我們通常想像人工智慧（Artificial Intelligence）會由瘋狂工程師設計出來，會思考的機器就此問世。但在現實世界中可能並非如此，人工智慧可能從我們生活中可見的電腦系統出現，請看以下：
- 自主的戰爭機器
iRobot 公司與設計機器狗 BigDog 的 Boston Dynamics 皆致力於製造接近真實生命的軍事機器人。
假使類似人類的智慧（human-like intelligence）並不只是從我們的腦袋開始，而是人腦與身體的關係之功能呢？ 麻省理工學院的機器人專家 Cynthia Breazeal 相信人工智慧很可能在這些能作決定、並以其身體在環境中學習的機器人身上出現。
我們為戰爭所設計的自主戰鬥機器 —— 從類人機器、類狗機器、到無人飛行載具（UAVs） –都可能是人工智慧誕生處，而此事將如何發生呢？
會是像魔鬼終結者中的天網一樣突然成形？還是像Ken MacLeod的小說《The Night Sessions》中的機器人士兵一樣，在多場戰爭後漸漸擁有自我意識，於戰爭創傷經驗中獲得動覺智能（kinetic intelligence）呢？答案仍是未知數。
- Google 搜尋
人工智慧的演化或許根本不需要實體（ body ），只要有數以十億計的社交互動資料，讓它學會如何像人類一樣思考，基於以上論調，Google 創辦人Larry Page 對其公司可能成為人工智慧誕生之處感到非常興奮。
人工智慧需要什麼才能獲得自我意識？
也許它需要能像人類一樣，在做決定前辨識社交線索和對象，Google 的大規模服務器群充滿了大量資訊，這些資訊室有關人類認為何者彼此相關、那些事物會被歸於一組，以及人類對其之反應。也許 AI 會從這些糾結的人類問題和分類中誕生。
- Netflix及Amazon的推薦引擎
對於溝通、語言、社交連結而言，發現別人想要什麼是很重要的，嬰兒也是透過理解自己與他人的需求後，逐漸長成能思考、計畫、且有「自我」的概念（ a sense of self ）的人。
或許這表示人工智慧將自一個設計極佳的推薦引擎變化而生，首先 Netflix 的推薦引擎會開始給用戶非常優良的推薦，然後它將變成有自我意識，有自己的電影品味。而如果 Amazon 開始推薦與你興趣真正相關的事物，你可能正目睹新類型的智慧誕生。
- 垃圾信件過濾器（spam filters）
而垃圾信件過濾器的程式設計就是要學習人類行為並依其作出決定，過濾器需要能夠閱讀，且當垃圾信件改變文字、欲以狡猾方式躲過前幾代過濾器的法眼時，它也得看穿其中詭計。
作家Charles Stross在其精彩小說《Rule 34》中也有探討極強大的垃圾信件過濾器可能造成什麼影響，或許這樣聰明的程式，最後也會藉由參與人類的慾望與需求而創造出人工智慧。
- 美國國家安全局監控系統（The NSA Surveillance System）
美國國家安全局監控系統就像是為人類行為設計的垃圾信件過濾器，它會尋找可被推斷為濫用的交易與行為並檢舉之。
與垃圾信件過濾器的差別是，監控系統並不會透過外寄郵件伺服器 (SMTP) 攔截 v!@gra emails ，取而代之的是，它試圖從社交網路、金融交易、監控攝像機、以及語音通信相關的數據，預測潛在的犯罪行為。
由於這需要非常強大的分析能力，且近乎無所不知的進入所有人類活動，因此影集 Person of Interest 認為國家安全局監控系統也可能意外製造出人工智慧。
- 太空探索機器人 (Robotic Space Explorer)
我們發送至火星的半自主太空探索機器人必須在未知的地形、且無人類輸入訊息之情況下自行決定如何前進。在美國太空總署（NASA）的 JPL 的任務監控室（Mission Control） 與美國好奇號火星探測車之間有大約20分鐘的遲滯（lag），所以如果它在火星上進入較崎嶇的地形，它必須自己想出如何保持平衡以順利穿越該處。
將來在木星的衛星木衛二（Europa）上探索的太空機器人需要面對更長的遲滯時間，可能是一小時以上，這意味者我們製造出的機器人需要可以根據其所在環境決定要往何處前行以及要探索什麼，且在沒有人類協助下做出即時決定。
這使得同時為科學記者及《The Making of the Atomic Bomb》之作者Richard Rhodes 在最近的SETI會議上評論說人工智慧可能在這些太空機器人身上出現。
- 金融交易系統 (Financial Trade Systems)
人工智慧的問題在財經交易系統領域最是事關重大，在財金交易系統中，用以買賣的演算法（the Algorithm that buy and sell）可以在幾分之一秒內進行多項交易，這導致奇異而意外形式的行為，例如 2010 年的閃電崩盤。
假如下一個無預警的財經交易系統異常事件是一種形式的超級智能呢？ 我們仍然不甚清楚閃電崩盤的原因，所以，我們如何期望能了解其背後的知覺能力呢?
關於人工智慧將於以上何領域問世，仍然沒有肯定的答案；說不定，人工智慧成真時，將出現在完全未預料到的地方。
（資料來源： io9 ; 圖片來源：michaelshadow , CC Licensed）
Source: techorange.com