人工智能的使用正在蓬勃发展，但是它可能并不是你想象中的秘密武器：从网络行动到虚假信息，人工智能拓展了国家安全威胁的触角，可以精确、快速大规模地针对个人和整个社会。随着美国努力保持领先地位，美国情报体系（IC）正努力适应并开启人工智能即将带来的革命。美国情报体系启动了一些针对人工智能的影响和道德用途的举措，分析师开始构思人工智能将如何彻底地改变他们的学科，但是这些方法和 IC 对此类技术的其他一些实际应用在很大程度上都是分散的...美国不同的政府机构正在如何使用人工智能查找全球网络流量和卫星图像中的模式，但是在使用人工智能解释意图时存在着一些问题：Pyrra Technologies 的首席技术官 Eric Curwin 表示，人工智能的理解可能更类似于刚学会走路的人类幼儿。该公司帮助客户识别从暴力到虚假信息在内的各种虚拟威胁。Curwin表示：“例如人工智能可以理解人类语言的基础知识，但是基本模型不具备完成特定任务的相关知识或对上下文的理解。”Curwin 解释说，为了“建立可以开始取代人类直觉或认知的模型，研究人员必须首先了解如何解释行为，并将该行为转化成人工智能可以学习的东西。”

2009 年当时在普林斯顿大学的计算机科学家李飞飞创造了一个将改变人工智能历史的数据集。该数据集被称为 ImageNet，包含了数百万张标记图像，可训练复杂的机器学习模型识别图片中的内容。2015 年，这些机器超越了人类的识别能力。不久之后，李飞飞开始寻找她所谓的另一个“北极星”——将以完全不同的方式推动人工智能发展为真正的智能。

她回顾了 5.3 亿年前的寒武纪大爆发——当时许多陆地生物物种首次出现，她从中获得了灵感。一种有影响力的理论认为，新物种爆发的部分原因在于第一次能看到周围世界的眼睛的出现。李飞飞意识到，动物的视觉永远不会自行出现，而是“深深根植于一个需要在瞬息万变的环境中移动、导航、生存、操纵和改变的整个身体之中。”她表示：“这就是为什么我会很自然地在人工智能方面转向更积极的愿景。”

如今李飞飞的工作重点是人工智能代理，它们不仅可以从数据集中接受静态图像，还可以在三维虚拟世界的模拟环境中四处移动并与环境交互。这是一个被称为具身人工智能(embodied AI)的新领域的广泛目标，李飞飞并不是唯一投身于该领域的人。该领域与机器人技术重叠，因为机器人可以是具身人工智能代理在现实世界中的物理等价物，而强化学习——总是训练交互式代理学习将长期奖励作为激励。但是李飞飞和其他一些人认为，具身人工智能可以推动从机器学习直接能力（如识别图像）到学习如何通过多个步骤执行复杂的类人任务（如制作煎蛋卷）的重大转变。