM深蓝对战卡斯帕罗夫

后面关于IBM的两个事实告诉我们，机器智能正在飞速进步。我们并不清楚在“危险边缘”这个游戏中胜出意味着什么，也不知道需要多聪明才能获胜。但不管怎样，计算机的胜利让技术人员们兴奋不已，因为这意味着图灵确立的衡量计算机智能水平的指标中，它们已经实实在在跨出了重要的一步。他的图灵测试预言，在有一天机器将能够和人类进行交流，而它们表现出的交流方式，将使得人们无法分辨交流的究竟是人类还是机器。

在某种程度上来说，出现这种计算的进步并不费解。早在40年前，芯片巨头英特尔的联合创始人戈登·摩尔所提出的摩尔定律就暗示了这一切。这条定律指出，每隔两年计算机芯片的性能将翻倍。虽然这不是什么里程碑式的定律，但这些年计算机的不断进步表明，时至今日，它们仍在以类似的速度扩展运算和数据处理能力。

艾伦·图灵

当1959年的一台IBM计算机和人类玩跳棋时，它还不具有“深蓝”那样高的计算能力。 而且相比象棋而言，跳棋很容易，因为它有很多重复的运动，并且计算量也更小，不过当时计算机的能力也非常有限。而“危险边缘”则是一个完全不同的游戏，它比动一动棋子复杂得多。“深蓝”在这个游戏上取得的胜利对人工智能领域的人来说，就是一个意义非凡的时刻。但是，海量数据的处理真的能够带来真正的智能或者是仿真人工智能吗？

把一切交给计算机？

如今，有大大小小众多的公司都在探求人工智能的圣杯。他们中的许多还扑朔迷离，IBM则是个另类，他们的沃森现在被人们当作一个工具来使用。在纽约，有一幢紧邻硅巷的建筑，里面的人们正努力开发它的智能。这些人中包括来自贝尔实验室的专家，用于开发机器智能的语音识别能力。

在纽约的一家医院，一名著名的癌症专家正使用沃森的数据收集能力来扩展其知识库，根据输入的症状信息，提供给其相关领域的最新成果。

一些人认为，我们不久将进入一个新的时代，计算机诊断将大大提高人类的诊断水准，我们将很快从药用社会很快会变为机器智能社会。不过纽约的专家们不这样认为，他们相信人类医生在一些关键的地方仍然会起到作用。医生可以使用沃森来扩展学识，但不会用它做独立的诊断分析。

沃森赢得“危险边缘”竞赛

我们经常会看到一些讨论：机器在什么时候会超越人类的思维？从事这一领域的专家对一些论断大多持谨慎的态度，这些论断包括Google总工程师科兹维尔提出的接管论。他认为，人类将很快在智能机器前黯然失色。他坚信总有一天（可能是2050年），计算机将进化到和人类一样聪明。而根据摩尔定律，在那两年之后，它们的聪明度还将翻倍。到那时，把世界拱手让给它们也是意料之中的事，因为它们比我们知道的要多得多，而且还会不断进步。

除了他关于机器接管的奇点理论，许多人还是认为，在计算机能力演化的过程中，人工智能并不是一个固定的门槛。伴随着海量数据存储的增长，这其实是计算机不断扩展的检索和模式认知能力的写照，人工智能的概念反映了计算机处理这些事物的能力。每一小步，如每一次机器对人类在象棋、跳棋或者“危险边缘”的胜利，都是向着造出和我们一样充满智慧的机器所迈出的实质性一步。

但是处理数据并从中学习，只是人类掌握的事物中的一部分。对于我们中的很多人来说，计算机掌握大量数据已是非常聪明，但仍然没有达到人类般的智慧。

这一过程可能会要经历很长时间，而像沃森这样的计算机还会完成更多让人印象深刻的成就，但这些成就绝不会是实现真正的人工智能本身。