它的时刻终又来临，什么样的巨兽缓缓地，走向伯利恒去投胎？
叶芝
William Yeats，爱尔兰诗人、剧作家
历
史上第一次机器人暴走事件可能就发生在1972年一家离波士顿不远的实验室里。
马文·明斯基（Marvin Minsky）[6]是MIT人工智能实验室联合创始人、主任，他曾提议，也许某一天医生可以远程控制机器人手臂，为病人实施外科手术。但是他需要一个实际由电脑控制的手臂才能实现这个想法。于是他给在斯坦福大学的朋友约翰·麦卡锡打电话，麦卡锡就把自己的研究助手借给明斯基帮他完成这个计划。维克托·沙因曼（Victor Scheinman）是一位机械工程方面的青年才俊，他很快就设计出了一个原型，这个原型就是后来第一个在商业上获得成功的电脑控制手臂PUMA（可编程通用装配机械手）的设计基础。[1]
理论虽然不错，但现实却在拖后腿。PUMA手臂很沉重，也很难控制，必须要固定在桌子上才能稳定。一天，可能是由于编程错误，这个手臂开始前后振动。随着冲量越来越大，桌子开始剧烈地晃动，后来竟然开始随着手臂的摆动在房间中颠簸行进。一个在实验室工作的倒霉研究生一开始没有注意到这个新生的移动机器人正在靠近他。当他终于注意到的时候，已经太晚了——他被逼到了一个角落里。这个机械“虐待狂”毫不留情地靠近他，他蹲伏在地并大声呼救。正当他即将成为“历史脚注”的时候，一个同事冲了进来制止了这个控制手臂，才结束了这场闹剧。[2]
有机器人的地方，便是“杀戮地带”
人们倾向于认为，大部分人工智能系统和特殊的机器人类似于人类的大脑和肌肉，虽然可以理解，但是这样的想法却是很危险的。长期以来，人工智能领域一直在利用我们对于人格化对象（看起来像我们或者行为像我们）的自然喜好，因为它们可以吸引人的注意力或吸引投资。但同时这样的对象也会误导人们，让人们相信机器比它们实际上更像我们，并进一步假设它们有理解能力并会遵守我们的社会习俗。如果我们对于这些系统是如何工作的没有深入理解的话，如果我们只拿人类作为可用范例来解读结果的话，那么我们非常有可能会把人工智能视为像人一样的存在。但是，它们不是人。
在《危险边缘》中露脸的IBM超级计算机沃森就是一个例子。让系统“说”出自己的回答实在是没有什么技术理由，更别说还要弄出一个带有旋转亮光的像头一样的图像以显示机器的大脑正在思考问题。这些东西只是对一个伟大技术成就的次要装饰。没有几个人发现其实沃森根本没有在听《危险边缘》的线索：当亚里克斯·特里贝克（Alex Trebek）开始说话的时候，文本就立即输送给了沃森，这样它在“计算机时间”上就取得了先机，因为人类参赛者还在等待特里贝克把话说完。但是沃森的主要优势在于快速“抢答”，在收到“线索已完整”的信号之后的几毫秒内，它就可以按下抢答键，比人类所能做到的要快得多。沃森可以被描述成一个复杂的数据检索系统，我们也可以给它起一个听起来更有技术感的名字，但是那样的话沃森在电视上就不会有如此的吸引力了。
这种廉价的拟人化设定对于人工智能领域来说是一场灾难，我把其称为“AI剧院”（AI theater），这种现象耗费了隐形的成本。就像把互联网称为“网络空间”一样，这个称呼暗示着互联网是一个和我们的法律法规相分割的领域，这种意识混淆了公众的理解，也因此阻碍了重要的政策议题和讨论。
所以当外表像人的机械附件开始在工厂车间工作的时候，人们很容易就会期望这些机器人的行为能和人类的社会约束有一定的相似性，比如不会随意打人。另外，正如所有人知道的那样，它们只会按照编好的程序工作。
可是问题在于，这些早期的机器人通常只会重复死记硬背的预定动作。如果你挡住了它们的去路，那么你就很有可能会被冲撞，甚至更糟。很快大家就明白过来，为什么美国职业安全与健康管理局（OSHA）在工厂作业安全中规定，必须把这些机器人当作新一代的加强版机器，而非能力不足的工人。在工厂和研究实验室（甚至包括MIT的实验室）中，标准的操作是在机器人所在区域周围的地板上贴上亮色胶条，指示出“杀戮地带”，在这个区域中你不能在没有特殊防护措施的情况下冒险行动。在很多电影中出现过的巨大红色开关必须置放在关键位置，以防紧急情况发生。
自我进化，机器人的未来
工业机器人在过去的几十年中已经进步了很多，但是这些进步主要体现在对于机器人控制的精准性、机器人的力量和持久性，以及缩减的重量和成本上。一般来说，机器人的工作环境需要为其专门设计，而机器人不会主动适应环境。因为它们看不到、听不见，也感受不到周围的环境，这些环境必须要简单而且可预见。如果一个工业机器人手臂期待螺栓在某一时刻出现在某个位置上，那这个螺栓毫无疑问就必须出现在这个位置上，否则整个进程就必须重启。它们在工厂车间工作时不会像高尔夫球新手经常做的那样，乞求再来一次。
洗碗机也是根据同样的理念而设计的。每个碟子和杯子都必须小心翼翼地根据旋转臂的位置放置，而旋转臂不会不分青红皂白地喷洒着肥皂和水。你必须适应机器人的需求，因为它不会顺从你的需求。
我接受过的训练一直都告诉我要躲避这些危险的机械陷阱，所以当我回到斯坦福大学人工智能实验室的时候我感到极为震惊，因为我发现一个研究生正在和一个机器人进行一场模拟剑斗。[3]机械击剑手不仅能追踪对手的动作并计划自己的移动，而且还能适可而止，从而避免潜在的致命攻击。他们邀请我参加这样的活动，对我来说这还真是一次难忘的经历。我可以指引机器人的手臂作出各种姿势，在我引导手臂作出动作之前，机器人就会尽职尽责地一动不动，就像是没有线的牵线木偶一样。
使之成为可能的是四种先进技术的汇聚。我已经讲过前两种——计算能力的巨大提升和机器学习技术的进步。第三个原因是机器人工业设计的改良。新的设计使用更轻量的材料和更复杂的控制机制，所以产品造成破坏的可能性更小，而且在遭遇没有预期到的障碍物时，可以马上作出回应（比如遇到人的脑袋）。
真正的突破来自机器感知领域。直到10年以前，解读视觉图像的程序都是一步一个脚印地缓慢发展。但是机器学习技术的应用以及更加复杂而昂贵的摄像机，使得该领域的能力得到了迅速增强。现在的程序可以通过检查图片和视频快速识别物体、人以及动作，并且以极高的准确性加以描述，例如“一伙年轻人正在玩飞盘”。[4]当你的照相机在取景器中鉴别出人脸的时候，你可能已经见识到这种技术的原始例证了。
当然，同样的基础技术也可以用在各种各样的传感器上。系统可以通过声音，辨别歌曲；通过雷达和声呐探测，为海上的船只分类；甚至通过心电图或解读超声波，来诊断心脏疾病。
这四种科技的强大组合即将改变世界。同样，这一次我们也缺少足够的参照点来准确理解这种技术，但是要找到一个好的起点还是很容易的。今天的预编程、重复性机械设备就是未来机器人的原始先驱，未来的机器人可以看到、听见、做计划，还能根据混乱而复杂的真实世界来调整自己。简单来说，这些就是能够完成很多任务的机器人，而这些任务现在都需要由人手动来完成。
HUMANS
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人工智能的未来
全能的机器人帮手
你可以买一个机器人来清理你的地板。与此同时，能够为花园除草的机器人、从货车上装卸任意形状箱子的机器人、跟着你为你拎包的机器人、收割庄稼的机器人，现在都已经处在商业研发阶段。事实上，这些机器人甚至能够选择只采摘成熟的水果。[5]不用多久，每一种你能想象到的任务都可以交由自动化处理：为内墙和外墙粉刷、做饭、递盘子、擦桌子、上菜、铺床、叠衣服、遛狗、铺设管线、清洗人行道、取工具、拿票、做针线活、指挥交通，等等。
我们还没有提到在工业上的应用，比如挑选和包装订单、存货和整理货架、焊接和切割、抛光、检查、组装、分类，甚至修理其他机器人设备。值得一提的还有军事应用，其中有一些绝对是让人无法忍受的噩梦。比如在接下来的10年内，差不多任何人——包括世界各地的极端主义者，没准都可以发动一群太阳能寻人机器人，这些机器人能钻入紧闭的门和通风井，并注射无痛剂量的致命毒药，然后它们还可以原路返回节省了人工取回的麻烦。另外，你还可以用同样的低价获得面部识别包，实现定点暗杀！随着对这些复杂的设备越来越习惯，我们将会允许它们进入更加亲密的场景，完成诸如剪发和传递信息这样的任务。机器人性工作者（我将在第8章中讨论）并不遥远，而且非常有希望成为最早也最赚钱的市场之一。
即使身处荒原，也有人在监视你
这场伟大的变革也包含各种超出我们对机器人一般理解的成分。虽然这些设备中有一些是独立的，比如人形胆小鬼C3P0（milquetoast humanoid C3P0）或者机械杂役R2D2（mechanical factotum R2D2），但是这些系统没有理由非要具备行业中所说的“区域性”。也就是说，它们不用局限地存在于或作业于特定的一大片连续的物理空间。换句话说，它们可能不是传统意义上的机器人。
你可能会想，为什么你是你而不是我，与之相对的是，你和我为什么不是同一个有机体的两个部分。听起来可能有些奇怪，但是对于分享同一个心脏和消化系统的连体婴儿来说，也许就没有那么奇怪了。
要完成任何给定任务都需要一些资源和能力。这些资源都可以被粗略地分为四类：能源（工作的能力）、意识（感觉环境中相关形势的能力）、推理（规划并调整计划的能力）以及手段（真正完成某件事的能力，比如用手捡起东西）。原则上说，这里面的任何资源都不必放在同一地点。只是在实践中，组合在一起更有用。
你就是一个例子。因为生物自身无法远程传递或发射能量（据我们所知），所有的身体部件都需要贴近彼此。你的身体由细胞组成，细胞利用生物化学和电脉冲通过各种各样的导管和神经相连。所以你的眼睛（意识）之所以离大脑（推理）很近是有很好的设计理由的，同时你的脚处在腿（手段）的末端。更不用说你需要一个为所有这些资源提供动力的引擎，从食物（能量）中提取资源。
大约120年前，经过上百万年的进化之后，一件神奇的事情发生了：通过我们，生命突然发展出可以脱离区域性约束的方法。伽利尔摩·马可尼知道了如何利用电磁辐射（经常被称为无线电波）在没有明显物理连接的情况下远距离传递即时信息。托马斯·爱迪生明白了如何能通过电线以相对低廉的价格，用电的形式移动能量。
我们仍然在试图弄明白这一切最终都意味着什么。[6]我的个人观点是，从整个电气工程、电子学、无线电、电视、互联网、计算机，以及到目前为止的人工智能的历史上看，我们仅仅是在为这些新发现的现象探索利用之法，而这些发明也仅仅是人类最初笨拙的尝试。但是有一点可以肯定：就像生物进化的缓慢过程一样，我们并不是能够利用这些现象的最好角色，而机器是。
在出生后不久，我们通过把世界解析成物体来理解世界，之后我们又把物体分为有生命的和没有生命的。对于与我们相像的有生命的对象——其他人，我们有一种特殊的好感。很多我们最高等的社会直觉，比如爱与同情，都可以被理解为自然对我们的鼓励，希望我们能以更加广阔的视角看世界，而不仅仅局限于眼前利益。如果你关心的只是下一顿饭在哪里，那么为什么不去咬给你喂食的那只手呢？
当关系到你眼下生死存亡的事物触手可及，并且具有明确的物理界限时，把周围的事物看作一系列的物品是一种整理自我世界的好方法。要想理解看不见、快速移动或者扩散的事物则难得多，比如辐射云或者你在互联网上的声誉。我们的高速公路要了很多动物的命，因为它们都没有探知到两吨重的金属威胁从路上呼啸而过。同样，我们甚至没有词语能够用来讨论即将发生的科技变革。综上所述，我们在所谓的信息高速公路上面临着毙命的危险。
话说回来，机器人感受世界的方式又有什么不同？它们身上没必要非得长着眼睛和耳朵。与之相反，它们更加需要的是在相关环境中遍布的传感器网络。如果能把你的耳朵和眼睛分开到以米为单位的距离，你的深度知觉以及定位声音的能力会大大提升，更不用说如果你能任意增加面向不同方向的传感器的话。举个例子，自动化的枪击监控系统在定位枪声方面就会比警察强很多。
同样，坚持把机器人集中到一处来工作的方法是完全没有意义的。机器人可以由一些不相连且可互换的执行机构、引擎以及工具组成。最终，协调和驱动这类机器人的逻辑将随处可见，比如在内华达州的沙漠内领航的远程无人机也可以在阿富汗投放“地狱火”导弹。
摆脱了不便的区域限制之后，机器人会变成什么样呢？不幸的是，由于我们的自然历史所限，答案不得而知。
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人工智能的未来
你的机器人粉刷匠
以机器人油漆工为例。我们很容易就能想象到一个人形机器人爬在梯子上挥舞着刷子，和它旁边的人类同事一起工作的场景。但是这种装置更有可能是以一组飞翔的遥控飞机中队形象出现，每个遥控飞机上面都配备有喷雾嘴并牵引着一袋颜料。无论是因为强风还是其他因素，遥控飞机都能迅速而精确地调整彼此之间的距离，以及它们和木板外墙之间的距离。当个体机器人供给不足时，它们就会飞到涂料桶处自动注满并充电，然后再回到最需要的位置上。分散安装在项目周边的一系列摄像头会持续监测这群飞翔的小家伙，并且评估工作的进度和质量。真正指挥这场“机械芭蕾”的设备甚至不需要出现在现场。它可能就是厂商在亚马逊云上租用的所谓“软件即服务”（SaaS）。[7]为什么在一星期只使用几小时的情况下，还非要冒着被雨淋的危险弃机器人而不用呢？
你的特许粉刷匠可能仍然在为这些酷炫的装备偿还贷款，他出现后就架起摄像机，在平板电脑上的App中标记目标区域，打开涂料桶，然后启动遥控飞机。整个房子可能只需要一个下午（而不是一个星期）就可以粉刷完毕，而费用只需要今天人工费用的零头。在这种系统成型的初期，工人可能仍然需要预处理表面、铺罩布单，但是当产品工程师升级了系统并添加了部件之后，这些工作就没有必要了。
听起来可能有点像科幻小说，但事实就是如此。这种应用所需要的所有技术都已经存在，只差一些足智多谋的企业家来实现这种产品了。当然，相比于粉刷房屋，还有很多在多样地形环境中的任务等待我们完成。想象一下一个由太阳能发电以及热追踪装置组成的移动野外灭火器，它们可以在森林地面上穿行自如，有策略地把自己安置在热源地区，并且由国家林业局的服务器来指挥。
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集群机器人与自动驾驶汽车
展望未来的同时也植根于现在的科技，想象一下灭火器缩小到昆虫的大小，它们可以藏到自己挖好的迷你散兵坑中，等待行动指令。当被召唤时，它们可能会把自己组装成保护性圆顶或者毯子，用于保护周围的家园、基础设施、人。关于这些概念的研究已经很活跃，它们也终于获得了专有名称：集群机器人（swarm robotics）。
预想中的自动驾驶汽车总是独立而自主，但是现实的情况却相差甚远。汽车和路边传感器的标准已经接近完成，它们可以通过无线网络来分享信息，本质上会成为一个由眼睛和耳朵组成的连通系统。依赖于美国联邦通信委员会（FCC）对专用于汽车应用的“专用短程通信技术”（DSRC）的射频频谱的资源分配，美国交通部与其他机构一起正在开发所谓的V2V（汽车对汽车）通信协议。同交通管理系统和能源管理系统融合之后，你的未来汽车肯定会成为公共交通系统的具体表现形式。这个综合而灵活的系统将实现集中监测和管理，就像是你的手机可以被理解为一个巨大通信系统中的一个元素一样。
随着传感器、反应器以及无线通信的不断进步，它们肯定会从视野中消失，就像是曾经的计算机技术——我还记得当年拿起一块计算机内存就可以真真切切地看到每一个比特（称为“磁芯存储器”）的情境。今天，如果我们能将电脑内存在物理上和其他元件相分离的话，我们会发现千兆字节的电脑内存就是一个邮票大小的黑色扁平长方体。
有一天当你走在一片原始荒原时，幸运的你可能并没有注意到你眼前有一个巨大的网络、大量的自组织和协作设备正在维护这个环境，同时也在照看你（或者监视你），就像你在参观迪士尼乐园时那样。
最终，很多领域只剩下对信息的操纵，比如金融系统、教育机构以及娱乐媒体。而完成必要工作所需的能量、意识、推理以及手段可能都能在电子领域中找到，完全不受空间限制。需要的数据可能即刻就能从世界各地搜罗到，任务可以随意转移，只需要在最方便的地方行动就可以了，比如，找个正在营业的证券交易所。
智能洞察
我想说的是，可能当我们认为机器人是物体，而程序只是一系列写出的指令时，它们其实只是相同现象的不同表现：用电能来完成工作和处理信息。我们虽然还不习惯于理解和体验这种正在起作用的新魔法，但是我们却正在被它们所影响。
社会趋势剧变：未来更像过去
另一个无法避免的趋势可能看起来有些奇怪：科技将倾向于联合化和简单化。当生物在不断生根发芽的“生命之树”上增殖和分化时，相对应的机械“生命”却反其道而行之。
比如在过去，你可能需要为你的车配一个GPS、一台照相机、一台录像机、一台CD机，更别说还需要一部手机了。今天这些小配件及其市场已经消失殆尽，它们都被智能手机这一经济设备所取代，就像是一把电子版瑞士军刀，因为它们在共享技术组件上很类似。
回到野外，美国国民警卫队很快就会意识到上面描述的这种消防系统同样可以用于搜索和营救任务，而自主灭火器就是机械圣伯纳[7]。海岸警卫队可以把这种灭火器换成机器救生员，通过波浪产生的动能来充电，等等。
典型的（以及被误导的）关于未来的概念中充满了各种神奇的装置，它们为特殊目的而设计，能完成所有小事，但是事实恰恰相反。我家厨房的橱柜中散落着很多不常用的工具，每个都是专门用来完成某种任务的：蒸馏咖啡、加热汤、开罐头、做果汁、煮蛋——它们还仅仅是需要用电的小装置。橱柜中还装满了各式各样的手持工具、厨房用具，从压蒜器到螺丝锥。更别说那些用来洗碗、保藏食物、制冰、压缩垃圾以及做饭的大电器了。
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人工智能的未来
人造劳动者，让繁杂的厨房器具成为过去
想象一下人造劳动者取代所有这些器具的场景：如果需要切洋葱，它可以从可选配件箱中拿到需要的部件；它可以站立一整天洗盘子——我们不需要再按照架子的要求把盘子放进那个挥舞着手臂的傻机器中，也不用再忍受它浪费肥皂和水的工作方式；在两顿饭之间，它可以剥瓜子、制作冰激凌、擦亮银器、软化牛排。不止这些，它还可以清洁地板、铺床，甚至还能给婴儿换尿布。如果气候允许的话，它或许还能在后院种植食物呢！
人造劳动者可以完成以上所有的工作，而它只需要中世纪厨子所需要的最原始的设备。我想说的是：未来看起来会比你想象中的更像过去。我们的生活也许会更加复杂，但因为我们身边出现了由无形的科技低调掌控的各种全能而多变的设备，生活会比今天看起来更简单。人造劳动者来袭，它们会真真正正地席卷工作场所并帮你完成杂务。你可以把你的老式洗碗机都扔掉了。
如今，科技在复杂性和多样性上的趋势只是昙花一现的分支——一场由电力驱动的现代寒武纪生命大爆发[8]，只不过这次演化的终点将停留在尚未成型的机械动物门。
我们很容易就能理解，有能力完成体力劳动的分布式机械系统是如何改变和扩展，然后进入家庭、企业以及环境中满足每日需求的。但是要理解同样的趋势会对我们的商业环境、知识环境以及社会环境造成什么影响，则要困难得多。
亚马逊通过把常用功能聚合成一个统一的系统，取代了从书店到鞋店的一切；谷歌把图书馆、报纸以及企业名录，汇聚到一个组织化的综合体下；Facebook则把明信片、照片分享、邀请函、感谢信、温馨提示以及庆贺等全部无缝地融入到一幅完整的社会图景中。
我们的大脑只能注意到可以看得见的危险，但是不可见的事物可能同样危险。科技在发展的道路上有些自相矛盾，同时进行着增殖和合并，而且我们并不适合研究结果，更不用说预测未来了。上面所描述的趋势——灵活的机器人系统，有独立行动能力，分布广泛，能够跨越物理和电子领域，并且在超乎寻常的距离内以超越人类的速度交流着。它可以让自己消失于无形并神奇地根据需求进行自组织——虽然容易被忽视，但却有着病毒一样不容小觑的力量。用叶芝的话说：“它的时刻终又来临，什么样的巨兽缓缓地，走向伯利恒[9]去投胎？”[8]
注释：
[1].如果想看发明者对这些事件的亲身叙述，可以参看维克托·沙因曼在《机器人历史：故事和网络》（Robotics History：Narratives and Networks）中的描述，http：//roboticshistory.indiana.edu/content/vic-scheinman，2014-11-25。
[2].我的朋友卡尔·休伊特（Carl Hewitt）因为其早年的逻辑编程语言Planner而出名，他亲眼目睹了这起事件。
[3].Arti cial IntelligenceLaboratory, Stanford University.Jedibot—Robot Sword Fighting.May 2011.
[4].John Markoff.ResearchersAnnounce Advance in Image-Recognition Software.New York Times, November17，2014，science section.
[5].Strawberry HarvestingRobot, posted by meminsider, YouTube, November 30，2010.
[6].有一篇关于所有事物交流增加和耗能减少的精彩分析，这些事物从活细胞到文明不一而足，参见：Robert Wright.Nonzero.New York：Pantheon，2000。
[7].Amazon Web Services（AWS），accessed November 25，2014，http：//aws.amazon.com.
[8].W.B.Yeats.The Second Coming，1919；http：//en.wikipedia.org/wiki/The_Second_Coming_（poem）.