人与机器的心理学
在今天的科技水平下，下面的三个场景是可能会出现的：
“拉起！拉起！”当低于安全飞行高度时，飞机向飞行员发出了这样的语音信息。
“嘟嘟，嘟嘟”，汽车发出这样的信号来吸引司机的注意，同时上紧安全带，调整座椅靠背并请求刹车。汽车通过摄像头来监视司机，当司机没有注意路面时，它就会申请刹车。
“哗哗，哗哗”，洗碗机里发出声音，提示碗碟已经洗干净了，哪怕是在临晨3点。这样的信息除了把你吵醒之外，毫无用处。
我们再来看看以下三个在未来可能会成为现实的场景：
“不，不要再吃鸡蛋了，除非你的体重下降了、胆固醇含量降低了，你才可以吃。体重秤显示你仍然需要再减去5磅，诊所会继续把你的胆固醇含量传输给我。你要知道，这可都是为了你好啊！”冰箱这样对你说。
“我刚检查了你手机上的日程信息，你有足够的时间，所以我为你安排了风景优美的路线，有你喜欢的蜿蜒道路，而不是高速公路，我猜你一定会喜欢的。对了，我还准备了你最喜欢的音乐来陪伴你。”当你结束了一天的工作，一坐进汽车，便听到汽车这样对你说话。
“嗨，干嘛这么着急啊！我帮你倒了垃圾，你就不能说声谢谢吗？还有，我们能谈谈那个美妙的新型控制器吗？我已经给你看了它的一些照片。它会让我更有效率，并且，你知道吗？琼斯的房子已经有控制器啦！”当某一天早晨你准备离开家时，你的房子这么对你说。
有一些机器比较固执，另一些则喜怒无常。有一些机器比较脆弱，另一些则比较粗犷。我们常常采用明喻或者隐喻的修辞手法，将描述人类特征的词语应用在机器上，这些词语通常倒也较为贴切。新型的智能机器是自治的或半自治的：它们自己进行评估，自己做决策，不再需要人来批准它们的行动。结果，这些描述性的词语应用在机器上时，不再是隐喻的，它们已经成为合乎逻辑的描述。
上面提到的前三个场景已经成为现实了。飞机警告系统的确会大声发出“拉起”的声音（通常是女声）。至少已经有一家汽车公司发布了这种通过摄像头监控司机的系统。当远视雷达探测到潜在的碰撞，而司机看起来却并没有在注视路面时，汽车就会发出警告——不是通过语音（至少现在还没有），而是发出嗡嗡声或者振动。如果司机仍旧没有反应，系统将会自动刹车并且为撞车做好准备。至于第三个场景，我曾经在半夜被洗碗机的哗哗声吵醒，急切地告诉我碗碟已经洗好了。
自动化系统设计方面的研究已经有很多了，而对于人与这些系统之间的交互，尽管在过去的几十年中一直是一个深入研究的课题，人们对其仍然知之甚少。这些交互方面的研究仅仅旨在解决工业和军用设备方面的问题，在这些领域中人们使用的机器就是他们工作的一部分。那么对于大众呢？对于那些可能没有受过训练、可能仅仅是偶尔使用某些特殊机器的人们呢？我们对这一情况几乎一无所知，但是它确实困扰着我：像你我这样没有受过训练的芸芸众生，正在使用着家用电器、娱乐系统和汽车。
大众如何学会使用新一代的智能设备呢？哈哈！零零碎碎地反复试验，伴随着永无止境的挫折感。设计师们似乎认为这些设备如此智能，操作起来如此完美，根本不需要学习，只需要告诉用户要做什么，然后走开就可以了。是的，这些设备总是带有那种又厚又重又大的说明书，然而这些说明书却说不清楚问题，让用户如坠雾中。大多数说明书甚至不去尝试解释设备如何工作，相反，却给一些功能安上了深奥的、不可思议的名称。这些名称常常是用毫无意义的营销术语拼凑而成的，例如“灵巧家庭传感器”，他们仿佛觉得可以通过命名来解释它。
科学界将这种方法称为“自动魔法”：自动化加魔法。厂商想让我们相信并且信任这种魔法。当对产品如何运作或为什么工作一无所知时，即使产品运作正常，我们还是会感觉有些不安。当产品不能正常工作时，真正的问题出现了，此时我们不知该如何回应。我们害怕这中间的世界。一方面，我们离那个存在于科幻电影中的由始终完美地工作着的自治智能机器人构成的世界还很远。另一方面，我们也正离那个由手工控制的世界越来越远，那里没有自动化，只能由人类操作设备来完成任务。
“我们只是想让您的生活变得更方便、更健康、更安全和更愉快。让您拥有所有这些美好的事物。”提供智能设备的公司这样告诉我。是的，如果这些智能的自动化设备完美地工作，我们将会非常快乐。如果它们真的完全可靠，我们就不需要再去知道它们是如何工作的，这样“自动魔术”将会是非常理想的。如果我们要用熟悉的手动设备来亲自控制某个任务，我们也将会很快乐。但是，当我们置身于那些难以掌握的自动化设备之中，而它们也无法像预期的那样工作，不能完成我们期望的任务时，我们的生活并没有变得更方便，当然也没有更快乐。
本节核心论点：动物和人类已进化出复杂的感觉、动作、情感和认知系统，机器也需要类似的系统，它们需要感知世界并对其产生作用。
智能机器的历史开端于在发展机械自动化方面的早期尝试，包括时钟机构和自动下棋机器。最成功的早期自动下棋机器是Wolfgang von Kempelen的“Turk”，在1769年被大张旗鼓地引入欧洲的贵族阶层。而实际上这只是一个骗局，有一个专业棋手躲藏在机械装置里面，但是这个骗局的成功显示出人们希望机械设备能够具有智能。直到20世纪中期，伴随着控制理论（control theory）、伺服系统、反馈、控制论（cybernetics）、信息和自动控制理论的发展，智能机器才真正开始发展。电子电路和计算机的快速发展（性能差不多每两年翻一番）为智能机器的发展推波助澜。
我们已经在这方面研究了40多年，故现在的电子电路比起早期的大型电子计算机，性能要强100万倍。让我们想像未来20年后会发生什么，那时的机器将会比现在的机器强1000倍，再想像未来40年后，那时的机器将会比现在的机器强100万倍。
人工智能（AI）学科发展的早期尝试也始于20世纪中期。人工智能的研究人员将智能设备从冰冷、僵硬、充满数理逻辑和决策的世界推向柔和、不确定的和以人为中心的推理世界，这个推理世界使用的是常识推理、模糊逻辑、概率、定性推理和启发式方法（经验法则）而不是精确的算法。因此，现在的人工智能系统能够看见和识别物体，理解一些语音和文字，能够说话，在环境之中移动，以及处理其他一些复杂推理。
目前人工智能在日常生活中最成功的应用或许是电脑游戏。人们利用人工智能技术开发出智能的角色来陪人们玩，在仿真游戏中创建那些智能的、令人恼火的、以挫败他们的创造者——游戏玩家为乐的角色。人工智能还被成功地应用于侦察银行业务和信用卡欺诈以及其他的可疑行为。汽车使用人工智能来刹车、控制稳定性、保持通路、自动泊车以及实现其他功能。在家里，简单的人工智能控制着洗衣机，根据感知到的衣物类型和干净程度来进行适当调整。在微波炉里，人工智能能够感知食物什么时候熟。数码相机和摄像机里的简单电路能够帮助调整焦距和曝光率，甚至包括人像识别，即使对象正在运动，也能够追踪到并将曝光率和焦距调整到合适的大小。随着时间的推移，这些人工智能电路的性能和可靠性将会越来越高，而成本则会越来越低，因此它们将会出现在更多的设备当中，而不仅仅是最昂贵的那些。要知道，电脑的性能每20年就会增长1000倍，而每40年就会增长100万倍。
当然，机器硬件和动物的“硬件”有很大的差别。机器通常由许多直线、直角和弧形的部件构成，拥有电动机、显示器、控制链接和电线等。而生物则更注重灵活性，具有组织、韧带和肌肉。人的大脑依靠大量的并行计算机来工作，可能既有化学的也有电子的，习惯于达到稳定状态。机器的大脑，或者更为确切地说，机器的信息处理系统，比生物神经元运转得更快，但是同时在并行运算方面却也更差一些。人类的大脑是健壮的、可靠的和创造性的，并在模式识别方面有着不可思议的熟练。我们人类充满创造力和想像力，极易适应环境的改变。我们在事件之中探寻共性，利用概念间的延伸开拓全新的知识领域。而且，尽管人类的记忆并不非常精确，却可以找到事物之间的关联和相似之处，而对于这些，机器却可能一点也看不出来。最后还有一点，人类的常识迅速提升而丰富多彩，然而机器却根本不存在常识。
技术的进化和动物的自然进化大不相同。机械系统的进化完全要依赖于设计师分析现有的系统并加以改进。机器已经进化了数个世纪，部分是因为我们在研发新技术方面的知识和能力不断进步，部分是因为科学的持续发展，还有部分是人类需求和环境自身的改变。
因此，在人类和智能的、自治的机器的进步方面存在着有趣的联系。在现实世界中，两者都必须有效、可靠和安全地运作。大自然本身对一切创造物：动物、人和人造物，都有着同样的要求和需要。动物和人类业已进化出复杂的感觉、动作、情感和认知系统。机器也需要类似的系统。它们需要感知世界并对其产生作用。它们需要思考和决策，来解决问题和进行推理。同时，它们（指机器）需要和人类的情感处理过程类似的机制。不！并不是和人类的情感完全一样，但也和其具有相同的意义——更好地趋利避害、利用机会、预测行为的结果，对已经发生的和即将发生的事件施加影响，从而学习和改善性能。这对所有自治的、智能的系统、动物、人类以及机器都是一样的。