想爱都难片尾曲很多科学家认为，我们即将发现能够显著提升学习和模仿能力的科技技术，那就是超级人工智能，那么为什么不是我们人类自身呢？因为我们都知道，机器处理信息能力的扩展性比生物组织要大得多。这是取决于物理原理的。简单来说：虽然目前的计算机还没有达到人脑的算力，但是机器或者程序它算力不够是可以用不断扩大的体积来补充，而人类的大脑虽然说非常的精密而且具有强大的算力，可是它是不可能变成一间房间这么大，或者说像一座城市那么大。否则这样的话，还真不可想象！所以物理极限要比生物极限来说还是要大得多的。

　　目前的人工智能是由程序设计师将指令输入到程序里，精心的把各种可能遇到的问题和解决方案设计成一套逻辑严密的指令来进行工作；设计师建立的这些程序系统，是可以在特定领域发挥一些稳定作用的，但是他们很生硬，甚至可以说是很耿直；0就是0，1就是1完全没有变通的余地。基本上这些系统输出的东西都是程序设计师事先设计好的范围。

　　例如：自媒体平台的推荐机制就是如此，它会根据程序设计师设定好的逻辑来判断什么样的视频该推荐给什么样的用户，或者通过判断一个频道或者一个视频的观看完成度、互动参与度、被分享次数等这些维度，来确定这是不是一个好的频道或视频。但是由于某些原因，这样的一个逻辑系统是很容易被一些频道主通过一些手段欺骗的，所以程序设计师就会不断地通过增加分析频道好坏的一些因素和维度来修正这些BUG，或者说让这个系统变得更加聪明，可是那些自媒体平台和程序设计师们不会一直安于不断地重复发现BUG解决BUG的死循环中，他们一定会从成本角度考虑，能不通过一些更高层次的手段，例如赋予这些程序学习和思考能力，也就是我们常说的人类特有的举一反三的能力，来彻底的或者阶段性解决这个问题；因为这样他们才可以尽量少的雇佣修复BUG的程序员，来提高他们的工作效率以及利润！

　　看似我们再说自媒体平台，但这恰恰就反应出我们人类对于未来人工智能的诉求。所以在未来，一定会有一个时刻，就是在人工智能领域里发生了模式上的转变，就是人工智能具备了学习和思考能力，其结果就是会出现一种不在局限于某个特定领域的人工智能，同一个具备了学习能力的系统，可以学习任何不同领域的知识。当然现在的人工智能还远远没有达到和人类智慧一样，可以具备跨领域学习能力。

　　人类大脑还是具有一些独特运算技巧，而且目前我们还不知道要通过什么样的手段！可以将这些技巧复制到程序里，所以现在的问题是我们还需要多久才能够将这些技巧复制在程序里。

　　在几年前，有专业机构对目前世界上顶级的人工智能专家，进行了一次问卷调查，其中一个问题就是：你认为到哪一年人类会有50％几率能够达成人类级别的超级人工智能？这里我们把超级人工智能的定义设定为可以将一项任务，执行的像一名成年人一样好为标准，所以这里指的超级人工智能是可以真的像人类智慧一样学习和思考的，而不仅仅是局限于某一个领域，而这个答案的中位数是2040—2050年，当然也有可能要过更久的时间才能完成，也可能提前，这个是没有人知道具体时间的。

　　因此人工智能就潜藏在我们已知或者未知的物质里，就像是原子能它就一直潜伏在人类的历史中，直到1945年。所以在这个世纪内，我们的科学家还是有可能将超级人工智能的力量唤醒的，而到那个时候，我们将见证真正的智慧大爆发。