“人工智能”一词最早由人工智能之父–约翰•麦卡锡于1955年首次提出。想想那时的世界，再看看今时今日的世界。人工智能逐步进化，但是它所基于的前提始终如一：研究者和技术人员开发软件，用于操作可以理解、模仿人类动作并效仿人类思维过程的系统和机器。
虽然在早期和新近的科幻小说中，对于人工智能的未来曾有这样的描述：不安于现状的机器人推翻了其创造者的统治并试图掌管世界。然而现实更接近于，我们在开发和制造的机器和系统是用于增强人类自身的能力和补充人脑的不足之处的。
但是要创造能够与人类共事的、人性化的人工智能，只有依靠于知识系统的建立，而不仅仅是让它纯粹自动执行我们想让它执行的任务。知识型人工智能依靠计算机系统来运行，但是它的能力远远超过计算机系统，它可以使各组织机构在商业过程中发现潜在问题，对商业活动产生了深远影响。
同样的，知识型人工智能可以与时俱进地学习，从而变得更智慧、更有能力创造有益成果来造福人类。它的系统非常接近于人类的大脑，人类的大脑可以学习和储存知识，当我们需要解决问题时可以不断调用大脑中的知识和记忆。
近日，美国西北大学Ken Forbus教授带领他的团队开发出结构映射引擎（SME）模型,这一模型使得人工智能“像人类一样具备了解决伦理两难问题的能力”。本质上，这个模型赋予人工智能像人类一样合情合理思考的能力，并使它可以模仿人类的认知过程。这一新的进展让我们预览到未来的工作会是怎样。无论我们是应用人工智能在分析学领域预测结果，或者，只是让它自动执行日常任务，这些都极大地推动了交互型人工智能的发展，帮助人类做出关键决策。
在另一事例中，莫斯科工程物理学院的研究者们正在开发一种具有情感的计算机，这种计算机可以理解语境，通过富有感情的行为同人类发展亲密关系并最终建立互信。我们可以预见人工智能的人性化会因为种种建立依赖和信任的努力而成为人工智能系统固有的一部分。这些系统非常先进，但是人工智能要想真正理解人类大脑还有很长一段路要走。
人工智能的人性化对未来的教育也将产生深远影响。通过应用电脑视觉、动画、发动机和人工智能，Cozmo机器人可以进行人脸识别，并且随着时间的推移通过亲密接触会越来越适应使用者。想象我们在教室里使用Cozmo机器人，它可以帮助学生观察和识别情绪，通过游戏发展批判性思维，以及鉴定行为差异。
这描绘出当人工智能的能力不断强大时，我们的后代在教室里以一种极不寻常的方式体验科技的场景。这不仅会影响到学生们的学习方式，也会影响到学生们被教授的内容。试想以下极有可能成为现实的场景：人工智能将完成大部分无意义的重复任务，而学生们只需要掌握基本的编程知识来编写程序。并且大部分编码的重任——从编写到细化——都将由人工智能系统自己完成。
矛盾的是，这要求学生们了解编程知识和人工智能系统。在教室里，一代代的学生将体验到人工智能，与此同时，人工智能系统在与师生的互动中也将不断学习，尽管它也增强了老师们的能力。这也是许多剧本里提到的情节：科技在造福人类的同时也将提出严峻挑战。
但是，为了让更多的组织和个人受益于人工智能，我们必须将从科技和商业部门收集、组织信息的知识型系统吸收进来为己所用，主动学习这些信息，运用这些知识来智慧地驱动自动系统以增强现有的能力。通过这种方式，组织里的每个人会与他们的顾客和伙伴一道有更好的表现，这良好的表现得益于组织引进了人工智能的智慧来学习、记忆和告知。
人工智能的力量不在于机器学习或者自动化，而在于知识——例如，对知识的探求、创造和管理。
在每一个例子中，未来的工作和学习都基于人工智能的人性化一面。把人工智能当作一种服务这种想法很重要，它的存在将改善我们的工作、学习和生活。它增强了我们解决大大小小问题的能力。人工智能不仅仅是提供新的解决方案，更能提出新的问题，这正是它的潜力所在：它帮助我们应对新的、有趣的、改变人生的挑战。
