在一篇博客文章中，扎克伯格对贾维斯能做什么和不能做什么直言不讳。事实上，他编写私人管家程序时遇到的挑战与我在分析目前的算法时所面临的挑战相似。他的最终产品是一个大师级的实际应用程序，集我们在本书中所见方法之精华：卷积神经网络进行语音和图像识别；回归模型预测他什么时候想吃几片烤面包或他女儿什么时候想学普通话；“大家也喜欢”算法选择全家想听的音乐等。脸书开发了一个程序库帮助其员工（本例中为马克·扎克伯格）将这些算法转化为应用程序。
当我不再执着于他视频中的老生常谈，更深入地研究他的博客文章时，我意识到扎克伯格是个绝顶聪明的人（我知道我太后知后觉了)。他是一位数据炼金术士。当他的硅谷同行们参加由理论物理学家主持的研讨会，试图显示自己的丰富知识时，马克却开始研究程序接口，以及如何充分利用公司已经开发出的工具。他得出的结论很有道理：“人工智能很快就能够胜任超出大部分人预料的工作开车、治病、发现行星、阅读新闻。这些都将对世界产生重大影响，但我们仍然没有搞明白真正的智能是什么。”
使用我们在本书中介绍过的算法能够开发出无限可能的产品和服务。这些算法将继续改变我们的家庭、工作和我们的旅行方式，但它们距离强人工智能还有很长一段路。这些技术让我们的烤面包机、家用音响、办公室和汽车拥有了一种类似细菌的智能。这些算法可能将减少和分担我们不得不做的粗活，但它们一点都不像人。
凯瑟琳·理查森（Kathleen Richardson）是莱斯特的德蒙特福特大学（De Montfort University）的机器人与人工智能伦理及文化教授。她将算法近年来的进展称为“广告智能”，而非大家口中的“人工智能”。她在接受 BBC 国际服务频道（BBC World Service）的采访时说，过去
第三部分
人工智能的未来算法越来越像人类了吗？
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