Google旗下的人工智能公司DeepMind开发的Alpha Go不久之前击败了欧洲围棋冠军，《Nature》杂志将以封面论文的方式报道这一人工智能领域的里程碑，意义不亚于1997年那场深蓝击败国际象棋大师卡斯帕罗夫的世纪之战。据悉，3月AlphaGo还将向世界顶级围棋选手李世石发起挑战。
正如外媒的评价，“1997年，当IBM深蓝计算机在象棋上称霸时，它使用的是手工编码的规则，在搜索时将穷尽所有可能发生的步法。Alpha Go从本质上则是随着时间而学习的，可以识别出可能具有优势的模式，然后模拟出数量有限的潜在结果。”
关于“奇点临近”的杞人之言又开始抬头，不过相比这些乍然爆出的人机对垒，已经润物无声地融入我们生活的Siri、Google Now等智能助手可能更有“存在感”。它们不是要与我们一较高下誓不罢休的对手，而是随时听遣，安排我们的日程起居，供我们调戏的助手。在《与机器人共舞》作者约翰 马尔科夫看来，前者是志在取代人类的AI（Artificial Intelligence），后者是意在辅助人类的IA（Intelligent Augmentation），即使是Google这样的公司也会在被这两条不同方向的道路所撕裂。
比如， Google Now与Google Glass都是用来增强人类能力的工具，而无人驾驶汽车则是要从司机手中彻底接管驾驶权。它收购的Boston Dynamic机器人公司放弃了对人类智力的模拟，而是专注于做和人类四肢有同样灵活性、平衡性、适应性的无头Big Dog，而它的Google Brain项目则在学习像人一样识别一只猫。Body与Brain的分离及其后果在其无人驾驶汽车项目上体现的最为明显。
作为第一个报道Google无人驾驶汽车项目的记者，约翰 马尔科夫在《与机器人共舞》中详细披露了坚持走AI路线的Google无人汽车遇到的问题：完全无人驾驶的汽车将陷入一种四向停车难题（four-way stop）。在没有红绿灯的路口，司机之间需要复杂的交流，而对于相互独立、互不连通的计算机系统来说，在可预见的未来想解决此类问题则更为困难。
借助于摄像头、多谱勒雷达、激光雷达等传感器，Google无人汽车能够对行驶途中的环境路况实时感知，然而车与车之间的数据共享与时时“沟通”目前看来仍然遥不可及，受限于无线通信标准、车厂合作、政府监管等原因，“车联网”在短期内仍然难以实现。更为棘手的是，司机经常会违背或忽略交通规则，而无人车与行人之间的意识“沟通”仍然是天方夜谭。
相比于对于“无人”概念如此执着到底的Google，很多其他公司取径更为现实的IA路线。比如，Mobileye无人驾驶汽车能让车上的乘客敏锐地感觉到机器援助的存在，更有公司采用眼球追踪、生物识别等技术来检测司机的注意力是否在方向盘上。
这对于也在跻身无人汽车大潮的Uber来说并不是个好主意，毕竟按照创始人Kalanick 的说法“Uber价格贵的原因就是司机的成本太高，如果没有司机的话Uber的的费用会大大降低。”
实际上，根据《与机器人共舞》一书的梳理，AI与IA两个阵营的竞争，两种价值观之间的碰撞自1960年代就在硅谷展开了。
1966年，在约翰麦卡锡带领斯坦福大学人工智能实验室启动制造模仿人类能力的人工智能项目的同时，在美国的另一边，麻省理工学院的马文明斯基与恩格尔巴特则启动了把计算机作为人类智力的延伸的智能增强项目，自此开始了半个世纪的花开两朵，各自生长。
在摩尔定律的号角声中，随着运算能力的几何量级飞升，当时的人工智能阵营被一股乐观的气息所笼罩——如果你感觉自己陷入困境，那么只需要等上10年时间，你的问题就定然能通过计算性能的提升而得到解决。在他们眼中，机器的视觉、听觉、推理能力等都可以通过计算能力的提升而迎刃而解。1978年，人工智能最忠实的信徒莫拉维克甚至在杂志上撰文：“再过10年，制作可以匹敌人类智慧的设备的硬件价格应该相当于目前一台大型计算机的水平。”