人工智能的历史发展与将来
陈肖苇
1.人工智能的发展历史
2.人与机器人的不同
1) 人脑的认识
2) 模拟大脑
3) 设计理念
4) 面临的问题
3.近期的应用——专家系统
4.中期的预测——2030-2070
1) 模块机器人
2) 机器人外科医生与音乐家
3) 有情感的机器人
4) 模拟大脑
5.远期的展望——2070—2100
1) 有意识的机器
2) 简单的展望
在人类漫长的生活史上，人类慢慢的进化成了地球上唯一的拥有高级智能的生物，但是在我们生活中，我们或多或少的都会因为是唯一的智慧生命感受到一丝的孤独。为此，我们进行了各种各样的努力，例如用尽各种努力去寻找外星人来过的痕迹，主动发射各种探测器去寻找地外生命，然而在经历了一次又一次的失败之后，人们又开始用起了新的方法——通过自己制造人工智能的生命体来陪伴我们，让我们不再孤单。
首先，让我来简单讲一下人工智能的历史发展吧。在20世纪50年代，第二次世界大战后开始引进计算机时，科学家提出了能进行技艺表演的机器的想法，各种各样的功能让社会眼花缭乱。虽然这时人工智能取得了实际突破，但是这个进展被夸大，最后适得其反，在社会的批评之中，人工智能研究的第一个冬天到来了。
在20世纪80年代，人工智能出现了第二次的研究热潮。比较有代表的就是美国的智能卡车。这种卡车预期能行进到敌人后方进行侦查，营救人质，回到总部，而这一切都是由车自己来完成。不幸的是，智能卡车最后的下场就是迷了路。虽然在20世纪80年代取得了很大的进步，但和第一次一样，由于过于夸张，第二次回流开始，人工智能的研究迎来第二个冬天。
在1997年，机器人的研究取得了历史性的突破，即由IBM研制的“深蓝”打败了世界冠军。然而，这却没有打开人工智能新时代的大门。深蓝虽然下棋优秀，但是其智商测试却是零分。
现在，新一代的乐观的研究者将取代老一代的悲观主义，在人工智能的领域再次产生新的能量。在第二次回朝之后的30年间，计算机的研究取得了极大的进步，使新一代的人工智能研究出现了非常有希望的未来。
接下来我想说一下在书中所提到的关于人与机器人的不同。首先第一个问题就是人的大脑并不是数字计算机，这是在近半个世纪来所犯的错误。大脑是某种类型的学习机器，是神经元的集合，遵循着赫布法则，每学会一个任务后就会自己不断的重新接线。
模拟大脑至少存在两种方法：自上而下或从下到上。自上而下的模拟方式是指将机器人处理为数字计算机，在开始的时候就编制好所有的智能规则。我们的大脑其实更像一个“神经网络”，遵循着赫布规则，即每当做出一个正确的决定，这些神经通路就得到加强。而从下到上的方式就是基于神经网络的，是按照婴儿的方式进行学习的，靠接触事物与经验来进行学习。
这两种方法体现在设计理念上就导致了两种截然不同的模式。自上而下的像斯坦福大学的人工智能研究中心研制的斯泰尔，从一开始，所有的事物都是编程到斯泰尔中的，斯泰尔能够从不同角度识别物体，能够做到一个勤杂工能做的任何事情，但是斯泰尔能够识别的物体是有限的，如果让他在一个陌生的环境中随机识别物体，他就会不知所措了。从下到上的代表是纽约大学的路面学习型机器人——拉格尔。拉格尔通过与事物的接触开始学习，当它通过物体时，每通过一次就学习一次，所以下一次通过时，能更好的避开障碍物。
接下来我想再说一下因为人与机器的不同所导致的问题。机器人存在的两个问题就是不能完成人类轻而易举完成的任务:模式识别与常识。机器人看得比人要清楚很多，甚至可以看到人类的可见光谱之外的东西，但是却不能理解所看到的是什么。正如老师在课上所放的PPT,我们的大脑基本上只需几分之一秒就能识别出图像的类别，例如指纹，猫，狗，但是对于计算机来说这却是一个特别繁重的任务。其次就是常识问题，需要很多行的代码才能模拟人的常识，例如一个6岁小孩所应有的常识就需要几亿行的代码，这也是我们至今没有机器人女仆或管家的原因。
再说一下近期可能出现或者是正在兴起的研究吧，那就是专家系统。正如1997年深蓝打败国际象棋冠军一样，人类的经验和智慧都可以编码成程序，甚至表现得比人类更好。这样的一个系统是探问式的，其遵循着一个正式的且有一定规则的系统。例如，当我们需要计划一个假期时，只要告诉屏幕上的“旅游专家”想去哪里，去多久，价位等等，这个专家就可以为我们做出最棒的选择。
在专家系统中最实用的应用将是医疗。只要你感到不舒服，就可以与墙幕上的机器人医生进行对话。每一次你只需从一组简单的答案中选择一个答案，然后这个答案又将促
使机器人医生产生新的问题，最终机器人将根据世界上最好的医生经验提供解决方案同时机器人医生还可以根据来自衣服，家具，DNA芯片的数据监视着你的健康并进行分析。这样大多数去医院的患者可以用这种方法得到治疗，极大的减缓医疗系统的压力。
接下来作者又对2030——2070的未来做了一些预测，在此我想简单说一下。首先我想说的就是模块机器人。在南加利福尼亚大学实验室，你可以看到大约2平方英寸的立方模块盒子，这些盒子能自由的组合或拆开，这些灵巧的立方模块，每一个的是智能的，可以根据想象的配置安排组合自己。其应用也是很广泛的，这种可以自由组合的模式，在穿越障碍的过程中有着很好的灵活性，所以在维修腐朽的基础设施的工作中可以发挥很大的作用。
其他的应用还有机器人外科医生和音乐家。外科医生有很大的局限性就是手的灵活性和精确性，尤其是在长期的手术过程中，会变的劳累，效率降低，手指颤抖。而机器人可以有效解决这个问题。在将来，用更先进的设备通过操纵微观解剖刀，镊子和缝合针。能够对精细的血管和神经纤维进行手术，划开皮肤的手术将会变得极少，而非侵入式的手术将成为标准。而机器人音乐家，例如小提琴机器人和机器人笛子演奏家，虽然这些机器人不能够创作新的音乐，但是他们演奏的声音是令人惊讶的真实，其表演音乐的能力上可与人类匹敌。但是这些机器人都是编程的，而不是自治的，尽管这些机器人正在变得更加的完善，但是他们的操作原理仍然与老的演奏钢琴机别无二致，真正的机器人女仆与管家还是非常遥远的事情。
接下来让我们在说一下最感兴趣的话题，那就是有感情的机器人。在科幻作品中，一再出现的主题就是尽管机器人可以变得更加的聪明，但是他们将不会拥有感情。但是，这或许并不是真的。最近的研究理解了感情的真实性质。感情告诉我们什么是好的，什么是坏的，当我们体验喜欢这种感情的时候，我们其实只是在识别环境中对我们有益的成分。在我们几百万年的进化过程中，我们的每一个感情都是用来保护我们避开外来危险生存下去和帮助我们繁衍，使我们的基因传到下一代的。换句话说，感情在我们进化中的作用就是给我们价值，让我们做出选择，让我们知道什么是重要的，什么是珍贵的，什么是危险的。没有感情，万物的价值都将变得相同。
所以，要制作一个有感情的机器人并不是幻想。例如救生机器人，在灾难现场，他们不得不进行上万次的价值判断，来决定先救谁，救什么，怎么救的问题。
在不久远的将来，这些有着感情的机器人将会进入我们的家庭，但是他们不会是我们的知己，女仆或秘书，他们可能只拥有猫或狗级别的智力，像宠物一样，你不能用口语与他们讲话，但可以用程序编制的命令，他们还会表示与主人之间的感情链接，使他们不会被轻易抛弃。但是尽管这些机器人有着很大的感情库，但是他们却不能感受到实际的情感。要使机器人能够感受到情感，首先就要使其产生自我意识，即让他们能够感受到自我，就像高等动物能认出镜子中的自己一样，到那时才可能使其真正的感受到情感。
接下来我想说一下关于模拟大脑的问题。目前有两种主要方式可以解决这种问题，但是都需要几十年的艰苦工作。第一种就是利用超级计算机模拟几十亿个神经元的行为。第二种方法就是实际找出每个神经元在大脑中的位置。第一种方法是简单的依靠计算机的能力，所以计算机越大越好。其中比较有名的就是加利福尼亚的劳伦斯利弗莫尔国家实验室的“蓝色基因”超级计算机，但即使是我们最强的计算机也只能模拟老鼠的大脑，而且只能模拟几秒钟，而且还不能模拟老鼠的行为。还有一个例子就是利物浦的一个利用最先进的蓝色基因计算机“黎明”的小组，他们成功的模拟了人的大脑皮层的百分之一。可喜的是，大脑是由这样的单元组成的，一再重复，所以只要能模仿这些单元中的一个，就离最终完全模拟人类的大脑不远了。然而问题也是不少，首先就是速度问题，即使是我们最先进的计算机，只模仿人类大脑的百分之一，模拟的速度才只有人脑的1/600，其次就是功率问题，要模拟人类的整个大脑，需要近10亿瓦的功率，这相当于一个核电站的全力输
出，而且巨大的产热量需要一整条河流的河水流过计算机的渠道。与此形成鲜明对比的是人的大脑功率只有20瓦，却轻而易举的超越了我们最好的计算机。
第二种方法也是一个需要几十年艰苦研究的巨大任务。第二种方法将采用切片的方式，从一个果蝇开始，最终将人类的大脑切成难以想象的薄片，一共切割成几百万张薄片，然后用电子显微镜拍摄每一张的照片。然而从电子显微镜中得到的数据是惊人的，而处理这些数据需要重新构造果蝇大脑每个神经元的3D连接。
然而即使人脑被分析清楚，也并不意味着我们可以理解各个部分如何工作，如何密切配合，正如知道了基因的位置并不能使我们明白基因的功能一样，我们还需要几十年的研究才能使人类的大脑最终被分析研究清楚，再创造像人类一样的机器人上迈出一大步。
最后再说一下作者对远期的，即2070—2100年人工智能的展望。那是我们有没有可能制造出有意识的机器人呢？首先我在这里解释一下什么是意识，在作者的观点中，意识可以分为以下三个可以量化的定义，即：
1.感觉和认识环境
2.自我意识
3.设定目标，计划未来，即模拟将来和制定策略
通过这种可以量化的定义，连最简单的机器与昆虫都拥有意识，但是其意识的水平是有高低之分的。假设用0-10进行量化，一本书不能感觉外界环境，所以其感觉和认识环境的意识水平为0。一个普通的传感器，可以认识到外界环境的变化，而一个具有反馈机制的机器，例如温度调节装置，能感受到环境的温度，而且可以通过改变环境温度对环境产生影响，因此其具有初步形式的意识，因此在感觉和认识环境上可以打1分。而这种感觉的最高形式就是理解和识别环境中物体的能力，人类能够快速估计环境的状况，并采取行动，因此可以打到10分，但正如前所诉，模式识别是人工智能发展的主要障碍之一，所以这正是机器得分最低的地方。
下一个更高的意识级别就是自我意识，将一面镜子放到动物身边，会激起大多数动物的领地保护行为。但是猴子，大象，海豚和一些鸟类却能意识到镜中之相正是自己，在这个层面上，任然是人类的得分最高，因为我们有着高度发展的我们是谁的意识。但是我们却不知道如何才能创造有自我意识的机器人。
最后一个层次就是为将来制定计划的能力。昆虫并不会为将来制定详细的目标，只是根据周围的环境，对周围的直接境遇做出瞬间的反应。总体来说，动物对遥远的过去与未来没有建立充分的意识，然而，人有非常充分的对未来的意识，并且能连续制定计划。我们能在自己的头脑中不断进行对现实的模拟。
进行人工智能的基础研究人员的目标应该是创造具有这三个特征的机器人。然而第一个特征很难达到，因为虽然机器人看得比我们更清楚，却并不能正确理解他们所看到的东西是什么。自我意识比较容易取得。但是计划将来有比较难以实现，因为计划将来要求机器人具有常识，能理解什么是可能达到的。我们可以看到，意识是高级智能的前提，而这正是人工智能面临的两大问题之一。世界上很多的大型计算器都是这样，他们在某一领域，例如下棋，模拟核爆炸，模拟气候等领域模拟的比人还好，但是在真实世界的生存中是没有用处的。
接下来，我想简单说一下作者对远期的展望。第一个就是当机器人的智能超过人类是会发生什么。第一种可能性就是我们人类成为进化的遗迹，最终被锁到动物园里让我们制造的机器人来参观，我们成了机器人在进化过程中令人尴尬的原始祖先。在到达这一具有决定性的时代后，我们不再是智能最高的生物，而且我们制造的机器人也能够制造比他们更加聪明的机器人。接着，这个能够不断复制的机器人大军将不断制造下一代的机器人，
而且每一代都比上一代聪明，最终这个过程将成指数膨胀，在机器人贪得无厌的变聪明的要求下，吞噬了整个行星的资源。然而最可能的情况时友好的人工智能，因为科学家将采取各种办法来保证机器人不是危险的，例如阿西莫夫的三定律。还有一种方法就是提倡“友好的人工智能”，即在设计的一开始就让他是良性的，被设定为慈善的。
其他的展望还有我们自身与机器人的融合，来增强自己，成为超人；通过各种机器的辅助，来克服我们自身的缺陷，例如：人工耳蜗；其他的还有智能的人体义肢，能够将感受到的环境传入大脑，也能执行大脑的任务；通过代理人或者化身，就像《阿凡达》中一样，我们放弃我们日益衰退的身体，把自己隐藏在有超人能力与完美外形的代理人中，拥有近乎于不朽的完美身体；最后的最后，我们甚至可能与我们的肉体脱离，以纯粹智能的不朽生命生活在计算机的内部。
但是要实现这些目标，还有很多困难。例如：摩尔定律开始渐渐失效，速度并不意味着智能，软件的发展存在着瓶颈的因素——人等等。虽然人工智能有着近乎无限可能性的未来，但这并不是伸手可得的。实现这些目标，需要人工智能的研究者付出极大的努力与辛劳，在艰苦的环境中摸索前进。现在我们的生活中虽然没有那么美好，但是人工智能的产品在我们的生活中仍然无处不在，我们在享受这些智能产品带来的便利的同时，也不应该忘记辛勤的人工智能研究者。感谢所有人工智能研究的推动者的努力，也希望人工智能的美好明天能够早日到来。
人工智能的历史发展与将来
陈肖苇
1.人工智能的发展历史
2.人与机器人的不同
1) 人脑的认识
2) 模拟大脑
3) 设计理念
4) 面临的问题
3.近期的应用——专家系统
4.中期的预测——2030-2070
1) 模块机器人
2) 机器人外科医生与音乐家
3) 有情感的机器人
4) 模拟大脑
5.远期的展望——2070—2100
1) 有意识的机器
2) 简单的展望
在人类漫长的生活史上，人类慢慢的进化成了地球上唯一的拥有高级智能的生物，但是在我们生活中，我们或多或少的都会因为是唯一的智慧生命感受到一丝的孤独。为此，我们进行了各种各样的努力，例如用尽各种努力去寻找外星人来过的痕迹，主动发射各种探测器去寻找地外生命，然而在经历了一次又一次的失败之后，人们又开始用起了新的方法——通过自己制造人工智能的生命体来陪伴我们，让我们不再孤单。
首先，让我来简单讲一下人工智能的历史发展吧。在20世纪50年代，第二次世界大战后开始引进计算机时，科学家提出了能进行技艺表演的机器的想法，各种各样的功能让社会眼花缭乱。虽然这时人工智能取得了实际突破，但是这个进展被夸大，最后适得其反，在社会的批评之中，人工智能研究的第一个冬天到来了。
在20世纪80年代，人工智能出现了第二次的研究热潮。比较有代表的就是美国的智能卡车。这种卡车预期能行进到敌人后方进行侦查，营救人质，回到总部，而这一切都是由车自己来完成。不幸的是，智能卡车最后的下场就是迷了路。虽然在20世纪80年代取得了很大的进步，但和第一次一样，由于过于夸张，第二次回流开始，人工智能的研究迎来第二个冬天。
在1997年，机器人的研究取得了历史性的突破，即由IBM研制的“深蓝”打败了世界冠军。然而，这却没有打开人工智能新时代的大门。深蓝虽然下棋优秀，但是其智商测试却是零分。
现在，新一代的乐观的研究者将取代老一代的悲观主义，在人工智能的领域再次产生新的能量。在第二次回朝之后的30年间，计算机的研究取得了极大的进步，使新一代的人工智能研究出现了非常有希望的未来。
接下来我想说一下在书中所提到的关于人与机器人的不同。首先第一个问题就是人的大脑并不是数字计算机，这是在近半个世纪来所犯的错误。大脑是某种类型的学习机器，是神经元的集合，遵循着赫布法则，每学会一个任务后就会自己不断的重新接线。
模拟大脑至少存在两种方法：自上而下或从下到上。自上而下的模拟方式是指将机器人处理为数字计算机，在开始的时候就编制好所有的智能规则。我们的大脑其实更像一个“神经网络”，遵循着赫布规则，即每当做出一个正确的决定，这些神经通路就得到加强。而从下到上的方式就是基于神经网络的，是按照婴儿的方式进行学习的，靠接触事物与经验来进行学习。
这两种方法体现在设计理念上就导致了两种截然不同的模式。自上而下的像斯坦福大学的人工智能研究中心研制的斯泰尔，从一开始，所有的事物都是编程到斯泰尔中的，斯泰尔能够从不同角度识别物体，能够做到一个勤杂工能做的任何事情，但是斯泰尔能够识别的物体是有限的，如果让他在一个陌生的环境中随机识别物体，他就会不知所措了。从下到上的代表是纽约大学的路面学习型机器人——拉格尔。拉格尔通过与事物的接触开始学习，当它通过物体时，每通过一次就学习一次，所以下一次通过时，能更好的避开障碍物。
接下来我想再说一下因为人与机器的不同所导致的问题。机器人存在的两个问题就是不能完成人类轻而易举完成的任务:模式识别与常识。机器人看得比人要清楚很多，甚至可以看到人类的可见光谱之外的东西，但是却不能理解所看到的是什么。正如老师在课上所放的PPT,我们的大脑基本上只需几分之一秒就能识别出图像的类别，例如指纹，猫，狗，但是对于计算机来说这却是一个特别繁重的任务。其次就是常识问题，需要很多行的代码才能模拟人的常识，例如一个6岁小孩所应有的常识就需要几亿行的代码，这也是我们至今没有机器人女仆或管家的原因。
再说一下近期可能出现或者是正在兴起的研究吧，那就是专家系统。正如1997年深蓝打败国际象棋冠军一样，人类的经验和智慧都可以编码成程序，甚至表现得比人类更好。这样的一个系统是探问式的，其遵循着一个正式的且有一定规则的系统。例如，当我们需要计划一个假期时，只要告诉屏幕上的“旅游专家”想去哪里，去多久，价位等等，这个专家就可以为我们做出最棒的选择。
在专家系统中最实用的应用将是医疗。只要你感到不舒服，就可以与墙幕上的机器人医生进行对话。每一次你只需从一组简单的答案中选择一个答案，然后这个答案又将促
使机器人医生产生新的问题，最终机器人将根据世界上最好的医生经验提供解决方案同时机器人医生还可以根据来自衣服，家具，DNA芯片的数据监视着你的健康并进行分析。这样大多数去医院的患者可以用这种方法得到治疗，极大的减缓医疗系统的压力。
接下来作者又对2030——2070的未来做了一些预测，在此我想简单说一下。首先我想说的就是模块机器人。在南加利福尼亚大学实验室，你可以看到大约2平方英寸的立方模块盒子，这些盒子能自由的组合或拆开，这些灵巧的立方模块，每一个的是智能的，可以根据想象的配置安排组合自己。其应用也是很广泛的，这种可以自由组合的模式，在穿越障碍的过程中有着很好的灵活性，所以在维修腐朽的基础设施的工作中可以发挥很大的作用。
其他的应用还有机器人外科医生和音乐家。外科医生有很大的局限性就是手的灵活性和精确性，尤其是在长期的手术过程中，会变的劳累，效率降低，手指颤抖。而机器人可以有效解决这个问题。在将来，用更先进的设备通过操纵微观解剖刀，镊子和缝合针。能够对精细的血管和神经纤维进行手术，划开皮肤的手术将会变得极少，而非侵入式的手术将成为标准。而机器人音乐家，例如小提琴机器人和机器人笛子演奏家，虽然这些机器人不能够创作新的音乐，但是他们演奏的声音是令人惊讶的真实，其表演音乐的能力上可与人类匹敌。但是这些机器人都是编程的，而不是自治的，尽管这些机器人正在变得更加的完善，但是他们的操作原理仍然与老的演奏钢琴机别无二致，真正的机器人女仆与管家还是非常遥远的事情。
接下来让我们在说一下最感兴趣的话题，那就是有感情的机器人。在科幻作品中，一再出现的主题就是尽管机器人可以变得更加的聪明，但是他们将不会拥有感情。但是，这或许并不是真的。最近的研究理解了感情的真实性质。感情告诉我们什么是好的，什么是坏的，当我们体验喜欢这种感情的时候，我们其实只是在识别环境中对我们有益的成分。在我们几百万年的进化过程中，我们的每一个感情都是用来保护我们避开外来危险生存下去和帮助我们繁衍，使我们的基因传到下一代的。换句话说，感情在我们进化中的作用就是给我们价值，让我们做出选择，让我们知道什么是重要的，什么是珍贵的，什么是危险的。没有感情，万物的价值都将变得相同。
所以，要制作一个有感情的机器人并不是幻想。例如救生机器人，在灾难现场，他们不得不进行上万次的价值判断，来决定先救谁，救什么，怎么救的问题。
在不久远的将来，这些有着感情的机器人将会进入我们的家庭，但是他们不会是我们的知己，女仆或秘书，他们可能只拥有猫或狗级别的智力，像宠物一样，你不能用口语与他们讲话，但可以用程序编制的命令，他们还会表示与主人之间的感情链接，使他们不会被轻易抛弃。但是尽管这些机器人有着很大的感情库，但是他们却不能感受到实际的情感。要使机器人能够感受到情感，首先就要使其产生自我意识，即让他们能够感受到自我，就像高等动物能认出镜子中的自己一样，到那时才可能使其真正的感受到情感。
接下来我想说一下关于模拟大脑的问题。目前有两种主要方式可以解决这种问题，但是都需要几十年的艰苦工作。第一种就是利用超级计算机模拟几十亿个神经元的行为。第二种方法就是实际找出每个神经元在大脑中的位置。第一种方法是简单的依靠计算机的能力，所以计算机越大越好。其中比较有名的就是加利福尼亚的劳伦斯利弗莫尔国家实验室的“蓝色基因”超级计算机，但即使是我们最强的计算机也只能模拟老鼠的大脑，而且只能模拟几秒钟，而且还不能模拟老鼠的行为。还有一个例子就是利物浦的一个利用最先进的蓝色基因计算机“黎明”的小组，他们成功的模拟了人的大脑皮层的百分之一。可喜的是，大脑是由这样的单元组成的，一再重复，所以只要能模仿这些单元中的一个，就离最终完全模拟人类的大脑不远了。然而问题也是不少，首先就是速度问题，即使是我们最先进的计算机，只模仿人类大脑的百分之一，模拟的速度才只有人脑的1/600，其次就是功率问题，要模拟人类的整个大脑，需要近10亿瓦的功率，这相当于一个核电站的全力输
出，而且巨大的产热量需要一整条河流的河水流过计算机的渠道。与此形成鲜明对比的是人的大脑功率只有20瓦，却轻而易举的超越了我们最好的计算机。
第二种方法也是一个需要几十年艰苦研究的巨大任务。第二种方法将采用切片的方式，从一个果蝇开始，最终将人类的大脑切成难以想象的薄片，一共切割成几百万张薄片，然后用电子显微镜拍摄每一张的照片。然而从电子显微镜中得到的数据是惊人的，而处理这些数据需要重新构造果蝇大脑每个神经元的3D连接。
然而即使人脑被分析清楚，也并不意味着我们可以理解各个部分如何工作，如何密切配合，正如知道了基因的位置并不能使我们明白基因的功能一样，我们还需要几十年的研究才能使人类的大脑最终被分析研究清楚，再创造像人类一样的机器人上迈出一大步。
最后再说一下作者对远期的，即2070—2100年人工智能的展望。那是我们有没有可能制造出有意识的机器人呢？首先我在这里解释一下什么是意识，在作者的观点中，意识可以分为以下三个可以量化的定义，即：
1.感觉和认识环境
2.自我意识
3.设定目标，计划未来，即模拟将来和制定策略
通过这种可以量化的定义，连最简单的机器与昆虫都拥有意识，但是其意识的水平是有高低之分的。假设用0-10进行量化，一本书不能感觉外界环境，所以其感觉和认识环境的意识水平为0。一个普通的传感器，可以认识到外界环境的变化，而一个具有反馈机制的机器，例如温度调节装置，能感受到环境的温度，而且可以通过改变环境温度对环境产生影响，因此其具有初步形式的意识，因此在感觉和认识环境上可以打1分。而这种感觉的最高形式就是理解和识别环境中物体的能力，人类能够快速估计环境的状况，并采取行动，因此可以打到10分，但正如前所诉，模式识别是人工智能发展的主要障碍之一，所以这正是机器得分最低的地方。
下一个更高的意识级别就是自我意识，将一面镜子放到动物身边，会激起大多数动物的领地保护行为。但是猴子，大象，海豚和一些鸟类却能意识到镜中之相正是自己，在这个层面上，任然是人类的得分最高，因为我们有着高度发展的我们是谁的意识。但是我们却不知道如何才能创造有自我意识的机器人。
最后一个层次就是为将来制定计划的能力。昆虫并不会为将来制定详细的目标，只是根据周围的环境，对周围的直接境遇做出瞬间的反应。总体来说，动物对遥远的过去与未来没有建立充分的意识，然而，人有非常充分的对未来的意识，并且能连续制定计划。我们能在自己的头脑中不断进行对现实的模拟。
进行人工智能的基础研究人员的目标应该是创造具有这三个特征的机器人。然而第一个特征很难达到，因为虽然机器人看得比我们更清楚，却并不能正确理解他们所看到的东西是什么。自我意识比较容易取得。但是计划将来有比较难以实现，因为计划将来要求机器人具有常识，能理解什么是可能达到的。我们可以看到，意识是高级智能的前提，而这正是人工智能面临的两大问题之一。世界上很多的大型计算器都是这样，他们在某一领域，例如下棋，模拟核爆炸，模拟气候等领域模拟的比人还好，但是在真实世界的生存中是没有用处的。
接下来，我想简单说一下作者对远期的展望。第一个就是当机器人的智能超过人类是会发生什么。第一种可能性就是我们人类成为进化的遗迹，最终被锁到动物园里让我们制造的机器人来参观，我们成了机器人在进化过程中令人尴尬的原始祖先。在到达这一具有决定性的时代后，我们不再是智能最高的生物，而且我们制造的机器人也能够制造比他们更加聪明的机器人。接着，这个能够不断复制的机器人大军将不断制造下一代的机器人，
而且每一代都比上一代聪明，最终这个过程将成指数膨胀，在机器人贪得无厌的变聪明的要求下，吞噬了整个行星的资源。然而最可能的情况时友好的人工智能，因为科学家将采取各种办法来保证机器人不是危险的，例如阿西莫夫的三定律。还有一种方法就是提倡“友好的人工智能”，即在设计的一开始就让他是良性的，被设定为慈善的。
其他的展望还有我们自身与机器人的融合，来增强自己，成为超人；通过各种机器的辅助，来克服我们自身的缺陷，例如：人工耳蜗；其他的还有智能的人体义肢，能够将感受到的环境传入大脑，也能执行大脑的任务；通过代理人或者化身，就像《阿凡达》中一样，我们放弃我们日益衰退的身体，把自己隐藏在有超人能力与完美外形的代理人中，拥有近乎于不朽的完美身体；最后的最后，我们甚至可能与我们的肉体脱离，以纯粹智能的不朽生命生活在计算机的内部。
但是要实现这些目标，还有很多困难。例如：摩尔定律开始渐渐失效，速度并不意味着智能，软件的发展存在着瓶颈的因素——人等等。虽然人工智能有着近乎无限可能性的未来，但这并不是伸手可得的。实现这些目标，需要人工智能的研究者付出极大的努力与辛劳，在艰苦的环境中摸索前进。现在我们的生活中虽然没有那么美好，但是人工智能的产品在我们的生活中仍然无处不在，我们在享受这些智能产品带来的便利的同时，也不应该忘记辛勤的人工智能研究者。感谢所有人工智能研究的推动者的努力，也希望人工智能的美好明天能够早日到来。