未来的智能算法看起来会像是一般用处的机器人吗，它们会像在厨房里称心如意相同拿手闲谈和阅览地图吗?或许，咱们的数字助理看起来会更像一个装满各种小玩意的大口袋吗，与一个滔滔不绝的大厨比较，它会更像是一个堆满电器的厨房吗?

假如一个算法做的使命太多，它就会堕入费事。下面的配方是由人工神经网络生成的，这是一种人工智能(AI)，能够经过实例学习。这个特别的算法细心研讨了大约30,000种食谱，从汤到馅饼到烧烤，然后企图想出自己的食谱。至于成果，咱们能够说，有点非正统：

Spread Chicken Rice

奶酪和鸡蛋、沙拉、奶酪

2磅心脏，放调料

一杯新鲜薄荷或覆盆子派，切碎

半杯茶，磨碎

1汤匙植物油

1份盐

1份胡椒

21/22tb的糖

将未叶混合，拌和至混合物变稠。然后参加鸡蛋、糖、蜂蜜和香菜，用小火煮熟。参加玉米糖浆，牛至，迷迭香和白胡椒。加热的一起加奶油。参加剩余的1茶匙发酵粉和盐。在350F温度下烘烤2到1小时。趁热上桌。

份数：6份

现在，这里有一个用相同的根本算法生成的食谱的比如——但它只看蛋糕，而不是包括各种食谱的数据。这个食谱并不完美，但比上一个要好得多：

胡萝卜蛋糕(维拉女士)

蛋糕、酒精

1千克黄色蛋糕粉

3杯面粉

1茶匙发酵粉

1/2茶匙小苏打

1/4茶匙盐

1茶匙肉桂粉

1茶匙姜末

1/2茶匙磨碎的丁香

1茶匙发酵粉

1/2茶匙盐

1茶匙香草

一个鸡蛋，室温

1杯糖

1茶匙香草

一杯切好的山核桃

预热烤箱至350度。

在一个9英寸的拖底模上涂油。

制造蛋糕：快速打鸡蛋，直到色彩变黄变厚，然后放在一边。在另一个碗里，把蛋白打硬。将第一个混合物放入准备好的锅中，拌和均匀。在烤箱里烤大约40分钟，或许直到刺进中心的一根木牙签抽出来仍然洁净的程度。在锅里冷却10分钟，然后搬运到网架上彻底冷却。将蛋糕从平底锅中取出，彻底冷却。趁热上桌。

《加拿大日子中的厨房和霍恩》(1989)

份数：16份

当然，当你更细心地看说明书时，它只会发生一个烤蛋黄。但这仍然是一个前进。当人工智能被答应专业化时，它所需求追寻的东西就少了许多。它不需求考虑什么时分用巧克力，什么时分用马铃薯，什么时分烤，什么时分炖。假如第一个算法企图成为一个能出产大米、冰淇淋和馅饼的百宝袋，那么第二个算规律企图成为一个更像烤面包机的东西——专门针对一项使命。

练习机器学习算法的开发人员发现，构建类似于烤面包机的东西而不是百宝袋一般是更有意义的。但这好像有悖常理，由于西方科幻小说中的AI往往类似于《星球大战》中的C-3PO或同名电影中的WALL-E ——人工广义智能(AGI)的比如，机器人能够像人类相同与国际互动，并处理许多不同的使命。但许多公司都在无形地，并且成功地，运用机器学习来完结更有限的方针。一种算法可能是一个谈天机器人，它能够处理有限范围内的有关客户电话账单的根本问题。另一种办法是猜测客户要打电话评论的内容，并将这些猜测显现给接听电话的人类代表，这些都是人工狭义智能(ANI)的比如——仅限于十分狭隘的功用。另一方面，Facebook最近让它的“M”谈天机器人退休了，它从未成功完结处理酒店预定、预定戏票、组织鹦鹉观赏等等的方针。

咱们之所以运用烤面包机等级的ANI而不是WALL-E等级的AGI，是由于任何企图广义化的算法在面临各种使命时都会变得更糟。例如，这里有一个根据标题生成图片的算法，这是它企图用“这只鸟是黄色的，头上是黑色的，喙很短”这句话来发明一张图片。当它被练习成彻底由鸟类组成的数据集时，它体现得相当好(虽然有古怪的独角兽角)：

但当它的使命是发明任何东西时——从泊车标志到船舶，从牛到人——它都在挣扎。这是它企图发明的“一个女孩正在吃一大块披萨的形象”：

咱们不习惯以为一个能很好地完结一件工作的算法，和一个能很好地完结许多工作的算法之间存在着巨大的距离。可是，与人脑比较，咱们现在的算法的脑力的确十分有限，每一项新使命都将算法的脑力涣散得更少。想想一台烤面包机巨细的设备：只需求几个槽和一些加热线圈就能够很容易地拼装完结，这样它就能够烤面包了。但这给其他使命留下了很小的空间。假如你还想增加蒸饭和做雪糕的功用，那么你至少得抛弃一个面包槽，并且最终它可能什么都不拿手。

程序员能够运用一些技巧从ANI算法中取得更多。一种是搬运学习：练习一种算法来完结一项使命，它能够在最少的再练习后学习去完结一项不同但又十分附近的使命。例如，人们运用搬运学习来练习图像辨认算法。一种现已学会辨认动物的算法，现已在边际检测和纹路剖析方面取得了很多的经历，它能够搬运到辨认生果的使命上。可是，假如你从头练习算法来辨认生果，一种被称为灾难性忘记的现象就会呈现，这意味着它将不再记住怎么辨认动物。

现在的算法运用的另一个技巧是模块化。未来的人工智能可能是由高度专业化的仪器拼装而成，而不是单一的算法来处理任何问题。例如，一种学习玩电子游戏《消灭兵士》的算法具有独立的、专用的视觉、控制器和内存模块。互连模块还能够供给避免毛病的信息冗余，以及根据多种不同办法对问题的最佳解决方案进行投票的机制。它们也可能是一种检测和扫除算法过错的办法。一般咱们很难弄清楚单个算法是怎么做出决议计划的，可是假如一个决议计划是经过协作子算法做出的，咱们至少能够检查每个子算法的输出。

当咱们展望悠远未来的人工智能时，或许WALL-E和C-3PO不是咱们应该寻觅的机器人。相反，咱们可能会把它幻想成一个装满应用程序的智能手机，或许一个装满小程序的厨房碗柜。在咱们为算法国际做准备的时分，咱们应该保证咱们不是在为那些可能永久不会被制造出来的多用处百宝袋做准备，而是为高度专业化的烤面包机做准备。