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以机器人或智能机器为主角的科幻电影让我们对人工智能的未来充满了幻想，但是把幻想变成现实不是一朝一夕能够完成的，而且我们必须控制人工智能系统使其完全符合我们的预期而不是成为一个烂摊子。现在已经有人把我们对人工智能的幻想做出了科学的规划。
哈佛大学教授迈克尔·波特提出了人类通往人工智能世界道路的四个阶段。
NO.1
监控
通过使用传感器进行信息收集，使智能产品了解自己的情况和周围的世界。美敦力智能血糖仪就是一个例子，它使用皮下传感器测量病人的血糖水平，在血糖水平达到报警状态前30分钟提醒病人。
NO.2
控制
由于它内置的算法，该产品将根据读取的数据执行操作。例如，如果一个传感器检测到一辆带有特定车牌的汽车，大门就会自动打开。
NO.3
优化
利用系统运行时收集的所有数据，内置的算法可以进行分析，以确定它们最佳的工作方式。就好像系统学会了更有效地工作。例如风力发电机能够调整他们的叶片位置来适应风向,这样就可以获得最大风力并且尽可能减少对相邻风力发电机的干扰。
NO.4
自主
当一个产品能够监控自己或者执行一个尽可能优化的操作时，它就可以自主工作。例如，iRobot机器人能够清洁家里的地面，还能发现灰尘，在家具周围找到路，避免从楼梯上摔下来。它还可以将房间布局的细节存储在记忆中，以备下次使用，并自己返回充电站，在那里它会发出声音信号宣布自己安全抵达!
智能系统也可以相互连接，这样它们就可以一起执行操作，形成一个系统。无人驾驶汽车和道路监控系统可以协同工作，这样，如果在某个地方发生事故，可以通知离事故较远的汽车让他们采取适当的行动。
正如我们从这些例子中所看到的，我们将逐步发展能够自主学习和决策的智能系统。同样，我们人类也会逐渐地将监控、控制和优化部分全部移交给智能机器。
这个畅想并不代表我们在人工智能领域已经毫无阻碍，在机器人与人类的交流方面，仍然有许多挑战需要克服。例如，机器人有能力识别我们的意图吗?如果我们以一种恐惧或更自信的方式说话，机器人能察觉吗?或者当我们采取行动时，这说明了我们的真实意图是什么?例如，让无人驾驶汽车识别行人是打算过马路，还是只是站在路边，并不是一件容易的事情。通常，作为行人，我们会试图与司机进行眼神交流，以表明我们想要过马路。但是这种在人与人之间的交流中并不容易传递到人工智能系统中。
目前最理想化的状态是人工智能系统能够与人类协同工作，让机器来承担更复杂更繁重的任务，而人类的任务是对它们下达命令与监督它们会不会犯错，这样也许是最高效最安全的利用人工智能服务人类的方法。
End
