机器人令人失望

与此同时，在现实世界中，机器人的表现让人们的早期希望落空了。如果你认为它们仅仅是最近才亮相的，那还可以被谅解。实际上，通用汽车公司在1961年就推出了第一台工业机器人，名叫“尤尼梅特”（Unimate，意为“万能自动”）。即使到现在，仍然有大约一半的工业用途机器人被应用于汽车制造业。在那里，定义明确的任务和严格的环境与机器人最擅长的领域完美匹配。[27]

有趣的是，虽然汽车制造厂日常会使用机器人来安装汽车的挡风玻璃，但如果车主的挡风玻璃损坏了，去汽车修理店修理，他们会发现，这项工作还是由人类技术人员完成的。

另一方面，尽管为实现这一目标花费了大量资金，但迄今为止，事实证明，人们依然无法开发出具有足够手部灵活性来叠毛巾的机器人（系鞋带是另一个至今仍然超出机器人能力范围的例子）。因此，被高估的独立机器人家庭帮手，与辅助人类帮手的工具不同，如果将来真的能够实现这种情况的话，那也还有很长的路要走。

新加坡的研究人员一直在尝试教工业机器人组装宜家（IKEA）扁平包装的椅子。好消息是它们成功了；坏消息是，这花了两台（由人类预先编程）机器人超过20分钟的时间。据称，人类可以在很短的时间内完成这项任务——尽管这个特定的人类（不熟练的人）也可能会耗费更长的时间，或者在完成任务前就沮丧地放弃了。[28]

谷歌的研发集团（现称为X）最近实施了一个项目，以识别YouTube上的猫咪图像。《纽约时报》有一篇关于该项目的文章的标题是：《要用多少台计算机来识别一只猫？16,000台》。[29]

在中国，人们花费了大量的时间和财力来努力开发机器人服务员，这些服务员不仅能准确地接收你的订单，还可以使你放心地让它们将食物端上餐桌而不会把汤洒在你的腿上。位于中国南部的广州市有三家餐馆曾雇用大量机器人作服务员，但由于机器人实在不够好用，后来不得不放弃了。[30]世界很多地方都有对顾客傲慢无礼的人类服务员，毫无疑问，要让机器人像这些人一样表现也是很困难的。

的确，这是AI研究的核心悖论。实践证明，对机器人和AI来说，看起来非常复杂的任务比较容易完成，而貌似很简单的任务完成起来则极其困难。这通常被称为莫拉维克悖论（Moravec's Paradox）。1998年，机器人学家汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）写道：“让计算机在智力测试或玩跳棋方面展现出成人水平相对容易，而在感知和移动方面，要想赋予它们一岁幼儿拥有的技能都很困难，甚至无法做到。”[31]

这与一些人所说的波拉尼悖论（Polanyi's Paradox）息息相关，该悖论由经济学家、哲学家和化学家迈克尔·波拉尼（Michael Polanyi）观察研究后提出，他在1966年说道：“我们实际知道的多于我们以为自己知道的。”其意思是，人类在做很多事情时都没有遵循明确的规则。事实证明，最难以实现自动化的任务是那些需要判断力、常识和灵活性的事情，而人类在某种程度上无法解释这些任务的完成过程。在这种情况下，以AI能够复制的方式将这种理解进行编码是极其困难的。