目前銀行機(jī)器人肯定是屬于第一類(lèi)機(jī)器人，因?yàn)檫@種人工智能系統(tǒng)是純粹的被動(dòng)型，即沒(méi)有形成記憶的能力，也沒(méi)有利用過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)來(lái)指導(dǎo)當(dāng)前的決策，而且這種銀行機(jī)器人比較簡(jiǎn)單，只需要有大量數(shù)據(jù)，輸入到對(duì)話系統(tǒng)，還是相對(duì)比較容易實(shí)現(xiàn)的，雖然現(xiàn)在來(lái)看這種方式還是不太智能。
第一類(lèi)人工智能：反應(yīng)型機(jī)器
最基本類(lèi)型的人工智能系統(tǒng)是純粹的被動(dòng)型，既沒(méi)有形成記憶的能力，也沒(méi)有利用過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)來(lái)指導(dǎo)當(dāng)前的決策。20世紀(jì)90年代末，IBM的下棋超級(jí)計(jì)算機(jī)Deep Blue就是這類(lèi)機(jī)器的完美典范，它曾在90年代末擊敗過(guò)國(guó)際特級(jí)大師加里-卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）。
Deep Blue可以識(shí)別棋盤(pán)上的棋子，并知道每一步的走法。它可以預(yù)測(cè)出它和對(duì)手下一步可能會(huì)走什么棋。而且它可以從各種可能的棋子中選擇出最合適的棋步。
但它對(duì)過(guò)去的事情沒(méi)有任何概念，也不記得以前發(fā)生過(guò)的事情。除了一個(gè)很少使用的國(guó)際象棋特有的規(guī)則，禁止重復(fù)下三遍相同的棋子外，深藍(lán)棋手無(wú)視眼前的一切。它所要做的就是看著棋盤(pán)上的棋子，就像現(xiàn)在這樣，從可能的下一步棋中選擇。
這種類(lèi)型的智能涉及計(jì)算機(jī)直接感知世界，并根據(jù)它所看到的東西采取行動(dòng)。它不依賴于對(duì)世界的內(nèi)部概念。在一篇開(kāi)創(chuàng)性的論文中，人工智能研究者羅德尼-布魯克斯（Rodney Brooks）認(rèn)為，我們只應(yīng)該建造這樣的機(jī)器。他的主要理由是，人們并不擅長(zhǎng)編程準(zhǔn)確的模擬世界供計(jì)算機(jī)使用，也就是人工智能學(xué)術(shù)界所說(shuō)的 "表象 "世界。
目前我們感嘆的智能機(jī)器，要么是沒(méi)有這樣的世界概念，要么是對(duì)其特定的職責(zé)非常有限的、專(zhuān)門(mén)的世界概念。深藍(lán)設(shè)計(jì)的創(chuàng)新并不是為了擴(kuò)大計(jì)算機(jī)考慮的可能電影的范圍。相反，開(kāi)發(fā)者們找到了一種方法來(lái)縮小它的視野，根據(jù)它對(duì)未來(lái)的一些潛在動(dòng)作的評(píng)價(jià)結(jié)果，來(lái)停止追求一些可能的動(dòng)作。如果沒(méi)有這種能力，深藍(lán)計(jì)算機(jī)需要更強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)才能真正擊敗卡斯帕羅夫。
同樣的銀行機(jī)器人銀行機(jī)器人，谷歌的AlphaGo，曾經(jīng)擊敗過(guò)人類(lèi)頂尖的圍棋高手，但它也無(wú)法評(píng)估所有可能的未來(lái)棋局。它的分析方法比深藍(lán)的分析方法更復(fù)雜，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)評(píng)估棋局的發(fā)展。
這些方法確實(shí)提高了人工智能系統(tǒng)的能力，使其能夠更好地下好特定的棋局，但不能輕易改變或應(yīng)用于其他情況。這些計(jì)算機(jī)化的想象力對(duì)更廣闊的世界沒(méi)有任何概念，這意味著它們無(wú)法在分配給它們的特定任務(wù)之外發(fā)揮作用，很容易上當(dāng)受騙。
它們不能像我們想象中的人工智能系統(tǒng)有朝一日可能出現(xiàn)的那樣，交互式地參與到這個(gè)世界中。相反，這些機(jī)器每次遇到同樣的情況時(shí)，它們的行為都會(huì)一模一樣。這對(duì)于確保人工智能系統(tǒng)值得信賴是非常好的。你想讓你的自主汽車(chē)成為一個(gè)可靠的駕駛員。但如果我們希望機(jī)器真正與世界互動(dòng)，并對(duì)世界做出反應(yīng)，那就不好了。這些最簡(jiǎn)單的AI系統(tǒng)永遠(yuǎn)不會(huì)無(wú)聊，也不會(huì)感興趣，也不會(huì)難過(guò)。
第二類(lèi)人工智能：記憶力有限
目前自動(dòng)駕駛汽車(chē)已經(jīng)做了一些這樣的事情。例如，它們觀察其他汽車(chē)的速度和方向。這不是一瞬間就能完成的，而是需要識(shí)別特定對(duì)象，并在一段時(shí)間內(nèi)對(duì)其進(jìn)行監(jiān)控。
這些觀察結(jié)果會(huì)被添加到自駕車(chē)汽車(chē)對(duì)世界的預(yù)編程表示中，其中還包括車(chē)道標(biāo)記、交通燈和其他重要元素，比如道路上的彎道。當(dāng)汽車(chē)決定何時(shí)改變車(chē)道，避免與另一名司機(jī)發(fā)生碰撞或被附近的汽車(chē)撞到時(shí)，這些信息都會(huì)被包含在內(nèi)。
但這些簡(jiǎn)單的過(guò)往信息只是暫時(shí)的。它們并沒(méi)有被保存為汽車(chē)經(jīng)驗(yàn)庫(kù)的一部分，它可以從中學(xué)習(xí)，就像人類(lèi)駕駛員在駕駛過(guò)程中多年來(lái)積累的經(jīng)驗(yàn)一樣。
那么，我們?nèi)绾尾拍軜?gòu)建出能夠構(gòu)建完整的表征，記住他們的經(jīng)驗(yàn)，并學(xué)習(xí)如何處理新情況的AI系統(tǒng)呢？布魯克斯說(shuō)的沒(méi)錯(cuò)，要做到這一點(diǎn)是非常困難的。我自己研究的方法受到達(dá)爾文進(jìn)化論的啟發(fā)，可以通過(guò)讓機(jī)器構(gòu)建自己的表征，開(kāi)始彌補(bǔ)人類(lèi)的不足。
第三類(lèi)人工智能：心智理論
我們可能會(huì)在這里打住，稱這一點(diǎn)為我們現(xiàn)有的機(jī)器和未來(lái)我們將建造的機(jī)器之間的重要分界線。然而，我們最好更具體地討論一下機(jī)器需要形成的表征的類(lèi)型，以及機(jī)器需要關(guān)于什么的表征。
下一個(gè)更高級(jí)的類(lèi)的機(jī)器不僅形成關(guān)于世界的表征，而且還形成關(guān)于世界上其他代理人或?qū)嶓w的表征。在心理學(xué)中，這被稱為 "心智理論"，理解世界上的人、生物和物體都會(huì)有思想和情感，影響自己的行為。
這對(duì)于我們?nèi)祟?lèi)如何形成社會(huì)是至關(guān)重要的，因?yàn)樗鼈兪刮覀兡軌蜻M(jìn)行社會(huì)交往。如果不了解對(duì)方的動(dòng)機(jī)和意圖，不考慮到別人對(duì)我或環(huán)境的了解，那么在一起工作充其量是困難的，最壞的情況下是不可能的。
如果人工智能系統(tǒng)真的要在我們中間行走，它們必須能夠理解我們每個(gè)人都有想法和感受，以及對(duì)如何對(duì)待我們的期望，而他們也必須相應(yīng)地調(diào)整自己的行為。
總結(jié)
雖然我們可能還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有創(chuàng)造出具有自我意識(shí)的機(jī)器，但我們應(yīng)該把工作重點(diǎn)放在理解記憶、學(xué)習(xí)和基于過(guò)去經(jīng)驗(yàn)做出決策的能力上。這是理解人類(lèi)智能本身的一個(gè)重要步驟，而如果我們想要設(shè)計(jì)或進(jìn)化出能夠?qū)ρ矍暗氖挛镞M(jìn)行分類(lèi)的機(jī)器，這一點(diǎn)至關(guān)重要。
