资本领域有这样一个法则：如果亿万富翁开始发出警告，表示你现在从事的事情存在伦理内涵隐患，那么这足以充分证明你手头的工作，是意义重大的。
1.人工智能的进步
人工智能公司DeepMind研发了一个算法，从而使得电脑可以玩经典的打砖块游戏。这个游戏要求参与者用小球击打砖块并尽可能获得更多的得分。最初，人工智能程序并不了解球或者球拍的概念，也不知道如何才能获得得分。但是，两个小时之内，程序就能灵活的掌握游戏。而四个小时内，程序就弄清楚了如何才能获胜（让小球通过通道穿越砖块，这样就可以在相对封闭区域里击打更多砖块）。这让我们看到了一点未来的样子，既令人着迷又令人恐惧。
对于那些担心人工智能的人而言，机器每变聪明一次，他们就会提出一次如何控制机器的问题，其实，所有的担忧的基本矛盾都只是因为一个问题——机器已经完全社会化了。
2.人工智能关键的两大命题
2011年1月，很多人工智能领域的顶尖研究人员来到波多黎各参加一个不同寻常的私人会议。会议由一个名为未来生活研究所（Future of Life Institute）的新兴智库组织，其负责人是麻省理工学院（MIT）宇宙学家马克思·泰格马克（Max Tegmark）。参会的研究人员谈及了人工智能伦理委员会，并公布了两个命题。
第一个命题是，我们是异常突破性进展的管理者。俄勒冈州立大学教授、人工智能进步协会主席汤姆·迪克里奇（Tom Dietterich）表示：“算法并不是像博斯特伦假设的那样工作的。人们总是询问机器和人类之间的关系。在我看来答案很明显：机器是我们的奴隶。”
第二个命题比较复杂，因为它要求研究人员考虑人工智能的突破性进展也许是一件坏事这个问题。研究人员探讨了机器可能迅速地远远超过人类能力的可能性。这个假设由牛津大学哲学家尼克·博斯特伦（Nick Bostrom）提出。
人们之所以对这个问题关注度急速提升，原因之一是国际商业机器（IBM）公司研发总部的一个小团队历经数十年努力终于开发出了一台名为Watson（以下简称“沃森”）的智能机器。
3.沃森-A.I进步的里程碑
IBM工程师最初着手打造人工智能的目的是为了让机器参加智力游戏节目 《Jeopardy！》，让“沃森”在人机对抗比赛中，战胜所有人类选手。为此人工智能必须对语言精通，包括微妙的韵律变化、引喻和双关。
“沃森”第一次参加CBS《危险边缘》节目就要面对肯·詹宁斯（Ken Jennings）和布拉德·鲁特（Brad Rutter）的挑战。詹宁斯是该节目纪录保持者，曾经连续答对74道题。而鲁特则是曾赢取近330万美元奖金并战胜了詹宁斯的男人。据IBM计算，虽然过程小有波折，但沃森会有70%的机会获胜。
美国时间2011年2月16日，当IBM所研发的一个体量相当于10个冰箱大小的超级电脑沃森在CBS《危险边缘》节目中战胜了人类冠军时，这一次人机对抗比赛的里程碑，让人们开始对人工智能的未来进行了无限的幻想。
在这之后，IBM的领导人把沃森从著名的科学项目落地成为一个会下金蛋的鸡，并转型到医疗行业的开发。 IBM介绍称，沃森可以与我们的世界无缝衔接，已经在17个国家的75个产业中发挥了作用。
随后，人们发现沃森具有探索能力：它能寻找不同信息之间的联系，然后将它们结合起来给出答案。IBM公司CEO吉尼·罗曼提（Ginni Rometty）在演讲中称沃森为“它”。可是没过多久，她又在演讲中改口称之为“他”。
她表示：“这是一个新时代，即认知时代，数字商业和数字智能的黎明。物联网将会快速发展。而在国际商业机器（IBM）公司的帮助下，物联网将越来越智能。因为沃森项目采用的是分割化模式，不同领域的专家负责教它自己领域的术语和专业知识，然后评估它是否能够正确回答相关问题。现在沃森已经掌握了足够多的知识，他准备好从事专业的工作了。 比如医疗领域：沃森可以浏览你的全部医疗记录。他的老师是全世界最好的医生。”
迈克·巴博拉克（Mike Barborak）是沃森团队的一名年轻工程师，他和同事为沃森编写了一条最简短的程序规则：万物皆相联系。此后他给沃森提供了一个医学案例供它分析。这个案例并不长，只是用几句话描述了一个患有肿瘤的老太太前去医生办公室问诊的情况。
沃森对案例中提供的线索做了大量分析搜索工作，这个规模是人类永远无法企及的。虽然机器并不太理解老太太遭受到的病痛，但它像医生一样发现了临床报告之间的联系并做出了正确的诊断。 此外，A.I.技术也曾经用来帮助商业公司进行癌症病变趋势的研究。
时隔多年，近日，IBM高管坦率地承认，医疗领域的研发比之前的预期更加难以操作，沃森的一些前期工程项目在成本和挫败感中，开始被聚焦，缩减并偶尔搁置。IBM的这些项目似乎试图用事实告诫人们，新技术的商业化运行，其经典模式应该是小步前行，而不是大步跳跃的。
4.产业变革
不管IBM到底遇到了怎么样的困难，从公众和其他高科技产业的角度看，自打沃森赢得电视节目胜利的那一刻开始，再一次助推了A.I产业的变革。
风险投资公司们开始向泼水一样将钱砸向A.I产业中的初创企业，而A.I产业中的谷歌，脸书，微软等母舰公司也快速响应，火速并购这些羽翼未丰的初创企业。
根据英国大数据公司Quid的分析统计，2015年A.I.产业的资本投入已经高达85亿美元，是2010年资本投入的3.5倍。这些懂得A.I.技术的软件工程师像转会的体育明星一样，引发了一场竞价服务的争夺。
5.常识中的A.I.
杰瑞·卡普兰是一家早在80年代就已经被人们遗忘的A.I.公司创始人，同时他也是一名计算机科学家和作者。他表示：“我们现在正处在一个特殊时代的高峰，期望的未来是领先自然产物的。”
在过去的电影中，老套的剧情告诉人们，A.I是科幻小说，机器都是自私的，他们试图帮助人类或毁灭人类。
然而，现实总是缺乏科幻小说或者电影大片中的戏剧性。比如那种装在你手机上的智能语音应用，也可以被称为A.I的一种形式，借助谷歌搜索引擎的服务特点，智能语音服务试图去解决客户的提问。此外，IBM的工程师与一家石油勘探公司合作为沃森设计了一系列问题。通过询问每个地质学家这些问题，沃森能够了解这些人（科学家）的风险偏好。然后系统会判断出不同人（科学家）的潜在偏见，进而更好地评估。
此外，一家名为Elemental Path的公司利用沃森的这种技术打造了一款可以提问并回答的儿童恐龙玩具，这个玩具能够了解儿童的兴趣和理解力，根据不同情况给出合适的答案。
此刻，那些奋斗在硅谷的老兵们告诫后来者，科技史的发展寓释大家，人们总是高估新技术在三年内的应用前景，而低估新技术在10年后的应用趋势。
例如：在90年代，人们预测（www）万维网将颠覆媒体，广告和零售行业的实体经济基础。但这一趋势的演变却并非在当时，所谓物联网+颠覆概念的影响是10年以后的事情了。（下图为苹果公司官方网站对比）
今天的A.I.也会走入这个怪圈，尽管未来人们可能会拿A.I.技术的变革与蒸汽机和电力的影响作比较，但如果从传统商业模式的角度看，这项技术真正引领时代的潮流至少还需要10年的时间才能实现。
但如果从真正关注A.I.的探索者的角度看，随着计算机越来越强大的功能，与越来越低廉的计算机价格走势，人们将比以往任何时候都更加容易进行海量数据的处理。此外，传感器，智能手机和其他高科技设备的遍布，促使计算机可以获取越来越多的信息并从中学习。
在过去的一两年中，研究人员开始使用机械学习领域中的深度学习算法，帮助计算机软件应用来辨别图像，翻译语言并理解语法。这项成果被很多初创企业，以及谷歌，脸书，微软这样的航母级企业所用，当然，也包括一些像艾伦人工智能研究所这样的私立研究所。
微软公司副总裁彼得·李说：“目前A.I.在感知，看，听和语言领域已经有了长足进步。”
一家名为Enlitic的初创企业，其公司创始人兼首席执行官，杰瑞米霍华德认为：技术只有被应用于解决特定领域的问题，才能被称之为创新。A.I.技术可以颠覆传统医疗体系，以更廉价的方式拯救更多人的生命。
该公司首要项目是放射学医疗研究，其深度图像识别技术将永不知疲惫的扫描异常组织迹象并将之数字化。在项目评估中，该公司测试软件扫描6000了个肺癌诊断数据库，并对比专业的放射学家所提出的正面和负面诊断。该公司宣称其A.I.分析结果的准确性比专业的放射学家分析结果的准确性高出了50%。
即便如此，目前没有任何一家公司在体量上能够与IBM在人工智能领域的沃森相比。近几年，沃森项目每年投入了数十亿美元来提速A.I.技术的发展与应用。通过商业并购，其项目成员人数在2014年就已经达到了7000位。
IBM的高管透露，沃森项目早期低估了如传真、手写等散乱数据的解析难度，程序也不能理解医生是如何做出诊疗决定的，但这写正好是沃森机械学习的宝贵历练。
负责IBM海外项目的高级副总裁说，早期项目的客户需求确实是充满了挑战，但现在IBM的沃森业务已经进入了井喷式增长期。
IBM并没有公布沃森业务的财务状况，只是描述了业务的潜力与前景，仅商业分析业务就将创造每年180亿的收入。
IBM现在已经与超过500家企业合作，既包括大公司，也包括初创公司，这些公司分布在医疗行业，金融服务业，零售业，消费品产业和法律服务业。
IBM正在试图调整沃森成为一个系统智能运作方程式，一款可以通过其他程序平台来构建程序应用的程序软件。近80000名开发人员已经下载并试用了该软件。
目前，成千上万的人正在自己的工作中使用与沃森有关的应用程序。这样一来，沃森就成了我们探索人类与智能机器关系的早期试验品。在与它的工作过程里，我们要解决这样的问题：我们需要智能机器为我们做什么？如果有一天你更愿意让机器代替人类去工作，你将如何评价自己的价值？”
附加：沃森的发展概览
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