关于人工智能无法做到什么，我最喜欢的例子来自于足球。在网上你可以找到最近的比赛集锦：两个机器人不停地撞在一起，而球却在它们半米开外的地方纹丝未动；机器人守门员看着球慢悠悠地从它身边滚进球门，却没有做出任何扑球动作；机器人球员一而再、再而三地摔倒在地，因为它们摆腿踢球的动作会使它们摔倒。这些机器人提醒我们，人工智能的发展任重而道远。
2016年的机器人世界杯比赛结束后，我采访了蒂姆·劳厄（TimLaue）和凯蒂·延特（Katie Genter)，他们分别来自标准机器人组冠军队德国不来梅队和亚军队美国得克萨斯州奥斯汀队。他们告诉我，他们专注于编写让机器人识别球场上的线条、门柱、球和球员的算法。每一种算法都是针对特定任务的：有的算法侦测球的位置和运动，有的算法执行踢球的动作。这种“自上而下”的方法离用“自下而上”的方法创造出来的人工智能还相去甚远，但机器人要想打败人类对手，我们就必须用“自下而上”的方法创造出的人工智能，因为现在这些“自上而下”的机器人实际上只是在执行一系列识别任务，而不是学习如何踢球。我们距离拥有一个人工智能足球运动员还有很长的一段路要走。
人工智能 PK 微生物智慧
如果人工智能还不能胜任人类智慧层面的任务，或许它可以做到和动物不相上下？我们能否先不那么雄心勃勃，试着从创造出一个和狗一样聪明的算法开始呢？
一些人（包括许多本应该更懂行的科学家）在谈及动物时，竟然只是简单地从刺激-反应的角度出发。一个典型的例子是巴甫洛夫实验中的狗：当建立起条件反射后，狗听到铃声就会流口水。任何一个养狗的人都会告诉你，巴甫洛夫的观点太过肤浅了。我也这样认为，一个正常的狗主人会视其宠物为家人和朋友，这不仅仅是一种饱含情感，认为宠物有人性的观点，而且它与当代大多数行为生物学家对家畜的看法不谋而合——家畜有着许多与我们相同的复杂行为。南安普敦大学(Universityof Southampton）的犬类认知研究项目负责人朱利安娜·凯明斯基（JulianeKaminski）发现，狗可以像小孩子一样学习，在决定是否叼走东西时会看主人的脸色行事，并且会通过我们的身体动作来理解我们的意图。
第三部分 人智能的未人类了吗？
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