“人工智慧”一詞最早由人工智慧之父–約翰•麥卡錫於1955年首次提出。想想那時的世界，再看看今時今日的世界。人工智慧逐步進化，但是它所基於的前提始終如一：研究者和技術人員開發軟體，用於操作可以理解、模仿人類動作並效仿人類思維過程的系統和機器。
雖然在早期和新近的科幻小說中，對於人工智慧的未來曾有這樣的描述：不安於現狀的機器人推翻了其創造者的統治並試圖掌管世界。然而現實更接近於，我們在開發和製造的機器和系統是用於增強人類自身的能力和補充人腦的不足之處的。
但是要創造能夠與人類共事的、人性化的人工智慧，只有依靠於知識系統的建立，而不僅僅是讓它純粹自動執行我們想讓它執行的任務。知識型人工智慧依靠電腦系統來運行，但是它的能力遠遠超過電腦系統，它可以使各組織機構在商業過程中發現潛在問題，對商業活動產生了深遠影響。
同樣的，知識型人工智慧可以與時俱進地學習，從而變得更智慧、更有能力創造有益成果來造福人類。它的系統非常接近於人類的大腦，人類的大腦可以學習和儲存知識，當我們需要解決問題時可以不斷調用大腦中的知識和記憶。
近日，美國西北大學Ken Forbus教授帶領他的團隊開發出結構映射引擎（SME）模型,這一模型使得人工智慧“像人類一樣具備了解決倫理兩難問題的能力”。本質上，這個模型賦予人工智慧像人類一樣合情合理思考的能力，並使它可以模仿人類的認知過程。這一新的進展讓我們預覽到未來的工作會是怎樣。無論我們是應用人工智慧在分析學領域預測結果，或者，只是讓它自動執行日常任務，這些都極大地推動了交互型人工智慧的發展，幫助人類做出關鍵決策。
人工智慧的人性化對未來的教育也將產生深遠影響。通過應用電腦視覺、動畫、發動機和人工智慧，Cozmo機器人可以進行人臉識別，並且隨著時間的推移通過親密接觸會越來越適應使用者。想像我們在教室裡使用Cozmo機器人，它可以幫助學生觀察和識別情緒，通過遊戲發展批判性思維，以及鑒定行為差異。
這描繪出當人工智慧的能力不斷強大時，我們的後代在教室裡以一種極不尋常的方式體驗科技的場景。這不僅會影響到學生們的學習方式，也會影響到學生們被教授的內容。試想以下極有可能成為現實的場景：人工智慧將完成大部分無意義的重複任務，而學生們只需要掌握基本的程式設計知識來編寫程式。並且大部分編碼的重任——從編寫到細化——都將由人工智慧系統自己完成。
矛盾的是，這要求學生們瞭解程式設計知識和人工智慧系統。在教室裡，一代代的學生將體驗到人工智慧，與此同時，人工智慧系統在與師生的互動中也將不斷學習，儘管它也增強了老師們的能力。這也是許多劇本裡提到的情節：科技在造福人類的同時也將提出嚴峻挑戰。但是，為了讓更多的組織和個人受益於人工智慧，我們必須將從科技和商業部門收集、組織資訊的知識型系統吸收進來為己所用，主動學習這些資訊，運用這些知識來智慧地驅動自動系統以增強現有的能力。通過這種方式，組織裡的每個人會與他們的顧客和夥伴一道有更好的表現，這良好的表現得益於組織引進了人工智慧的智慧來學習、記憶和告知。
在每一個例子中，未來的工作和學習都基於人工智慧的人性化一面。把人工智慧當作一種服務這種想法很重要，它的存在將改善我們的工作、學習和生活。它增強了我們解決大大小小問題的能力。人工智慧不僅僅是提供新的解決方案，更能提出新的問題，這正是它的潛力所在：它幫助我們應對新的、有趣的、改變人生的挑戰。
