对于人工智能的看法，一直分两派不同的观点，一派是强人工智能，即通过不断地发展机器终将获得类人的自我意识，最终通过不断地自我进化获得远强于人类的智能水平。而另一派则认为人工智能只是对人类劳动的接管，仅在部分领域超越人类，全面超越人类智能只是一个梦想而已。

　　从目前的研究现状看，强人工智能的研究几乎陷入了停滞，远超过人类智能的强人工智能是否存在依然是个很有争议的话题，更不要说具体的研究方向了。而主流的机器学习技术，依然集中于对人类技能的学习，并通过学习的成果来解决实际的问题。比如说围棋程序AlphaGo，尽管比起国际象棋机器深蓝进步很大，然而本质上依然是在给定规则具体游戏上的探究，一旦改变了规则，甚至换不同规格的棋盘，AlphaGo就必须推倒重来，重新搜集相应棋谱来获得棋力了。很明显，这和人类所认识的“举一反三”类型的“创造知识”的智慧是不相符的。如果要问当今的人工智能是否达到了三岁小孩的智力水平，那也是一件无法比较的事情，因为通过不断地训练机器可以在特定技能上完胜小孩子，但是在一些看似简单的学习上，小孩子需要花费的精力却远小于机器。比如拿起桌子上的杯子喝水，对于小孩来说很容易学会，但对于智能机器来说，却是件连问题是什么都很难描述清楚的事情，更不要说自主学习了。因此，在未来很长一段时间内，所谓人工智能，依然只是对人类技能的补充，好比工具，是对人类智慧的拓宽，即“机器使用人类的知识战胜了人类”，而远非到了远超人类智慧的地步。

　　当然，人类对于智能的理解还很浅。就拿上文所提的深度学习举例，虽然在实用中获得了广泛的应用，然而人们对其背后的数学机制依然不太清楚，不知道机器做出结论的依据是什么，甚至连Hassabis本人也说不清楚AlphaGo的棋力到底几何。或许直到人类对“智能是什么”这种问题的本质了解透彻之时，对于“人工智能能否超越人类”这个话题才能得到令人满意的答案吧。

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