資本的期待是這樣的：“人工智能既非能力超凡的機器人，也非讓未來學家心醉神迷的超人工智能。即將到來的人工智能頗似亞馬遜的網絡服務——廉價、可靠、工業級的數字智慧在一切事物的背後運行，偶爾在你的眼前閃爍幾下，其他時候近乎無形。這一通用設施將提供你所需要的人工智能而不超出你的需要。”
人們自覺或不自覺地意識到，我們的生活正在與圖靈發生真切的聯係，在可以預見的未來，世界距離圖靈的預想也越來越近了。
圖靈相信機器能夠下象棋。上個世紀末，“深藍”憑借前所未有的搜索和判斷棋局的能力，成為第一台戰勝人類國際象棋世界冠軍的計算機。現在，頂級棋手接受人工智能訓練已經是平常事。2011年，IBM研究實驗室的超級計算“沃森”參加了電視益智節目“危險邊緣”。在一些對人類語言的理解題上，它甚至比身經百戰的人類對手更為出色。這意味著它知道憑借自己的算法，先“理解”問題，然後有的放矢地在海量的數據庫中尋找關聯的答案。這場智力較量不能不讓人想起“圖靈測試”——圖靈提出：測試者向兩個對象——一個機器和一個自然人——提出一係列問題，如果根據雙方的回答，測試者不能辨別孰為機器，則這個機器應被視為有智能。
人工智能時代離我們有多遠？“快了。”在上世紀經曆過多次坎坷和低潮之後，許多科學家都持有這樣的觀點。更強大的信息處理能力、大數據、更優的算法，所有一切都在讓機器更聰明、更強大。“沃森”正在學習成為一名醫生，Deep Mind公司的“深Q-網絡”正在成為橫掃一切的電子遊戲高手。
“牽扯到人工智能的領域包羅萬象，無論是醫療、氣候、能源甚至宏觀經濟，隻要是所有集成信息方麵的領域全部都能用得上人工智能。”Deep Mind聯合創始人戴密斯·哈薩比斯說，“這些數據的整合和應用，如果沒有人工智能的介入是根本無法實現的。無論是一名傑出頂尖的科學家，又或一個頂尖的團隊都沒辦法做到。我們需要機器學習和人工智能來幫助我們在這些領域獲得研究突破。”那麼，機器文明將取代人類文明嗎？又回到了這個持久的追問。
今天，走進任何一個計算機機房，在服務器排成的一道道牆之間，風扇鼓噪作響，0與1似乎就在在CPU和內存之間不斷流動。那是圖靈留下的遺產。圖靈把數理邏輯作為應用數學的一個分支，賦之以工程和物理的概念。今天，圖靈幾乎是計算機科學和人工智能的代名詞。在這個領域內，“圖靈機”（Turing Machine）、“通用圖靈機”（Universal Turing Machine）、“圖靈測試”（Turing Test）等專業詞語均以他命名，計算機協會（ACM）在1966年設立的計算機科學領域的最高獎，亦被命名為“圖靈獎”（Turing Award）。
理解人工智能，或關係到理解人類的未來。而要理解人工智能則必須從理解圖靈開始。我們繞過流行文化的戲劇化敘述，回到圖靈和他的思想本身。那是一個時代、天賦與個性共同塑造的故事。