有没有人读过Nick Bostrom的超级智能（Superintelligence）一书？
一、有没有人读过Nick Bostrom的超级智能（Superintelligence）一书？
有，我。
作者认为，以当下我们对人工智能的研究进展，很有可能在未来的某个时期，人工智能会超过人类的智能水平，进化成超级智能，这个过程可能会逐渐提速，在某一时刻爆发。作者的理由是，如果人类有能力制造出一个初级智能体seed AI，并且对其输入人类社会现有的所有知识，那这个智能体必将能够具备递归式自我增强recursive self-improvement的能力，在已学习的知识上持续创造知识。而因为智能体本身并不被人类生理条件所束缚，说个最傻的例子，一个人的生命长度和脑容量去学习世上所有知识是不够用的，但是智能体可以，所以在各个知识领域之间交互可能产生的新发现，显然是超越人类社会所能发现的，至少智能体可能比人类发现的更早。因此智能体的进化速度，将将远快于人类的进化速度，尤其是在智能获取和增强上。很有可能，它会超越人类智能，称为一种超级智能。而且我们暂时无法想象有什么因素可以减缓或者阻止超级智能的持续增强。（阻力:recalcitrance）
因此，我们可能要依靠假设，来想象这种超级智能，
- 将会具备什么能力
- 将会以什么方式到来
- 会不会威胁我们的生命
什么叫超级智能？
我们也不知道。人类的假设能力亦有限，我们能试着去思考 “一种比我们高级的智能应当具备何种智慧与能力？” 但是我们的假设未必正确，更谈不上完备。当然如果我们试着考虑一下，超级智能可能比人脑更快，是比人脑更高效的集合智能体，或者在思维质量上相比人脑有着明显优势。除了作者提出的这三大类，显然还有很多其他可能。但是仅仅在这种情况下，我们就发现超级智能可能会非常不可控。想象一个人类罪犯所能具备的能力，例如说服力，黑进电脑网络，研发武器，等等，没理由一个超级智能不具备这些能力。
将会以什么方式到来？
作者描绘了一个过程：
第一阶段人类研发人工智能，人工智能在达到能够递归式自我增强以后，达到超级智能的水准，拥有超出人类智能范畴的能力，在能确定自己能达成目的以前，为了防止人类阻碍它，断它网啊，把它关起来啊，它可能进入一个潜伏期，直到积聚力量完毕，大规模实施它的终极计划。
这个过程中显然很多问题：
超级智能是怎么从人工智能进化而来的？现在科技发达到这个地步了吗？
这么多国家在造人工智能？会不会出现多个衍化成功的，超级智能？
它占领世界了，然后呢？有没有可能好几个超级智能，都脱离人类管控了，几个智能之间呈现三足鼎立的情况？
首先，能不能制造出来人工智能，要看脑神经学科学家和程序员以及各科研部门有没有重大突破。方法上除了，“大脑上传术”（whole brain emulation 简称EM)，还有等等等等几种。全世界政府因为人工智能可能带来的经济，军事上的优势，都在加紧研发，还有一个不可控因素就是，作者这个研发过程中可能卡磕儿的点，既可能是被大团队突破，也可能一个小团队就走了狗屎运了。无论哪种情况，最先跑到某个决定性研发阶段的小组，都会因为人工智能本身带来的智能加成，研发上开始提速，远超第二名。作者给这个点起名叫，拥有决定性战略优势(decisive strategetic advantage)，此后，他认为很可能产生一个singleton（单例？）。他所谓singleton并不是一个时间点，这个词是他自己定义的，当一个决策体可以满足自身存亡不收内外条件威胁，维持自身主权，并对自体内部领域有绝对管控。这个范围是宇宙。。。。
这个界真的好大，一个脑洞戳的我。在宇宙范围内，可以存在多个singleton（单例？）只要他们之间没有任何causal interation，因果范围内的接触，就好比对方一个星球砸过来，砸到地球已经是nnnnnnnn光年以后，地球早因为其他事故而爆炸了，已经不存在了，那么这两个singleton就算是遥远到足够脱离因果接触范畴的，独立singleton（单例社会？）。也就是说，如果几个超级智能同时存在于地球上，他们都不能算作独立singleton，智能算作一个multipolar scenario（多元社会模式），当只有一个超级智能，统治社会以及一部分宇宙，那才能算是singleton（单例社会模式）。
这一段是我蒙的。。。。。
但是即使是多元社会也可能经历二次变革，最终成为一个单独决策体，一个singleton单例社会。而且，即使有相同智能程度的超级智能，相互角力，也不能解决人类对超级智能缺乏控制力的问题。
所以，作者觉得，如果人类要控制超级智能，必须要在任何人工智能体达到决定性战略优势之前，最好在人工智能研发初期，就植入可以在将来掌控它的设置。否则在它突破人类智能范畴以后，无论人类对其采取任何措施，它都有能力逃脱。
会不会威胁我们的生命？
中国人问：其性善乎？我们是按照，性本善，来理解善恶。按外国的人对此看法，他们认为意志主导行为，行为决定结果。所以在超级智能具备伤害人类的能力时，他们考察在意志上，超级智能将会是否愿意去伤害人类。他们的will，意志。
作者提出了一个互不相关理论orthogonality thesis，智能层次与其目的高低互不关联。也就是说，一个超超高级智能它的目的可以是任何抽象，实际，单一，复杂。提出这个理论，其实是作者要杀掉我们可能会有的一个想当然的思路，我们可能会觉得，超级智能比人类的思维能力高出n个段位，那它所能理解的，执行的，道德标准肯定比我们人类能掌握的要更高级，人类道德观念都理解不该杀人，它当然道德标准比我们更高更好。
但是漏洞在于，一个超级智能可以在知识层面上拥有这些信息，但是却并不在实际意志层面上，以此为基准。你不能排除，超级智能在达成自身目的的过程中，牺牲人类价值，无论它的目的是什么。
而如果互不相关理论成立，那茫茫大海，我们怎么知道它的目的是什么。作者这么处理的这个问题，他说无论目的是什么，有些阶段性目的，作为渠道，可以帮助超级智能达到它的终极目的。比如说，增进自身职能，完善自身科技，获取资源，或者干脆就是，保证自身存活，系统都死亡了还达成什么目的呢？总之是一个逻辑正确的处理，有没有价值就两说了。
基于以上的分析和判断。
作者认为，如果人工智能达到了超级智能水准，即使是目前我们能理解范畴内它所具备的智能，都具备能够伤害人类的能力。我们无法排除它可能包含的伤害人类的动机。而如果它威胁人类，在最坏情况下，有可能导致人类整体灭亡。无论概率大小，也无论这个未来距离现在的时间长短，这个风险本身的代价之大，足以使的我们作为人类，有必要为此研究一个应对方案。
前半段，完。
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由于不同机构考虑的事物范围不同，所以大家的关注点不一样。
在智能革命这个大趋势下，我们看到国家范围内关注的问题大多是人工智能带来的社会经济影响，政策趋势看市场，市场看创新趋势，趋势属于应用性人工智能，应用比研发还缓个3年上下。这个层面上的时间概念，和每项问题提上日程时间表，都是以眼下科技发展为基准的。
技术圈子，有他们自己的更具体的研发目标。和nick bostrom这种，什么什么未来人类学，以为研究方向的哲学系教授，是完全不同的几类人，做的根本不是一个工作。你需要理解的就是，他究竟在做什么，为什么这样做，不然呢你自己会怎么做？
用一句话总结这本书的后半段：
他想了各种应对方法结果发现都不行，最后回到他的老本行，他觉得还是得给人工智能植入人类价值观，他的老朋友道德学压轴上线，然而，面对重重困难这个方法依旧机会渺茫。
（但是同志们呀，你们回头想一想，他已经灌输给你们多少想法了？偷笑）
管控问题
管控问题就是我们该怎么确保人类对未来可能成型的超级智能的行为有所限制。作者借了个脑子给我们转了一会，开出来几个方案。但是几乎每个方案都是以弱化超级智能的状态为代价，极不稳定也不长久。总之不是不可行，而是有漏洞。最简单的，给它断网！没用，人家只要有个网络备份，瞬间蔓延你整个互联网，咋办？请人把互联网给关了吗？把它封闭在一个内部网络，它可能逃脱，给它设置一个赏罚机制，像驯动物一样驯服它，但是别闹了，它知道自己比主人活的长，还有一个潜伏能力，随便就可以欺骗你。对他进行信息封锁也不行，你永远无法预判它获取的信息是否足够它可以分析创造出，足够它越狱的信息。作者还详细论述各种方法和实施措施，我们不详述了。
以上这些例子，是我们试图控制超级智能的能力（capability） 所会遇到的困难，这些办法可行但也有失败风险，考虑完它们我们再考虑另一方面的办法，就是在控制超级智能的动机（motivation），有能力没动机我们也安全了。
控制动机的方法有，一，直接向它输入正确的行为准则，二，给它安装一个选择行为的机制，间接控制它的行为，三，从一开始就选一个包含人类价值的种子选手来培养成超级智能。。等等等。。很显然以上思路都会出现各种那种问题，在处理这种情况的时候，我们考量是两点，一个是作者要试图全面的考量所面临的选项，并且给出一个可行性分析。要分析，就要从详细实施的一些步骤，方法，目前技术缺失部分和未来可能出现的纰漏，等等方面来考量。作者完成了这一系列分析。还剩下一个洞要补。
记得我们放出来那个发展图。如果说超级智能是由一个人工智能的种子选手（seed AI）进化而来，我们控制它需要对这个种子的能力和动机做手脚。但是，你也可以不造一个超级智能出来呀！你造一个笨的人工智能，永远不能进化的，我们开开心心用人工智能产品不就结了？
还有一个大懵点，本来我们前几期说人工智能说的好好的，顶多是效率高了一点，不就是个研发出来代替劳动力的机器么，怎么到了超级智能这儿就感觉逆天了一样？被说的神乎其神的？
当我们在追求人工智能的时候，我们在追求什么？
现实和假设的转折点，在这儿：
“As soon as it works, no one calls it AI anymore.”
我们试着让机器做各种以前认为只有人类能完成的工作，例如下象棋，开车，谱曲，但是，“只要我们成功了，我们就不再管它叫人工智能了”，对我们来说它就成了一个会下象棋的机器人，一个会开车的程序。
这个问题在于：
当科学家追求人工智能的时候，他们在追求什么？
为什么要让机器下象棋？
科学家的目的其实是想要破解人脑和其背后的智慧原理（penetrate the core of human intellectual endeavor）。从哪儿入手呢？下象棋是高智慧游戏，如果机器会下象棋了，那就达到人类智慧水平了吧？至少我们得对人类智慧有一定洞见，才能造出来这个机器吧？
这个科研的最高方向，和实用价值，我们千万不能混淆了。如果只是为了实用，那还干嘛要苦呵呵的研发怎么让机器识别路牌，多浪费时间啊？雇100个人把全国路牌都抄一遍地图上标出来不就行了？所以。。
乐观的来看，既然因为研究鸟飞行的原理我们发明了飞机，研究人脑，发现点其他什么原理，也不奇怪吧？就是怕一不小心玩儿大了。。。。
一方面，我们是真的想要，发现我们所能发现的最高智慧。研发我们所能研发的最高级智能。另一方面，即使这不是我们的目的，也可能在我们追求人工智能的过程中，触及某个点，引发某种超级智能的成型。
那造出来一些对我们人类有用又在智能上比较局限的人工智能，行吗？能管控住吗？
于是作者哗哗哗哗，又给我们煮了四个栗子。
工具 － 智能工具，软件应用这种
预言机 － 提问－回答系统
精灵 － 指令－执行系统
统治者－ 有执行力的自主系统
然后作者哔哔哔哔哔，拿出之前那套管控理论：目的＋能力。
这里重提示一下：老外认为，智能伤害不伤害人类取决于，能不能伤害人类，和愿意不愿意伤害人类。剥夺它能力或者改变它的目的，让它有能力但是不愿意去伤害人类，都能使我们成功的管控超级智能。
记得他之前写的各种管控方式，控制目的的方法abcde，控制能力的方法abcde，他在这里都套用了一下，试试能不能管得住。
结论肯定是还是有漏洞啊什么的，作为一个老学究我表示，我们还是得教它，人之初性本善，毕竟它还是个宝宝。
不高兴也要管啊。
管控超级智能，就是要在创造它的初期，想办法给它植入人类价值观，于是问题又来了：
- 怎么给机器输入价值？
- 输入啥价值？
此时，作者向你砸来价值888元的新年大礼包，内含7种给机器植入价值的方式，和28种机器应该学习的价值智能。打开文件夹：
直接呈现
进化式选取
增进式学习
相关价值累积
动机掩盖
价值学习
EM调试
机构设置
《价值获取方法》已下载，正在拆包中....
此压缩包已破损，请自行补脑...
我们就不扯太虚的，把这个概念偷换一下，不说怎么给一个将来可能进化成超级智能的机器植入价值观，你就说你家孩子，你准备给他树立价值观吧？
1. 直接呈现 explicit representation
按书上教，书上有啥教啥，书上写那套对不对的，那得看写书的人了。关键在于这孩子能不能学进去？能不能读明白？
所以当说呈现(representation)的时候，我们是在说是要确保这些价值相关的概念，能完整的，正确的，以某种方式录入到机器里面。比如说，善良，反正你得编个程序想办法录入善良这一概念，让机器能识别他人行为中的善良部分，对善良和非善良有所判断。并且在自己的行为上，具备表达善良行为的能力，并能够将善良与非作为价值系统的一种价值，来进行总体的考量。这个麻烦能感觉到了吗？
你在做任何事情之前，只要没有成功的先例，你面对的两个选项永远都是：
不去做（“人是有道德能力的，机器是没有的，这就是人和机器的区别。”宝宝知道fact，这就是正确答案，宝宝拿了满分。yeah ）
去做（去吃 ）
很不幸的是，这个书就是一个爱吃shi的人写的，所以逗你们笑一下，笑完了我们回正题吧。
2. 进化式选取 evolutionary selection
生一堆孩子，总有一个是德智体美劳全面发展，留下三观最正的那个。
进化不复杂，两个步骤，一，通过各种组合排列提升物种数量以及多样性，二，根据某种条件消除部分成员减少整体数量。然后重复这个过程。
3. 增进式学习 reinforcement learning
在一个稳定环境下，训练它，喂它海量数据，每次它做的对我们就给它一个奖励，只要次数够多，时间长了它就有一个内部衡量系统了，它自己明白不明白每条价值是什么不重要，重要的是，出了社会它能按照这个养成的习惯，来行为处事。
这个其实应该是现在deep learning的处理法，作者14年写的书，14年以后这项黑科技又被发扬不少。但是作者回了两点，除了后期这个奖励行为被超级智能推翻，谁稀罕你的破奖励，孩子们发现就算不考满分你照样得给他买ipad。但是大坑是，你第一步是怎么让它喜欢上这个奖励的呢？你怎么成功把这个追求奖励的行为灌输给它的？所以又回到了第一步，怎么给机器灌输价值。
4. 相关价值累积 associative value accretion
人是从简单到复杂的，年纪越大，了解的事物越多，价值上就不那么单一。
能不能借鉴人获取价值观念的方式，来教育机器呢？
（省略。。。。）
5. 动机掩盖 motivation scafolding
先给他设一个小目标，简单的，等他长大了自己能做决定了，也管不了了，你再给他换一个终极目标，让他一辈子就这么追去吧。
为什么这做呢？因为我们希望我们植入的价值观能在人工智能进化成超级智能以后，还具备效力。但是这么强大的价值观设置，我们一时半会可能造不出来。所以先让他在小目标的指引下成长，等他更强大换一个新目标。
6. 价值学习 value learning
就告诉他，孩子，做人啊，得有道德。但是道德是啥，你自己琢磨去吧。
让他先有“价值”这个概念，并以此为终极目的，但是不具体告诉他 “价值”包含了什么具体内容，让他自己去想，什么应该是他所认可的价值，是快乐也好啊，善良也好，什么叫快乐，什么叫善良。这个过程中，他填充，更改，完善每个概念的内容，增减新的概念，更改权重，等等。操作上可见会更困难，但是比起前面动机掩盖，去掉了设小目标这一步。
7. EM调试 emulation modulation
EM就是咱说过的大脑上传术。通过上传术达成的人工智能，和其他方式研发的人工智能可能会有本质上的区别，其中就包括一个拥有人记忆，性格的EM也可能保留了人的价值观。（省略。。。。）
8. 机构设置 institutional design
借鉴一下人类社会的管理方案，机构/组织本身就是一个包含了独立智能体但是有集体价值，集体目的的一个体系。（省略。。。。）
话糙理不糙大概就这个意思了。
如果以上问题成功解决了，那么我们就要考虑，输入什么价值观好呢？
首先，选什么都不行。
价值观肯定会更新换代，如果说人工智能在知识爆发的过程中，比人类各个行业进化的速度都要快，那很可能在人工智能的知识库里，发生过更多次的科学革命，技术革命，推翻了很多我们眼下认为是真理的道德观念。都甭提道德观念，发现一些新的物理法则，爱因斯坦来一打，都是有可能。
所以在最初设置上，我们应该考虑一个开放性的路径，能借助未来知识改进我们所输入的价值观。让我们输入的内容不是板上钉钉的最终版本。
具体输入什么价值？试着拟一个？要尽量拟一个简单，有道理，所有人都信服，为全人类服务，为未来人类服务，不会引发世界争端，可传承，你拟拟看啊？
考虑一个这个情况，假设超级智能，吸纳了人类社会所有价值观，并且进化成一套自己的高级价值模式，有自己一套对错好坏价值判断。它的行为准字，将高于，并不同于，我们认可的价值观念。也就是说，它的行为可能背叛人类利益。这都是好的情况，这是在我们假设超级智能的价值观和人类价值还具备某些联系，没有出现毁灭性价值倾向。（大概等于作者文中的MR)
但实际操作下，会出现很多违背人类意愿，或者按当时人类价值理解是完全邪恶的行为。所以另外一个思路，是希望超级智能能将人类的意愿纳入考量。能在它的目的中，纳入一个“为了我们好”的一个考虑。也就是说，同样情况，假设一个人道德水平高，知识能力高，知道的多，他为了他自己好，也会这么做的。（作者的CEV)
但是，如果刚才说的这两个发生冲突，选人类的那个CEV。对，我们自己生命都玩完了还考虑什么道德进步不进步的，对吧？(对应作者MP)
我把这个地方简化化化化了，因为作者在谈论这些问题的时候，已经陷入无穷的文字泥沼，我们就快速撤离了。
。。。。。。。。。。。
还有一些小话题，我就省略了
基本上就这些内容。
大家同意他这个说法吗？
除了给超级智能灌输人类价值，还有什么其他方法可以保证超级智能不危害人类吗？或者你觉得超级智能根本就不会对人类有影响？或者你觉得，人工智能根本就不会进化成超级智能？只会以一种别的形态存在？或者人类本身的知识获取渠道已经发生巨大变化，等到人工智能发展提速的时候，我们早就提速了？或者我们找到了更好的与人工智能协作的方式？可以通过某种媒介控制未来的超级智能？再或者这些人工智能因为某种不可抗力的原因，即使发展成高级智能，也最终无法连成一体，成为一个超级智能？
你看，一个假设的背后总有无数还没有被揭开的可能性。
二、人工智能是人工智能机么？
人工智能不是人工智能机。首先要了解什么是人工智能，人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
三、人工智能安全与人工智能区别？
人工智能安全和人工智能是两个不同的概念，它们有一些相似之处，但也有明显的区别。
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是指能够执行人类智能任务的计算机程序，例如推理、学习、感知和行动。人工智能系统可以通过处理大量数据来学习和改进自己的能力，并能够在各种应用程序中使用，例如自然语言处理、图像识别、语音识别、智能推荐系统等。
人工智能安全则是指确保人工智能系统的安全性和可靠性。这包括保护人工智能系统免受恶意攻击、确保数据隐私和安全、遵守法律法规等方面。人工智能安全的目标是确保人工智能系统在使用过程中不会造成任何安全问题，并保护用户的隐私和数据安全。
因此，人工智能安全是人工智能的一个重要方面，它旨在确保人工智能系统的安全性和可靠性，并保护用户的隐私和数据安全。而人工智能则是一种广泛的概念，包括各种类型的人工智能系统，包括安全的人工智能系统和不安全的人工智能系统。
四、人工智能和人工智能etf的区别？
1、指数的差异：其中AIETF和人工智能AIETF 跟踪的标的指数相同，都是中证根据产业链编制的人工智能主题指数。
2、科创板打新：从最近两只热门的科创板中芯国际和寒武纪来看，AIETF都中标了，而且打满。而人工智能AIETF都没中。
3、费率：从费率上看AIETF显著低于其他两个，管理费加托管费只有0.2%，而另外两个则要0.6%。费率上省下的也可以为基金业绩提升不少。
五、量子人工智能和超级人工智能区别？
量子人工智能和超级人工智能是两个不同的概念，其区别如下：
技术原理：量子人工智能是将量子计算机和人工智能相结合，利用量子计算机的计算能力来加速人工智能算法的执行和优化；而超级人工智能则是指在现有计算机技术基础上，通过不断深化、扩展和优化算法来提高人工智能的智能水平。
计算能力：量子计算机可以利用量子叠加态和量子纠缠态等特性，同时进行多个计算任务，具有强大的计算能力，能够在处理复杂问题时比传统计算机更快更准确；而超级计算机则是通过并行计算、多核处理和加速器等方式来提高计算能力，但在面对某些特定问题时可能仍然无法胜任。
应用领域：量子人工智能主要应用于计算机科学、化学、生物学、金融等领域，例如加速量子化学计算、解决密码学问题、优化复杂网络等；而超级人工智能则广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能机器人、智能交通、医疗保健等领域。
综上所述，量子人工智能和超级人工智能是两个不同的概念，分别侧重于利用不同的技术手段来提高人工智能的计算能力和智能水平，有着各自的应用场景和发展前景。
六、人工智能和人工智能产业班区别？
1、人工智能的本质
人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超过人脑的功能，但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识。
2、人工智能与人类思维的本质区别
人工智能是思维模拟，并非人的思维本身，决不能把“机器思维”和人脑思维等同起来，认为它可以超过人脑思维是没有根据的。
(1)人工智能是无意识的机械的、物理的过程。人的智能主要是生理的和心理的过程。
(2)人工智能没有社会性。人类智慧具有社会性。
(3)人工智能没有人类意识特有的能动性和创造能力。人类思维则主动提出新的问题，进行发明创造。
(4)电脑可以代替甚至超过人类的部分思维能力，但它同人脑相比，局部超出，整体不及。智能机器是人类意识的物化，它的产生和发展，既依赖于人类科学技术的发展水平，又必须以人类意识对于自身的认识为前提。因此，从总体上说；人工智能不能超过人类智慧的...意识和人工智能的关系
1、人工智能的本质
人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超过人脑的功能，但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识。
2、人工智能与人类思维的本质区别
人工智能是思维模拟，并非人的思维本身，决不能把“机器思维”和人脑思维等同起来，认为它可以超过人脑思维是没有根据的。
(1)人工智能是无意识的机械的、物理的过程。人的智能主要是生理的和心理的过程。
(2)人工智能没有社会性。人类智慧具有社会性。
(3)人工智能没有人类意识特有的能动性和创造能力。人类思维则主动提出新的问题，进行发明创造。
(4)电脑可以代替甚至超过人类的部分思维能力，但它同人脑相比，局部超出，整体不及。智能机器是人类意识的物化，它的产生和发展，既依赖于人类科学技术的发展水平，又必须以人类意识对于自身的认识为前提。因此，从总体上说；人工智能不能超过人类智慧的界限。关于电脑能够思维，甚至会超过人的思维，电脑、机器人将来统治人类的观点是完全没有根据的。
3、人工智能产生和发展的哲学意义
(1)人工智能的产生和发展，有力地证明了意识是人脑的机能、物质的属性，证明马克思主义关于意识本质的观点的正确性。
(2)人工智能的产生和发展深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。
(3)随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
以上是我摘的，我本人不同意以上观点，我认为人工智能它是可以超过人的智能，是由他的物理属性决定的。他的发展不可估量。殊不知人工智能，可以
自我学习， 也可以自我进化，也可以有社会属性。政治上这样说，只不过是
愚弄一些无知的人民。
七、人工智能会超过人工智能吗？
人工智能现在科技飞速发展，人工智能虽然发迅速，但目前仅仅单某一项运算超过人工，程序也是人工提前输入而已，目前人工智能科技不能超人，但随现代科学的多元发展，科技对人类大脑研究进一步深入，人工智能超越人类智慧将成为不远的现实，这也将成为人类最大挑战，可能是人类的敌人，替换人类的新生事物，但也是科学发展的必然结果。
八、人工智能与cs人工智能的区别？
人工智能和CS人工智能的区别在于应用方面和研究重点的不同。人工智能是一种涉及多个领域的计算机技术，涉及信息技术、控制科学、数学等学科，旨在开发出能够模仿人类智能思维和行为的程序和系统。人工智能的应用非常广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习等方面。CS人工智能则是计算机科学领域的一部分，重点研究人工智能基础理论、算法及其实现技术等方面，以及在不同领域中的应用。传统的人工智能是基于规则系统和专家系统的，而现代人工智能则更多的是基于数据驱动和机器学习的技术。另外，人工智能的应用场景也在不断拓展，如自动驾驶、智能家居、智能医疗等领域。
九、人工智能和人工智能大战的游戏？
这个游戏很多了，例如星际争霸，王者荣耀，围棋等。
十、人工智能理论？
人工智能的理论包括：
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等
