要總結的文檔：早在1959年，她就憑借超凡智慧解決了一個棘手難題：電話線路上的回聲。當時，長途電話中每次通話聲音都會有迴響，造成通話者的很大困擾。

瑪德林能夠識別輸入與輸出的的相同信號，然後用電子的方式刪除回聲，解決了這個問題，這一簡潔的解決方案沿用至今。當然，瑪德林不是人類，而是一個多元自適應線性神經元（Multiple ADAptive LINear Elements）系統，簡稱「Madaline」。這是人工智能首次應用於工作領域。

今天，人們普遍認為智能計算機會搶走我們的工作，在你早餐還沒吃完以前，它就已經完成了你一周的工作量，而且他們還不休息，不喝咖啡，也不要退休金，甚至不用睡覺。但事實上，雖然很多工作未來都會自動化，但至少短期內，這種新品種智能機器更有可能是與我們一起工作（而不是取代人類）。

麥肯錫認為5%的工作可以實現完全自動化，60%的職業有大約三分之一的工作可由機器人完成（圖片來源：Getty Images）

雖然人工智能機器在很多領域建樹非凡，譬如預防欺詐，甚至比醫生還可靠的癌症診斷。但現今最尖端的人工智能機器也跟一般人腦智力相差甚遠。

麥肯錫2017年的一份報告認為，在現有科技下，只有5%的工作可以完全自動化，60%的職業中有大約三分之一的工作可由機器人完成。

千萬別忘了，並非所有機器人都使用人工智能——有些用，很多不用。問題是，阻礙智能機器人通過人工智能接管世界的毛病，也恰恰是它們與人類共事顯得非常糟糕的原因。谷歌的相片識別軟件曾經將黑人的臉辨認為猩猩，人工智能機器也不能完全自定義目標，解決問題，甚至是運用基本常識都有問題，這些新一代機器工人所缺乏的這些技能，對於人類，即或是最愚鈍者，也是易如反掌。

因此，在心灰意冷之前，你需要了解幾點與新的機器人同事一起工作的法則。

法則一：機器人不會像人類一樣思考

大約與瑪德林革新長途電話的同時，英籍匈牙利哲學家波蘭尼（Michael Polanyi）在苦苦思索人類智力的問題。波蘭尼意識到，人類的有些技能，例如使用凖確的語法，可以輕易地歸納成規則並向他人解釋，有些則不能。

人類能不自覺地運用所謂的隱性能力，用波蘭尼的話來說是"人類所知多於所能表述"。這包括騎自行車和揉面，以及更高水平的實踐能力。唉，如果我們不懂規則的話，就不能把規則教給一台計算機。這就是波蘭尼悖論。

為了解決這個問題，計算器科學家沒有試圖逆向設計人類智力，而是給人工智能開發了全新的思考方式——用數據思考。

微軟研究院（Microsoft Research）高級研究員卡魯阿納（Rich Caruana）說："你可能以為人工智能的原理是我們先了解人類，然後以同樣的方式構建人工智能，但事實並非如此。"他以飛機為例，我們早在詳細了解鳥類飛行原理之前就造出了飛機，使用的空氣動力學原理不一樣，但今天我們的飛機比任何動物都飛得更高更快。

與瑪德林一樣，許多人工智能主體都是"神經網絡"，它們通過分析大量數據，構建數學模型來學習。例如Facebook用大約400萬張照片來訓練人臉識別軟件DeepFace。DeepFace在標注為同一個人的不同圖像中尋找模式樣本，最終學會人臉匹配，成功率達97%。

世界頂尖圍棋手，19歲的柯潔在DeepMind挑戰賽中對戰人工智能軟件AlphaGo（圖片來源：Getty Images）

類似DeepFace的人工智能機器是硅谷的明日之星，並且已經在駕車、語音識別、文字翻譯、標注照片等方面超過了其開發者，預計未來還將進軍包括醫療以及金融在內的眾多其他領域。

法則二：機器人新朋友並非絶對可靠，它們也會犯錯

然而這種依靠數據的思維方法也可能會犯下大錯，例如某人工神經網絡曾經把3D打印的烏龜認成了步槍。因為這個程序無法進行概念推理 ，不會想到"這個東西有鱗和殼所以可能是只烏龜"。相反，它們是根據模式思考——這個例子中是以像素為單位的視覺模式。因此，改變圖像中的某個像素，一個合理答案就可能演變成無稽之談。

而且它們也不具備工作中必不可少的常識，不能把已有知識運用到新情境中。

DeepMind人工智能就是一個經典案例。2015年時DeepMind獲令操作經典街機遊戲《乓》（Pong）並要取得高分。如你所想，它幾小時就擊敗了人類玩家，而且還開發了全新的獲勝方式。但是讓它再去玩類似的另一款遊戲《打磚塊》（Breakout），人工智能又得從零開始學起。

開發人工智能的遷移學習能力已經成為研究的一大領域，例如一個名為IMPALA的系統已能在30種情境下轉換所學得的知識。

這身綠色龍裝能讓餵奶機器人看上去友善一些（圖片來源：Getty...\n以與文檔相同的語言進行總結：
瑪德林（Madaline）是第一個。