有些情况下，人工智能的设计或许是能对得起这一称呼，即使有一些愿望的成分在里面。比如自动驾驶汽车就不需按照 R2D2(或者 Hal)的标准来衡量，但是，他们确实使用了传感器、数据以及计算来执行复杂的驾驶任务。但是，绝大多数情况下，系统宣称人工智能并无情感，自我意识，也不会有意志力，或者吃惊。他们不过是软件。
人工智能这一表述已经贬值了，例子随处可见。谷歌资助了一个在线识别「有毒」评论(toxic comments)，这一款机器学习算法叫 Perspective。但是，结果呢，简单的输入错误都可以愚弄到这个系统。人们也将人工智能视为增强美国国立的屏障，但是，所谓的「屏障」不过是些传感器网络、潜在可疑嵌入性能分析的自动查询机。同样，所谓的「网球俱乐部人工智能(Tennis Club AI)」不过就是好一点的线传感器，中国直播网 ，使用了现有计算机视觉技术。Facebook 宣布使用人工智能防止自杀，但是，近距离观察一下，你会发现所谓的「人工智能识别(AI detection)」就比一个模式匹配过滤器多那么一丁点儿东西，可以为社区管理人员标记博文。
在技术领域之外，人们也庆祝着人工智能的奇迹。据报道，可口可乐也想使用「人工智能机器人程序」取代人类，进行「创意广告」。这意味这什么，我们还无从了解。类似的还有用人工智能来谱曲或者写故事，乍一看似乎有前途，但是接着，维基百科的机器人程序(修改输入错误和链接)最终在无限反馈回路中不断出错。根据人—机器人程序交互咨询公司 Botanalytics 的分析，40% 的对话者仅一次互动后就都放弃的了对话机器人程序。或许是因为这些程序几乎都是那些漂亮的电话树(一款机器人程序的对话界面设计，在一个主题下，展开的故事，如下图——译者)或者聪明的自动 Mad Libs(一款自动发推特的机器人程序——译者。)
人工智能也成为公司战略中的一种时尚。彭博情报经济学家 Michael McDonough 追踪了媒体文字记录中提及「人工智能」的情况，请注意最近两年，曲线有一个大幅上升。公司吹嘘着还未敲定的人工智能方面的收购情况。2017 年德勤全球人力资源趋势报告中(超级链接，机器之心前几天报告了)中宣称人工智能已经「变革」人类工作和生活的方式，中国直播网，但是从未引用具体的资料。然而，报告总结说，人工智能正在迫使公司领导人「重新思考公司的某些核心架构。」
媒体和流行话语有时会将一些简单的特点也夸大成人工智能的奇迹。上个月，比如，推特宣布提升服务，保护用户免受低质量和辱骂推文的困扰。这一变化不过做了点简单修改，隐藏来自被封、禁言、新的账号以及其他未描述内容过滤器的内容。
但是，有些媒体将这些变化——不过是在数据库查询中再加些条款而已——总结为「推特一直在努力让它的人工智能更加智能。」
我请我在佐治亚理工的同事——人工智能研究专家 Charles Isbell 谈谈他是怎么看待「人工智能」的意思的。他的第一个回答是：「把计算机打造得像电影里表现的那样。」这听起来很炫，但是，它强调的是人工智能与认知理论以及科学间的本质联系。
指挥官数据(Commander Data)提出了这样一个问题，具备从什么样的品质和能力才算有意识和道德——当我们处理自动驾驶汽车的道德两难时。一个内容过滤器，尽管可以隐藏来自没有头像账户的博文，这可算不上智能。不过就是个软件。
Isbell 给出了一个系统可以被称为人工智能的两个必要特征。
首先，系统必须不断学习以回应其所处环境中的变化。那些虚构的机器人和人机结合体都以神奇的方式在无形中具备了这种功能。但是，即便就像 Netflix 的动态优化器(Netflix's dynamic optimizer )这样简单的机器学习系统(该系统试图改进压缩视频的质量)首先也要从人类收集的数据中学习，通过在这些数据上进行训练，算法才可能对视频传输做出识别和选择。
什么才是真的人工智能?Isbell 的第二条建议是：人工智能应该掌握那些足够有趣的、但人类学习却要花费功夫的事情。这一点区分开了单纯的自动计算系统和人工智能。一个可以代替人类工人组装汽车的机器人并不配称为人工智能，同样，那些被编程执行重复操作的机器也都是如此。对 Isbell 来说，「真正」的人工智能需要计算机程序或者机器展现出自我管理、让人吃惊和新奇的东西。
真正的人工智能提醒了其创造者和用户一条根本真理：今天的计算机系统一点都不特别。
抱怨人工智能这一表述的贬值，或许看起来并不重要。如果传感器驱动、数据支持的机器学习系统蓄势待发，那么，人类或许能很好地跟踪这些技术的演化轨迹。但是，先前的经验已经表明，计算优势需要监管。我早就强调说「算法」这个词已经成为了一种文化崇拜，一种世俗的上帝祈求般的技术等价物。不加区别的使用这个术语将会错误的让那些既普通又有缺陷的软件服务变得让人崇拜。由此，所谓人工智能就变得和其它东西毫无差别。就像机器人作家 Allison Parrish 说的那样：「不管什么时候提到人工智能，人们其实都是在讨论『一台人写好程序的计算机』。」
斯坦福大学计算机科学家 Jerry Kaplan 在麻省理工科技评论(MIT Technology Review)也表达过类似的主张：人工智能只是一个虚构(fable)，它是「从一个混合完全不相关工具和技术的袋子中粗制滥造出来的。」人工智能研究社区似乎也赞同这一观点，他们将自己的研究领域形容为「碎片化且很大程度上不协调。」考虑到人工智能实践中的不连贯性，Kaplan 建议将「类人计算(anthropic computing)」作为一种替代方案——程序意味着运行起来像人类或者可与人类互动。对 Kaplan 来说，人工智能的神秘神话本质(包括小说、电影和电视中的一系列集合)让这个术语成为了一个应该抛弃的可怕妖怪，而不是一个欲求的未来。
#p#分页标题#e#大约 70 年前，当数学家阿兰·图灵偶然间发明了机器智能思想时，他提出了测试机器是否具有智能的标准，即当机器可以成功让人类误以为它们是人而非机器(这个测试被称为「图灵测试」)。当时还是 1950 年代，这个想法看起来还不太可能实现;虽然图灵的思想实验并没有受到计算机的限制，但是，就为了执行一些简单计算，计算机器还是大到占用了整个房间。
但是今天，计算机已经可以到处欺骗人类了。这不是说它们可以成功模仿人类的行为，而是计算机已足以让人相信：它们是人类劳动工具的很好替代者。Twitter 和 Facebook 还有 Google 并不是「更好」的市政大厅、邻里中心、图书馆或者是新闻报刊——它们和上述各种都不一样，它们由计算机驱动，可以更好亦可更糟。这些应用和其它的服务必须被理解为一种公司中特殊的软件应用，而不应被当作那种超现实的人工智能图腾来崇拜。
在这方面，Kaplan 可能是对的：放弃这个术语也许是消除其在当代文化中恶魔般形象的最好办法。不过，Isbell 的更为传统的想法也有好处，他认为，人工智能是一种机器，可以学习并依照所学内容行动起来。通过保护好人工智能在科幻传统中的高贵形象，人工智能还能提醒其创造者以及用户一个根本真理：今天的计算机系统一点也不特别。他们不过人造的部件，运行着人类编好的程序，充满了人类和机器的技能与缺陷。
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