导读：很多朋友问到关于超人人工智能是什么的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
请问哪位高手详细讲一下什么叫人工智能
人工智能的定义：
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
从实用观点来看，人工智能是一门知识工程学：以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。
计算机与智能
通常我们用计算机，不仅要告诉计算机，要做什么，还必须详细地、正确地告诉计算机怎么做。也就是说，人们要根据任务的要求，以适当的计算机语言，编制针对该任务的应用程序，才能应用计算机完成此项任务。这样实际上是在人完全控制计算机完成的，是谈不上计算机有“智能”。
大家都知道，世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫与美国IBM公司的RS／6000（深蓝）计算机系统于1997年5月11日进行了六局“人机大战”，结果“深蓝”以3.5比2.5的总比分获胜。比赛结束了给人们留下了深刻的思考；下棋要获胜要求选手要有很强的思维能力、记忆能力、丰富的下棋经验，还得及时作出反映，迅速进行有效的处理，否则一着出错满皆输，这显然是个“智能”问题。尽管开发“深蓝”计算机的IBM专家也认为它离智能计算机还相差甚远，但它以高速的并行的计算能力（2r108步／秒棋的计算速度）。实现了人类智力的计算机上的部分模拟。
从字面上看，“人工智能”就是用人工的方法在计算机上实现人的智能，或者说是人们使计算机具有类似于人的智能。
智能与知识
在20世纪70年代以后，在许多国家都相继开展了人工智能的研究，由于当时对实现机器智能理解得过于容易和片面，认为只要一些推理的定律加上强大的计算机就能有专家的水平和超人的能力。这样，虽然也获得一定成果，但问题也跟着出现了，例如机器翻译当时人们往往认为只要用一部双向词典及词法知识，就能实现两种语言文字的互译，其实完全不是这么一回事，例如，把英语句子“Time flies like an arrow”（光阴似箭）翻译成日语，然后再译回英语，竟然成为“苍蝇喜欢箭”；当把英语“The spirit is willing but the flesh is weak”（心有余而力不足）译成俄语后，再译回来竟变成“The wine is good but the meat is spoiled”（酒是好的但肉已变质）。在其它方面也都遇到这样或者那样的困难。这时，本来对人工智能抱怀疑态度的人提出指责，甚至把人工智能说成是“骗局”、“庸人自扰”，有些国家还削减人工智能的研究经费，一时人工智能的研究进入了低潮。
然而，人工智能研究的先驱者们没有放弃，而是经过认真的反思、总结经验和教训，认识到人的智能表现在人能学习知识，有了知识，能了解、运用已有的知识。正向思维科学所说“智能的核心是思维，人的一切智慧或智能都来自大脑思维活动，人类的一切知识都是人们思维的产物。”“一个系统之所以有智能是因为它具有可运用的知识。”要让计算机“聪明”起来，首先要解决计算机如何学会一些必要知识，以及如何运用学到的知识问题。只是对一般事物的思维规律进行探索是不可能解决较高层次问题的。人工智能研究的开展应当改变为以知识为中心来进行。
自从人工智能转向以知识为中心进行研究以来，以专家知识为基础开发的专家系统在许多领域里获得成功，例如：地矿勘探专家系统（PROSPECTOR）拥有15种矿藏知识，能根据岩石标本及地质勘探数据对矿产资源进行估计和预测，能对矿床分布、储藏量、品位、开采价值等进行推断，制定合理的开采方案，成功地找到了超亿美元的钼矿。又如专家系统（MYCIN）能识别51种病菌，正确使用23种抗菌素，可协助医生诊断、治疗细菌感染性血液病，为患者提供最佳处方，成功地处理了数百个病例。它还通过以下的测试：在互相隔离的情况下，用MYCIN系统和九位斯坦福大学医学院医生，分别对十名不清楚感染源的患者进行诊断和处方，由八位专家进行评判，结果是MYCIN和三位医生所开出的处方对症有效；而在是否对其它可能的病原体也有效而且用药又不过量方面，MYCIN 则胜过了九位医生。显示出较高的水平。
专家系统的成功，充分表明知识是智能的基础，人工智能的研究必须以知识为中心来进行。由于知识的表示、利用、获取等的研究都取得较大的进展。因而，人工智能的研究得以解决了许多理论和技术上问题。
人工智能研究的目标
1950年英国数学家图灵（A.M.Turing,1912—1954）发表了”计算机与智能”的论文中提出著名的“图灵测试”，形象地提出人工智能应该达到的智能标准；图灵在这篇论文中认为“不要问一个机器是否能思维，而是要看它能否通过以下的测试；让人和机器分别位于两个房间，他们只可通话，不能互相看见。通过对话，如果人的一方不能区分对方是人还是机器，那么就可以认为那台机器达到了人类智能的水平。图灵为此特地设计了被称为“图灵梦想”的对话。在这段对话中“询问者”代表人，“智者”代表机器，并且假定他们都读过狄更斯（C.Dickens）的著名小说《匹克威克外传》，对话内容如下：
询问者：在14行诗的首行是“你如同夏日”，你不觉得“春日”更好吗？
智者：它不合韵。
询问者：“冬日”如何？它可完全合韵的。
智者：它确是合韵，但没有人愿意被比作“冬日”。
询问者：你不是说过匹克威克先生让你想起圣诞节吗？
智者：是的。
询问者：圣诞节是冬天的一个日子，我想匹克威克先生对这个比喻不会介意吧。
智者：我认为您不够严谨，“冬日”指的是一般冬天的日子，而不是某个特别的日子，如圣诞节。
从上面的对话可以看出，能满足这样的要求，要求计算机不仅能模拟而且可以延伸、扩展人的智能，达到甚至超过人类智能的水平，在目前是难以达到的，它是人工智能研究的根本目标。
人工智能研究的近期目标；是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。
人工智能的研究领域
目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域；
专家系统
专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域，广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。
机器学习
要使计算机具有知识一般有两种方法；一种是由知识工程师将有关的知识归纳、整理，并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。另一种是使计算机本身有获得知识的能力，它可以学习人类已有的知识，并且在实践过程中不总结、完善，这种方式称为机器学习。
机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。
机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。依赖于这些学科而共同发展。目前已经取得很大的进展，但还没有能完全解决问题。
模式识别
模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。如识别物体、地形、图象、字体（如签字）等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。 特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。
理解自然语言
计算机如能“听懂”人的语言（如汉语、英语等），便可以直接用口语操作计算机，这将给人们带极大的便利。计算机理解自然语言的研究有以下三个目标：一是计算机能正确理解人类的自然语言输入的信息，并能正确答复（或响应）输入的信息。二是计算机对输入的信息能产生相应的摘要，而且复述输入的内容。三是计算机能把输入的自然语言翻译成要求的另一种语言，如将汉语译成英语或将英语译成汉语等。目前，研究计算机进行文字或语言的自动翻译，人们作了大量的尝试，还没有找到最佳的方法，有待于更进一步深入探索。
机器人学
机器人是一种能模拟人的行为的机械，对它的研究经历了三代的发展过程：
第一代（程序控制）机器人：这种机器人一般是按以下二种方式“学会”工作的；一种是由设计师预先按工作流程编写好程序存贮在机器人的内部存储器，在程序控制下工作。另一种是被称为“示教—再现”方式，这种方式是在机器人第一次执行任务之前，由技术人员引导机器人操作，机器人将整个操作过程一步一步地记录下来，每一步操作都表示为指令。示教结束后，机器人按指令顺序完成工作（即再现）。如任务或环境有了改变，要重新进行程序设计。这种机器人能尽心尽责的在机床、熔炉、焊机、生产线上工作。日前商品化、实用化的机器人大都属于这一类。这种机器人最大的缺点是它只能刻板地按程序完成工作，环境稍有变化（如加工物品略有倾斜）就会出问题，甚至发生危险，这是由于它没有感觉功能，在日本曾发生过机器人把现场的一个工人抓起来塞到刀具下面的情况。
第二代（自适应）机器人：这种机器人配备有相应的感觉传感器（如视觉、听觉、触觉传感器等），能取得作业环境、操作对象等简单的信息，并由机器人体内的计算机进行分析、处理，控制机器人的动作。虽然第二代机器人具有一些初级的智能，但还需要技术人员协调工作。目前已经有了一些商品化的产品。
第三代（智能）机器人：智能机器人具有类似于人的智能，它装备了高灵敏度的传感器，因而具有超过一般人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成交给的各种复杂、困难的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能，和真正的意义上的智能机器人，还差得很远。
智能决策支持系统
决策支持系统是属于管理科学的范畴，它与“知识—智能”有着极其密切的关系。在80年代以来专家系统在许多方面取得成功，将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统，扩大了决策支持系统的应用范围，提高了系统解决问题的能力，这就成为智能决策支持系统。
人工神经网络
人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的处理单元（人工神经元、处理元件、电子元件等）模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。
在人工神经网络中，信息的处理是由神经元之间的相互作用来实现的，知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系，网络的学习和识别取决于和神经元连接权值的动态演化过程。
多年来，人工神经网络的研究取得了较大的进展，成为具有一种独特风格的信息处理学科。当然目前的研究还只是一些简单的人工神经网络模型。要建立起一套完整的理论和技术系统，需要作出更多努力和探讨。然而人工神经网络已经成为人工智能中极其重要的一个研究领域。
结束语：人类经过五千的发展进入了基于知识的“知识经济”。人类社会空前地高速发展。知识是智能的基础，知识只有转化为智能才能发挥作用，知识无限的积累，智能也就将在人类社会起越来越大的作用，更有人提出：知识经济的进一步发展将是“智能经济”。“智能经济”是基于“广义智能”的经济，“广义智能”包含：人的智能、人工智能以及人和智能机器相结合的“集成智能”。可以想象基于广义智能的“智能经济”将比基于知识的“知识经济”将具有更高的智能水平，更高更快发展速度。
现在人工智能这么广泛，以后会是机器人的时代吗？
以后会有更多、更高级的机器人出现，但不会是机器人代替人类的时代。
机器人不能与人划等号
机器人是人们在生产、生活中，为提高生产效率，改善生活质量而创造出来的工具，现在已广泛用于各行各业。机器人的种类很多，按领域可以分为工业机器人、服务机器人和特种机器人；按照智能等级可分为工业机器人、智能型机器人；按照形态可分为仿人智能机器人、拟物智能机器人和无形态机器人。机器人的出现代替人处理人无法达到的场景，大大减轻了人的劳动强度，更加安全高效。但机器人只是一种工具，并不是人。人有自然属性，从受精到出生，从幼年、少年、青年、中年、老年直至死亡，是有其一定自然生长规律和时间局限，人需要吃喝拉撒，有七情六欲，有独立自主性，还有创造性，故不能等同。
人能制造机器人
人体的构成或者人体器官有局限性，人不能像鸟能在空中飞，也不能像鱼儿在水中游，人的眼睛不如鹰眼看得远，鼻子不如狗鼻灵等等。但人类在生产实践中，近取诸身，远取诸物，能创造工具，能制造出机器人，尤其是随着 科技 的不断进步，还会创造出更多、更高级的智能机器人服务于人类。
机器人不会代替人类
随着更高级的智能机器人的出现，不少人担心其摸仿人类的学习能力、创造能力，会制造出更高级的机器人，反过来控制人类、代替人类，这只是一种心理恐惧情绪，不具备科学依据。机器人的特性：一是人类创造出来的工具，不具备生命形态的自然属性。二是通过仿人类的学习，其智能可在很多方面超人类，阿尔法因其算法赢得围棋比赛胜利，如是让其写一篇高考作文，不知道会有多少老师打100分。除了算法， 情感 、智慧等不可能超越人类，其自身的生存与发展意义的局限，因其不自生，在短暂时期内，不可能为之前仆后继、舍身取义。试想，通过所有人类的智能与智慧，创造一个或一批全能的、超人类的永不死亡机器人，来治理地球，按人的本性是绝对不允许的。
总之，人工智能利用在和平发展上是福祉，利用在争战上是毁灭，古石器时代的石器是厉器，现在是文物。只要机器人是工具，不管哪个时代永远是人类的时代。
回答这个问题前有必要系统的了解人工智能的特点及发展现状，区别人工智能与人智能存在的差异。
一、什么是人工智能？
1956年，在美国达特茅斯学院一次特殊的夏季言谈会上，麻省理工学院教授约翰·麦卡锡第一次提出了人工智能概念。此后，人工智能迅速成为一个热门话题。
1、人工智能的定义
尽管概念界定众多，但科学界对人工智能学科的基本思想和基本内容达成的共识是：研究人类智能活动的规律，从而让机器来模拟，使其拥有学习能力，甚至能够像人类一样去思考、工作。
2、人工智能的特点
1) 人工智能好比新的意识形态，通过学习、推理、规划、感知来处理一系列任务，就像是人的大脑，所以才会有“百度大脑”、“谷歌大脑”等。
2) 人工智能是以大数据来支撑的。主要是识别类、感应器方面的。比如说语言翻译，以前是每个单词的翻译，随着搜索引擎的迅速崛起，人们把自己想说的话通过语音按钮发到网上，然后被搜索引擎获取，就会形成一些例句，例句再经过电脑处理器的固定语法组织，选出最恰当的表述，这样就可以得出翻译的语句。所以，我们为了让计算机达到最理想的效果，需要不断的以数据来支撑计算机的学习。
二、人工智能的发展与现状
在人工智能研究早期，有些科学家非常乐观地认为，随着计算机的普及和CPU计算能力的提高，实现人工智能指日可待。但后来事实证明，人工智能的发展并没有预期的那么美好。
1、发展低潮
20世纪50年代至70年代，人工智能力图模拟人类智慧，但是受过分简单的算法、匮乏得难以应对不确定环境的理论以及计算能力的限制，这一热潮逐渐冷却;20世纪80年代，人工智能的关键应用——基于规则的专家系统得以发展，但是数据较少，难以捕捉专家的隐性知识，加之计算能力依然有限，使得其不被重视，人工智能研究进入低潮期。
2、快速发展
直到进入20世纪90年代，神经网络、深度学习等人工智能算法以及大数据、云计算和高性能计算等信息通信技术快速发展，人工智能才迎来了春天。
3、深度发展
“大约在10年前，一种被称为深度学习的新的机器学习方法，让人工智能的算法更智能。”中国科学院自动化研究所研究员易建强说：“它是一种通过多层表示来对数据之间的复杂关系进行建模的算法。深度学习模仿人脑结构，具有更强的建模和推理能力，能够更有效地解决多类复杂的智能问题。”
中国科学院院士谭铁牛说：“当前，面向特定领域的专用人工智能技术取得突破性进展，甚至可以在单点突破、局部智能水平的单项测试中超越人类智能。”
这其中，比较著名的事件包括1997年“深蓝”战胜国际象棋世界冠军，2011年IBM超级计算机沃森在美国电视答题节目中战胜两位人类冠军，以及2016年和2017年阿尔法狗战胜人类围棋高手。
在不少人工智能专家看来，尽管经过近60年的发展，人工智能已经取得了巨大的进步， 但总体上还处于发展初期 。
三、当前人工智能的运用
ü 人工智能的应用技术主要包括 语音类技术(包括语音识别、语音合成等)、视觉类技术(包括生物识别、图像识别、视频识别等)和自然语言处理类技术(包括机器翻译、文本挖掘、 情感 分析等) ，这类运用最为成熟。
ü 人工智能在行业应用上包括 智能机器人、智能驾驶、无人机、AR/VR、大数据及数据服务 、各类垂直领域应用等。
ü 在行业解决方案方面，人工智能的应用范围则更加广泛，目前已经在 医疗 健康 、金融、教育、安防、商业、智能家居 等多个垂直领域得到应用。
四、人工智能发展遇到的瓶颈
毫无疑问，目前人工智能正处于蓬勃发展阶段，但是也要冷静地看到，人工智能的发展仍然存在一些问题。因为单从目前的智能程度来说，在较为通用的智能方面，人工智能还远远谈不上人们想要达到的程度。“阿尔法狗”的诞生，曾经令很多人眼前一亮，但现在仔细看来，“阿尔法狗”只能在围棋领域有所建树，不能跨越到其他情景之中。
具体来看，人工智能的瓶颈体现在以下几个方面：
1、 动机性
在心理学上，动机一般被认为涉及行为的发端、方向、强度和持续性。动机也是有层次的，不同层级可以互相转换。马斯洛（ Abraham Maslow）于 1943 年在《人类激励理论》一文中将 社会 需求层次与生理需求、安全需求、尊重需求和自我实现需求并列为人类五大需求，人处于不同的需求层次就会有不同的动机层次。有了动机后，人们的行为就有了指向性，这对于人的日常行为是非常重要的。
让机器产生动机的一大难点在于动机是很难被表征的。目前还没有研究清楚的展示动机的形成机制，表征的必要不充分条件是具有可以被清晰表达的框架，而且动机的转换边界并不清楚。因此，动机的权重值便无从下手，导致计算陷入僵局。另外，动机还有意识动机与无意识动机之分。目前，人工智能界对于意识层面的内容还知之甚少，更不要提进行表征了。
2、 常识
常识被定义为在一定的文化背景下，人们拥有的相同的经验知识，比较常见的有空间、时间、文化、物理常识。常识对于我们的日常生活十分重要，尤其是在我们做出决定与判断的时候尤为如此。很多常识是潜移默化形成的，是文化与背景学习的产物。那机器如何形成常识呢？早在 1959 年，约翰· 麦卡锡就已经想过让机器拥有常识以变得更加聪明。目前的人工智能界有两种方法来解决这个问题。
第一种方法为让机器形成学习与观察周围环境的机制，就像一个孩子一样去学习，不过这样时间成本比较大，用户能否承担起这些成本还是未知数。明斯基曾说：常识是长期实践中总结出来的庞大知识体系，包含大量生活中学到的规则和异常现象、特性及趋势、平衡与制约等。
第二种方法就是建立大型的常识库，并将其存储到电脑中。其中最为著名的为 CYC 项目，这个项目由道格拉斯· 莱纳特于 1984 年提出。首先通过采访与观察人的数据，然后由知识工程师对这些数据进行处理，以CYCL 的形式整理成数据库。当然，这个常识库的成本过于高昂。目前常识库中比较可行的思路为让互联网上的每个用户共同建立这个常识库，并在特定的网页使用不同的语言来进行编写，这样就能节省很多时间与金钱，最为成熟的为 OMCS（ Open Mind CommonSense）。
3、 决策
无论是人类的日常生活还是人工智能，最为关键的一步就是决策。如何让机器更加智能地进行决策，这是一个关乎未来人工智能走向的问题。人类的决策机制主要分为三大部分：理性决策、描述性决策与自然决策。
1) 理性决策即认为人在决策时遵循着理性价值最大化的原则，比较具有代表性的有冯· 诺伊曼提出的最大期望效用理论，伦纳德· 萨维奇提出的主观期望效用理论等。
2) 描述性决策认为人在进行决策时不完全遵循理性准则，其中丹尼尔· 卡尼曼与阿莫斯· 特沃斯基提出的前景理论是其中的代表。该理论认为，决策者依据价值函数、权重函数赋予选项不同的效用值，最终选取最大期望效用值做出决策。人也存在着启发式偏差，这会对决策产生影响。
3) 自然决策专门研究人们如何在自然环境或仿真环境下实际进行决策，其中最著名的要属加里·克莱因（ Gary Klein）提出的再认—启动模型（ RP D），该模型认为人在决策时会依据以前的模式进行匹配。对于机器而言，进行智能决策可以借鉴人的决策习惯，可以将几种思维方式进行结合，并确认出一套判断机制，以便在特定情景下对决策行为进行抉择。例如，机器可以区分出时间与情景的压力，并建立起相对应的匹配机制，如当情景压力小时选择理性决策模式，而当时间压力大时选择自然决策模式等。
所以，目前人工智能界对常识、动机与决策问题中的难点解决办法看起来还不是很多，但这确是目前机器智能与人智能之间差异最为显著的地方，也是目前整个行业的瓶颈所在。如何让下一代人工智能产品更有“温度”，需要先在这几个问题上有所突破。
五、总结
机器人的出现可以代替人类处理人类无法达到的场景，更加高效，高智能的机器人甚至可以完全解放人类的束缚，自行完成任务，不过这有待人工智能的进一步发展；至于电影《终结者》中出现的机器人，未来世界可能会出现，不过目前所遇到的瓶颈可能需要几代人的努力去攻克。
人工智能利用在和平发展上是福祉，利用在战争上是毁灭。只要机器人是工具，这个时代永远是人类的时代。
毋庸置疑，以后一定会是机器人的时代。现代 社会 技术发展已经使我们离不开机器人，虽说日后会是机器人的时代，但我认为机器人终究只是人类创造出来的一种工具，机器人是永远不可能取代人类的。人类和机器的关系将来更多的是合作关系而非竞争关系。马云表示：“我相信机器会做到比人聪明，但人比机器更智慧”“人类会越来越厉害，机器永远不可能取代人类”。李彦宏表示："我们不应该花大精力造出一个机器来长得像人，不应该花在解决让这个机器怎么学会走路、跑步、上下楼梯，这是一个机械时代的思维。我们要解决的是让机器能够像人一样思考。" 我们应该尊重机器人技术，而不是担心机器人技术。引领未来的不是机器人，而是机器人背后的人的智慧。
谈到人工智能这个话题，人类的态度和想法都充满着纠结：一边希望它聪明到可以干所有的活儿，一边却又怕它太聪明反过来奴役人类。尽管对未来的预测非常困难，但也不乏其人。
早在20世纪50年代，美国科幻时代著名的代表人物之一、“机器人三大定律”的制定者艾萨克·阿西莫夫就曾在《我机器人》的小说中预测，这个期限是2035年。
他描述，2035年街上遛狗是机器人，清扫街道的也是机器人。现在，阿尔法狗已经毫无悬念地战胜了人类围棋世界冠军,再过18年，艾萨克·阿西莫夫的预言会实现吗？
计算机程序“深蓝”战胜世界排名第一的国际象棋高手加里·卡斯帕罗夫时，人工智能是否会超越人类，这个话题就曾在很长一段时期内成为很多人的困扰。 历史 何其相似，但又有所不同。从那时至今，经过近20年的发展，人工智能已经度过了最初的萌芽阶段，正在迅速渗透进生活的方方面面，它的边界也在不断变化和扩展。比如，人们最初会为计算器的计算速度惊诧，将其视作智能，但是现在它只不过是小学生都能使用的辅助工具。正如斯坦福大学发布的《2030年全球人工智能的发展前景》报告中说，人工智能正在形成一种“人工智能效应”，它“总会将一种新技术带入人们的生活，而一旦人们习惯了这种技术，它便不再被认为是人工智能”。
或许，人工智能并不是“忽如一夜春风来”，而是以一种“润物细无声”的姿态存在，从这一层面上来说，人工智能时代早已来临, 机器人技术和自动化现已取得了巨大的进展，尤其是在制造业领域。 根据牛津大学工程学院2013年的一项研究，在未来20年里，美国近一半的工作岗位，47%的人面临着被自动化代替的风险。运输、物流和办公室管理方面的工作岗位面临着被替换的风险。无人驾驶 汽车 ，包括大型卡车，已经在高速公路上行驶。根据牛津大学的报告， 虽然目前机器人主要应用于制造行业，但接下来可能会有数百万个服务岗位也将使用机器人技术。
技术进步是一把双刃剑 ， 他们会使得一些工作消失，但创造出的其他工作机会也会越来越多。
实际操作会越来越智能化，机器人会在某个领域发展为强项，到不会全部领域使用机器人，它不具备思考能力。
科技 的发展一直是人类 社会 进步的重要动力，ai的发展趋势越来越快，这种技术是目前人类唯一发展出的有可能自我循环成长的 科技 ，现在众说纷纭，结果不得而知。不过可以确定的是不久的将来会替代部分人的工作。
随着生产力的不断发展，人类的本身对外输出的功率变回比不上机器。而人的需求又是无限的，所以智能化生产始终是避免不了的。就这样，人工智能成为未来工业发展的必然趋势。
社会 的发展需要，未来是机器人代替人工的 社会 现状
现在通过编程序来控制机器人已经运用很广泛，特别是在高 科技 领域。但机器人目前来讲还是有它的局限性，比如讲在维修和钳工这块还是依靠我们的技术员针对具体问题分析做出判断和加工，特别是在一些环境恶劣的地方，比如强险救灾，和重大工程方面我们的大国工匠是不可或缺的！
不会
人工智能超人与尼采超人的关系
人工智能超人与尼采超人的关系？
回答是：人工智能超人与尼采超人，两个都是超人，名字不同。
怎样科学看待人工智能的出现及其意义
人工智能的意义在于将人从一些低级的脑力劳动中解放出来，能去做更加有价值的事情，重复性的事就交给机器去做了。人工智能与我们息息相关，人工智能产品随处可见，人工智能将会深刻改变我们的生活，包括交通、医疗、工作等诸多领域。在人工智能时代，我们也需要重新思考存在的意义。
人工智能的出现，扩大了人们对自身认知的范围，人工智能也将成为人类未来生产力的主要手段，甚至可以突破人类认知的概念，因而，一个新的术语也开始流行起来，那就是“认知科学〞。人工智能将取代人类的，都是重复性的枯燥性工作，从而使人类从枯燥的工作中逐渐地解脱出来。而随着机器人在各行各业逐渐地普及，许多重复性的体力劳动，会逐渐被取代。
事实上现实的智能离我们幻想的智能还是太远。侯世达在书中这样描述人工智能的，“人工智能”反映了一个令人兴奋的愿景，就是说人工智能，可以探索人类心智最深刻的奥秘，还可以通过技术的手段提炼为纯粹的抽象模式。
对于人工智能的研究，可以帮助我们找准人类对于自身的定位。就目前来说，人类是地球上最高形态的智慧存在，但对于整个宇宙来说，其实是不确定的，当然，对于我们研究人工智能，这样能够帮助我们消除对于未知的恐惧。人类对于人工智能的种种担忧，其实可以归为人类对于其他未知形态的生命的害怕。
但是人工智能散发出的商业化的气息，也让人工智能逐渐沦为缺乏深意的时髦词儿，各种空洞的促销，比如人工智能机器人等概念性产品，让大家对人工智能产品抱有非常大的幻想。事实上人工智能的应用还刚刚开始涉足，有许多不能够胜任的领域。
虽然人工智能给人类社会带来的变革和影响，远超人类想象，甚至作用到人类无法涉及的领域。但是，人工智能在本质上是无法超越人类的。
如何认识和看待人工智能？人工智能的巅峰是什么
搬运我自己另一个答案。个人观点。
按我的一点观察（纯爱好者），目前人所制造的人工智能程序的水平远不及人，因为其在本质上缺乏几个作为一个“智能个体”的应有指标（这是个人观点），
比如目前大部分基于统计的人工智能实现（例如SVM，各种前缀的神经网络，贝叶斯，马尔科夫）的问题域过于狭窄，只局限于一个被良好定义了的、程序可以在给出答案后得到快速直接反馈的问题域里，比如只能解决一个特定的图片是否为猫（判断题，只会回答是或者否，而人会依据一个人的评判标准来给它的回答打分，它根据这个打分按照特定算法进行自我调节，这称之为（有监督）学习），但是人的涉及的生活领域非常广泛。
再比如，目前大部分人基于统计的人工智能都只能够规划很少的几步，甚至只给出一个答案，机制决定了它给出的结果无法自己反复编织得越来越复杂（就像上面的例子，只对简单问题给出是或否的判断），但是人可以根据脑中的想象场景来策划自己接下来的大量动作。
我个人认为这两点总的来说是因为，人远远低估了自己的大脑，觉得计算机的运算速度会远超人脑，却忘记了人工智能程序在运行时只接收到良好定义的、单一的输入信号，而他需要做的决策也是极为简单，但人每天要接受五官输入和大脑自我的反思回忆，而且听到看到的各种信号都比较模糊，需要底层的神经系统进行一定程度的总结才可以进入高层进行运算，所以说事实上我个人感觉现在的计算机人工智能的运行速度其实远不及一个成年人人脑的。这也是为什么现在所谓人工智能的应用领域大都是用它解决简单直接的问题。
我们对人脑并不了解多少，人脑的神经元数目以千亿计，而且自己连接成了非常复杂的很多结构，关键是我们难以同步跟踪标记人的各个动作在神经网络上的运行（因为就算人睡觉了还有大批的神经冲动并发地不断梭巡）。说实话大自然造物的各种生物器官是人目前的各种造物的复杂度所不可比拟的（举例而言，记载人一切进化信息的DNA，人了解它多少？）。我认为人离研究透彻大脑的真正运作规律（即，研究透意识产生的根源）还有非常长的路要走。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于超人人工智能是什么的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～