数学算法已经有几千年的历史，是现代计算的基矗输入数据，计算机处理，然后算法吐出结果。但是现在科学家已经开发出能够逆转这个过程的算法，也就是让计算机写自己的算法。比方说你想让直升机倒着飞：你会写个算法告诉计算机有关直升机控制方面（输入数据）的信息，然后你告诉它你想让直升机怎么飞，飞行角度如何（结果），Bingo！计算机就会倒腾出自己的算法，然后告诉直升机怎么做。这个过程就叫机器学习，它是 AI 想法的核心：如果机器能够教自己让直升机倒着飞的话，那它也应该会自学其他事情，比如如何在 Tinder 上找到爱人，或者在你对着 iPhone 说话时认出你的声音，或者将来设计出一个创造终结者的天网出来。DeepMind 联合创始人 Demis Hassabis 已经说了：“人工智能是让机器变聪明的科学。”
当然，实际上我们已经被智能机器包围了。你在用 Google Maps 的时候，算法给你画了一条最快捷的路线，并且根据实时数据计算出交通延误并对交通状况作出预测性分析。当你对着 Google Voice 说话时，它能认出你的声音是基于神经网络这种机器学习算法，它让计算机把你的话变成声音片段，然后跟别的片段进行比较，再理解你的问题。Facebook 通过图像识别程序扫描数十亿图片，将斩首视频、JB 图片等有害内容拒之门外。
智能机器正在加速，可它要去向何方呢？地球的生命从诞生到实现更高智能花了 30 亿年的时间。相比之下，计算机大概只用 60年 就从一大块硅片变成了能够开车穿越美国或者在人群中认出一张脸的机器。每过去一周，就会有新的突破被宣布出来：今年1月，DeepMind 披露自己已经开发出一种算法，这种算法击败了欧洲的围棋冠军（该算法叫做 AlphaGo，从 3月9号开始，它将与韩国的顶尖围棋选手李世石进行一场 5 番棋大战）。当然，它的快速演进还在人类的掌控当中，但你很难不去想我们是不是已经到达智能机器演进的某个拐点了。我们是不是即将目睹一个新物种的诞生？机器还要多久就会变得比人还要聪明呢？
Google 的未来学家 Ray Kurzweil 提出了后来风行的 “奇点” 论，奇点说的是硅基机器变得比碳基机器（人类）更聪明的时刻，到那个时候，进化的天平将会向前者倾斜。“未来我们会对云展开大量思考，” 他在几年前的一场技术会议上如此说道。他甚至还预测了奇点到来的确切时间：2045年。在最近一场会议上的即席发言时，Tesla 和 SpaceX 的创始人 Elon Musk 把 AI 的发展称为是 “对恶魔的召唤”。尽管随后他告诉我说自己的说法有点过头，但他又说：“智能机器的崛起向我们提出了一个严重的问题，即我们需要考虑，作为人类我们是谁？我们希望建设一个怎样的未来？” 正如他指出那样，我们现在已经严重依赖机器了：“我们已经是赛博格（cyborg）了。不信你把手机关了看看—你就会知道幻肢综合症是什么样子的。”
这并不是说超智机器要变得超级邪恶才会构成威胁。“AI 的真正风险不在于它的恶意，而在于它的能力，” 物理学家霍金最近指出：“超智 AI 极其擅长实现自己的目标，如果它的目标跟我们的不一致的话，我们就有麻烦了。你可能并不是邪恶的蚂蚁仇恨者，不会出于恶意踩死蚂蚁，但如果由你来负责一个水电绿色能源项目，然后需要淹没一个蚁窝所在的区域时，对于蚂蚁来说情况就太糟糕了。我们不要让人类落到那些蚂蚁的境地。”
尽管有了更智能的算法、有了能力更强的机器人，但超智机器的未来仍然更像是科幻而不是科学。Facebook AI Research 的负责人 Yann LeCun 说，现在 “AI 的智能水平还远不如一只老鼠。” 是的，IBM 经年累月的编程和白花花的银子砸出了Watson，2011年 这台机器在智力竞赛中击败了最聪明的人类选手，现在，它是该公司 “认知计算” 行动的基矗一秒钟它可以阅读完 8 亿页的信息，消化掉维基百科的一整个语料库，更不用说几十年的法律和医学杂志。但是它不能教你如何骑自行车，因为它的智能是狭隘的—它对世界如何运作一无所知。西雅图 Allen Institute for Artificial Intelligence 的 Aristo 是最复杂的 AI 程序之一，但是对于 “人呼吸空气” 这样的句子却是一头雾水。因为要想理解这个句子，你需要一些常识—但机器没有常识。哪怕常识可以通过语言定义，程序也不知道呼吸空气是否就是人活下来之所需；也不知道人是一分钟呼吸一次还是一辈子只用呼吸一次。