编者按：对于人工智能的讨论已经逐渐深入。本文作者MichaelJordan在“ArtificialIntelligence—TheRevolutionHasn’tHappenedYet”一文中论述了自己对于人工智能的看法，革命仍未发生，我们需要认清来自未来的严峻挑战。
人工智能是当今时代的颂歌。这句话被技术专家、学者、记者和风险投资家拿来反复使用。就像其他一些从技术领域扩散到一般大众的表达一样，人们对于这一词汇的使用存在严重误解。但这并不又是一个大众不了解科学家情况的案例，在这里科学家常常被公众所迷惑。在某种程度上见证了智能技术在硅谷冉冉升起的时代取悦着所有人，让我们着迷，并以同样的方式恐吓我们。同样不幸的是，它让我们分心。
有这么一种表述当前时代的叙述方式。想象一个故事，里面有人类、计算机、数据和生死攸关的决定，但是故事的重点不是关于硅芯片的幻想而是其他一些东西。14年前，我的妻子在怀孕时做了超声波检查。一位遗传学家指出胎儿心脏周围的一些白色斑点。“这是唐氏综合征的标志，”她告诉我们，“患这一病症的风险已经上升至1/20。”她又告诉了一些我们应该知道的东西，患唐氏综合征的胎儿可以通过羊膜穿刺术实现基因改造。但是羊膜穿刺术具有风险，在手术过程中杀死胎儿的概率约为1/。作为一名统计学家，我决定找出这些数据的来源。长话短说，我发现在一项10年前所做的英国统计分析中显示，这些白色斑点反映了钙的堆积情况，它们的确是唐氏综合征的“预言者”。但是我同样注意到在我们的检查中使用的成像机器中每平方英寸的像素比英国这项研究中所使用的机器高出几百个像素。我回去告诉遗传学家，认为白色斑点很可能是“假阳性”情况，确切来说它们应该是一种“白噪音”。她回复道“啊，这就解释了为什么从几年前开始，我们发现唐氏综合征的发病率呈上升状态；新机器时代到来了。”
我们没有做羊膜穿刺术，几个月后一个健康女孩来到了世界上。但是这件事情一直困扰着我，尤其是我在经过粗略统计后发现有成千上万的人在一天内被诊断出患有这种疾病，许多人选择了羊膜穿刺术，许多胎儿因为不必要的原因走向死亡。这件事所反映的不是关乎我的个人医疗保健问题，它关乎一个在某个时间与地点考察变量并得出结果，进行统计分析，并应用于其他时间与地点的医疗系统问题。这一问题不仅仅关于数据分析本身，而且与数据库研究人员所说的“来源”问题有关，从广义范围来讲，包括数据从何而来？从数据中得出哪些推论？这些推论与当前情况有多大关系？那些受过训练的人可能会基于一例例个案回答上述所有问题，而问题在于设计一个可以解决上述问题且供大范围使用的医疗系统却不需要细心的人类的监督。
我也是一名计算机科学家，却突然意识到，那些将计算机科学与统计数据相融合，并将人类因素考虑在内而建立起的一个大规模使用的推理和决策系统所依赖的原理问题在我的教育经历中呈缺失状态。而这些不仅在医学领域，在商业、交通和教育领域也同样需要的原理的发展，至少应该与让我们眼花缭乱的人工智能系统同等重要。
无论能否快速理解“智力”问题，我们的确在为拓宽人类生命而将计算机与人类相结合的道路上遭遇困境。虽然这一挑战被一些人看作是“人工智能”的产物，但它也应该被简单却同样视为一个新的工程学分支产物。就像几十年前的土木工程与化学工程一样，这个新学科的目标是将一些关键思想之力集中到一起，以安全的方式，为人类带来新的资源与能力。鉴于土木工程与化学工程建立在物理与化学的基础上，这个新工程学科将建立在如“信息”“算法”“数据”“不确定性”“计算”“推理”和“优化”等上个世纪出现的思想基础上。此外，由于新学科所重点