非盈利组织艾伦人工智能研究所负责人奥林·艾奇奥尼（Oren Etzioni）表示：“这种对世界末日的设想搞混了科学的边界，实际上是讨论关于思想和意识等哲学问题。如果有更多人学会软件开发，他们就会发现计算机其实只是很平常的工具。”
那么是什么原因导致了这样的混淆不清？一大原因在于计算机科学家的工作。艾奇奥尼表示：“‘人工智能’一词诞生于50年代，当时人们认为能思考的机器即将出现。我们目前沿用了这一说法。”
“人工智能”一词目前已被广泛应用。谷歌的人工智能项目主要由收购而来的DeepMind负责。这一领域的一家先行者名为Thinking Machines。而研究人员也在关注“深度学习”，这暗示了我们正在创造智能。
深度学习依靠了有层次性的逻辑能力，即神经网络。神经网络中的节点常常被比作人脑的神经元，但实际上两者之间的差别就像面包和太空船那么巨大。
包括DeepMind在内，机器学习领域的大部分研究都主要关注模式识别、行为建议，以及预测。这类似于人脑的能力。
人工智能是科技行业最引人关注的一个领域。亚马逊、Facebook和谷歌正在展开一场竞赛，而Uber和通用电气则将机器学习视为了未来。
但从本质上来看，机器学习就是自动化，而这也是长期以来机器的功能。人类在学习中可以变得更聪明，而机器的“学习”与人类不同。
DeepMind已开发出一款程序，能掌握简单的视频游戏，然而这一程序无法将一款游戏的经验应用至另一款。这一神经网络系统对图片的识别方式与人脑仍有很大差异，并且很容易被击败。
从这类愚蠢的机器行为发展至更广泛的与人类类似的行为被称作“迁移学习”。这一领域目前还停留在研究阶段。
加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图亚特·拉塞尔（Stuart Russell）表示：“人工智能专家知道，一台能下象棋的计算机不会渴望去吃掉对方的某个棋子。”他也是未来生命研究所的成员，并且获得了马斯克的资助。他目前正试图通过数学方法，确保“愚蠢”的计算机程序不会与复杂的人类价值产生冲突。
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