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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。

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