目前，人工智能已经成为“显学”，各种关于人工智能的讨论非常多，观点各异。

首先要明确一点，那就是目前的人工智能的核心学习方式是“表征学习”。

简单的说所谓的“表征学习” 有点类似于我前天说的“自然学习法”，就是说，机器是从经验中不停分析输入来学习，比如说要机器人认出一只猫，那就要输入庞大数量的猫的照片来给它认，让机器构建猫这个概念，然后再用加强学习的方式，比如说让机器不断的去看图认猫，对了就奖励，错了就惩罚，经过海量信息的训练，它就掌握了这个技能。这也就是为什么图形处理芯片在人工智能行业中如此重要的原因。

然后要明确一点，那就是目前的人工智能是无法超越人类的，因为目前的人工智能应用都是弱人工智能。

所谓的弱人工智能，就是说某个机器人的智能只能应用于特定行业，特定领域，比如说打败柯洁的下围棋机器人，它只会下围棋，你叫他去打羽毛球，那它就瞎了。

目前，人与机器的最大差别就在于，人有举一反三，归纳成体系的能力，而且能够理解一定语境下的暗示，而机器人还不行。我们现在应用的人工智能都是在特定领域中的，而不是通用智能，如果有一天机器人能够达到通用人工智能的地步，那么它就会真正的像一个人类一样思考了，而现在，它也只能作为一个辅助的角色存在。