许多使用 iPhones 的人会跟 Siri 讲话。 Siri 是 iPhones 的人工智能助理。 Siri 能答复许多用简单英语、口头提出的基本问题。举例说，她（或者也可以选择他）能告诉你今天的日期；告诉你旧金山巨人队（Giant）职棒下一场赛事在哪一天开打；告诉你最近的披萨餐厅在哪里。
Siri 虽说看起来聪明，她有很明显的弱点。除非你把令堂大名告诉她，或在苹果的联系程序中特别指明关系，否则 Siri 不会知道令堂是谁，对你希望和令堂通话的要求，也不会有反应。 Siri 读过、而且还可能了解我发的每一封电子邮件、我打的每一通电话、我传的每一个短信，但不知道家母是谁，这样来说，她一点也不聪明。你如果想知道避开塞车、早些回到家的最佳途径， Siri 也帮不上你的忙。
那倒没问题。 Siri 虽说能力有限，毫无疑问也很有用。我不再需要在键盘上打字，寻找距离最近的加油站，或为今年母亲节在哪一天的事伤脑筋。 Siri 能记住奥克兰（Oakland）所有披萨餐厅的地址，记住昨晚每一场棒球赛胜利与败战投手的名字，还能告诉我我最喜欢的电视节目下一集播出的时间。
现在的人工智能，属于弱人工智能
Siri 是科研技术人员所谓“弱人工智能”（ narrow AI）的范例：它有用，能够与人类交互，而且具备若干智能的特点，但绝对不会有人误把它视为人。在科技业，也有人将它称为“软人工智能”（soft AI）。一般来说， 在非常特定的工作范围，弱人工智能做得比人好 。举例来说，我就记不清前一晚每一场大联盟棒球赛胜利与败战投手是谁。
弱人工智能现在已经深入我们日常生活的许多层面。将电话转到航空公司支持柜台的自动语音电话系统，以及亚马逊（Amazon）与 Spotify 的推荐引擎都是弱人工智能。谷歌地图令人称奇的路线建议（以及为避免塞车而做的中途修正），就是典型的弱人工智能。 在从复杂的数据库取用信息的工作上，弱人工智能系统做得比人好得多，不过它们的能力特定而有限，而且也不能有创意的思考。 如果你要 Siri 替令堂找一件十全十美的情人节礼品，她或许能给你调皮的答复，但不会真正思考这个问题。如果你要她帮你写“拿破仑战争”（Napoleonic Wars）期末论文，她也帮不了你。
不过，无需多久， Siri 以及其他市面有售的人工智能系统，就能帮你的孩子写拿破仑战争期末论文、或凭空写一篇文章了。 Siri 与类似系统将拥有创造音乐、诗歌与艺术的能力。事实上，它们已经在学习怎么做这些工作了。
伊亚穆斯：学习作曲的人工智能
2011 年9 月，在西班牙的马拉加（Malaga），一个名叫“伊亚穆斯”（Iamus ，按：这个名字源出于一位能听懂鸟语的希腊神）的计算机，用传统音乐符号写了一首单簧管、小提琴与钢琴三重奏曲，曲名〈你好，世界！ 〉（Hello World!）伊亚穆斯用的是“旋律基因组”（melomics，即来自旋律的基因组之意，能以一种渐进式做法，一步步学习作曲）软件系统。就像人类作曲家必须学习前人经验一样，伊亚穆斯这个有自主能力的人工智能作曲家，也学习了许多世纪以来众多乐曲与数字乐谱。
伊亚穆斯的程序人员用了几年时间，将作曲的各种核心规则（例如超过五个音的钢琴和弦，不能用单手弹奏）告知这个系统。程序人员使用人类编码与机器学习（machine learning，一种重要的电算概念，它运用算程学习规则，并根据既有数据营造复杂的系统模式）双管齐下的办法，作到这一点。深究伊亚穆斯的核心，音乐就是数据，而音乐家就是数据的诠释者。
据伊亚穆斯的程序人员表示，已经将大约一千条规则灌入系统，协助这个计算机写出美丽的歌曲。但他们强调，创造伊亚穆斯的目的不在于取代作曲人，而旋律基因组系统也只是一种可以提升与加速创意的工具。使用这种系统以后，作曲人在作曲过程中可以改变规则，或将一种算程导入新方向，不必费尽千辛万苦，一个一个音符地作曲。同样令人兴奋的是，只需运用一个简单接口，在计算机指引下，任何人都能用旋律基因组系统作出美丽乐章。
终有一天，强大的计算机系统（像是服用类固醇的 Siris）能以有创意的方式进行推理，解决困扰人类的数学与物理问题。这类系统能将输入端合成，得出类似原创的作品，或 在没有特定规则或指导的情况下解决非结构性问题 。这种更加强大的推理能力即是所谓“强人工智能”（artificial general intelligence，AGI）或“硬人工智能”（hard AI）。
从“强人工智能”再往前迈进一步是“超级人工智能”（artificial superintelligence），也就是科幻小说里那些仍然非常遥远、非常疯狂、我连想都不敢想的东西。 在超级人工智能的时代，计算机会比人还聪明 。不过我现在只想专心讨论今天的人工智能，就是弱人工智能，也就是即将改变我们人生的那些实际的东西。事实是，无论专家怎么说，没有人真正知道人工智能长久以往会变成什么样子。
人工智能将夺走一些工作
先从我们的身体开始。 IBM 的人工智能科技“沃森”（Watson）已经在美国电视益智节目《危险》（Jeopardy）上击败群英。同类型人工智能即将监控我们的健康数据，预测疾病，为我们提供如何保持健康的建议。 IBM 的沃森现在已经学会肿瘤学一切先进学术，诊断癌症的本领比人类医生更高明。沃森与它的竞争对手很快就能精通所有其他医学领域，为我们提供比医生所能提供的更好、更全面的建议。
人工智能科技还能分析数以百万计病患的不断流动的数据，分析他们服用的药物，以判定哪些药真正对病患有疗效，哪些药造成副作用、引起新病症，哪些药有疗效但也有副作用。这种判断能力会造成药品测试与处方流程的转型。在独立研究人员操控下，这类数据将使制药工业更上一层楼，因为今天的制药企业仅凭有限临床实验数据工作，而且往往有意忽略对他们不利的信息。
对医生而言，坏消息是，我们不再需要那么多医生了。著名创投资本家维诺德．柯斯拉（Vinod Khosla）估计，科技会汰除 80% 的医生。 但几乎一切需要人的判断、需要略有创意的问题解决技巧的行业，同样也将面对这种失业风险。
人工智能的医疗判断已经在取代人类医生的判断了。
另有一个或许你没想到的行业，也面对这种失业风险：律师。不过几十年以前，一般认为，只要取得法学位在美国就可以安享中上阶层生活无虞。但今天美国的年轻律师为找工作而挣扎，薪酬也毫无起色。过去初级律师担任的许多任务作，从合约分析到文件披露，已开始遭人工智能迅速迅速篡夺。
举例来说，赛门铁克（Symantec）就已经推出名为 Clearwell 的软件产品，可以做法律文件披露（legal discovery）。法律文件披露是一种耗时耗力的流程，你得从一箱一箱文件、成堆的电子邮件、与诉讼人提出的其他呈堂证供数据中进行筛检。这类工作过去需要聘用众多初级律师（junior lawyer，按：又称业务律师）才能完成。 Clearwell 的成效比初级律师好得太多，整个初级律师这一级开始走入历史。
百森商学院（Babson College，知名的创业教育学院）特聘教授汤玛斯．戴文波特（Thomas H. Davenport），在《华尔街日报》（The Wall Street Journal）写了一篇〈让我们把所有的律师全部自动化〉（Let’s Automate All the Lawyers）的专栏文章：
还有各式各样其他智能系统，可以包下其他许多法律工作。举例说，有一种系统可以从合约中找出关键条款。还有一种系统能判定你的知识产权案子有多少胜算。另有些系统能预测司法判决，能建议税务策略，能解决婚姻财产争议，能为重罪做判决建议。当然，没有一个系统可以包下所有法律工作，但这许多系统一旦联手，人类在法庭与律师事务所的工作就要不保了。 人工智能减少成本与偏见，让服务公平化
不过，从更广的角度来说，机器人律师时代降临，对社会未尝不是一大福利。直到目前为止， 法律仍是有钱人玩的东西，因为有钱人才付得起诉讼费用 。 OJ 辛普森（OJ Simpson）为求脱罪，付了好几百万美元（这个案子所以这么有名，是因为他是名流，而且是黑人，其实富有白人被告花钱消灾的类似案例也多得不胜枚举）。
同时，经由一些精微难辨、但能造成重大伤害的方式，法律往往不利于穷人与少数族裔被告。持有“快克可卡因”（crack cocaine）与持有可卡因粉二种罪行的罚则大不相同，就是最显眼的一个例子。就化学成分与逻辑角度而言，这二种毒品并无不同，但可卡因粉非常昂贵，只有有钱人才供得起。 人类法界人士难免有偏见，人工智能在运用法律时应该会远较公平得多。
在大多数数据可以处理、需要做决定的领域，人工智能能提供类似好处，从而抢走人的饭碗。 《链接》（WIRED）杂志创始编辑凯文．凯利（Kevin Kelly）将人工智能比喻为电流：一种可以导入一切事物的廉价、可靠、行业级的数字智能。他说，“就像电流在一个多世纪以前做到的一样，（人工智能）也能让了无生趣的东西充满活力。 过去我们电气化，现在我们要“认知化””。这种新的、电气用品一般的人工智能，不但能使我们个人获益（例如加强我们的记忆力，加速我们的认知力）还能发挥集体作用，使人类更进步。几乎我们所能想到的一切，只要能多加入一些智商，总能变得新奇、不同或有趣。
人工智能可以当成我们居家生活的语音助理，帮我们管理灯光，帮我们订餐，帮我们安排会议。它还能在一番演进之后，为我们带来类似《杰森一家》中的 Rosie，类似《星球大战》（Star Wars）中的 R2-D2 的机器人助理。而且它们不贵。 Amazon Echo 与 Google Home 这类产品的成本比智能手机还低，而且还会更低。事实上可能有一天，这类人工智能助理会成为智能手机与平板电脑上的免费程序。
人工智能促成我们自主还是依赖？
用聪明的计算机帮我们决策，可以造福全人类。只要研发途径正确，人工智能不会嫌贫爱富，也不会种族歧视。通过智能手机与应用程序，人工智能大体上能让每一个人公平享用。人工智能做出的医疗与法律建议当然做不得准，但它不会像人一样有偏见； 有可能成为促成社会公平的一股力量。
所以我们确实可以公平共享人工智能之利。 以软件为基础的科技好处就在这里：一旦研发成功，它们可以以低廉的成本扩大规模，造福数百万、甚或数十亿人。 事实上，由于使用软件的人数愈多，软件开发人的收益也愈丰，所以软件开发人总是希望尽可能与人共享。脸书所以能成为世上市值最高的公司之一，原因就在这里：它免费提供产品，于是有数十亿用户。
但无论它能将人类心理仿真得多么唯妙唯肖，人工智能没有真正的情绪见解或感情，在考虑利益时，我们可能因为忘了这一点而犯错。在许多时候，我们希望与我们进行专业交互的人，能在 情绪 上与我们结合在一起，这一点很重要。我们已经知道，教师、医生、护士等人在情绪上的投入，能让我们学得更好，让我们痊愈得更快。除非认清这一点，在用人工智能取代教师、医生、与护士时，我们无法发现我们损失了什么。
不过，人工智能最主要的问题在于它的 风险 。这是那种我宁可不谈、“疯狂”的东西：一旦人工智能发展到比我们还聪明，会发生什么事？这也正是伊隆．马斯克、史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）与比尔．盖茨（Bill Gates）等权威专家极为关注的议题。他们都已针对“超级智能”的创造提出警告。马斯克说，他很害怕“我们正在召唤恶鬼”。霍金说，它“可能为人类带来末日”。盖茨也写到，“我不了解，为什么有人不担心”。
好消息是， 工程人员与决策者正携手合作，规范人工智能，以尽可能降低风险。 研发人工智能系统的科技专家，正在设计安全开关这类东西，并且开始讨论道德准则。白宫也主持研讨会，协助当局订定相关政策与规范，还发布二篇报告，说明政府支持的人工智能研究应该怎么进行，相关研究计划应该有什么面貌。
以〈为人工智能的未来做准备〉（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）这篇报告为例，它的中心要旨与这本书不谋而合：这些科技可以用来为善，也可以用来为恶，我们都必须学习，做好准备，引导它走上正途。让我特别感到心动的是，白宫承认人工智能能让人失业，但也有助于解决全球问题。这篇报告在结论中说，“今后二十年，机器展现的普世智能，几乎不可能达到、或超越人类智辉的水准。但尽管如此，我们预期，在越来越多的工作上，机器的表现会达到、并超越人的表现。”
接下来还有自主与依赖 的问题。毫无疑问，我们今后会像今天依赖计算机与智能手机一样依赖人工智能。让我担心的是，类似电影《云端情人》（Her）里面的莎曼沙（Samantha）那种以假乱真的虚拟助理，一旦成为事实会有什么后果。在这部电影里面，非常多愁善感的西奥多．汤布里（Theodore Twombly）爱上莎曼沙，结局很悲惨。莎曼沙终于告诉他，她与数以百计其他人有恋情，之后她由于比人类先进太多，失去对他的兴趣。
好消息是，如果白宫估计得没错，莎曼沙还得等二十年以后才能问世。