人工智慧抽象思維
1. 未來人工智慧會取代人類文明嗎我們應該如何看待這個問題
我們經常在科幻電影中看到那些被「妖魔化」的機器智能，它們雖然是被人類所創造，但是它們卻擁有了與人類相匹敵的智慧與思維，並產生了野心，意圖控制地球，取代人類文明。
電影中描繪的最可怕的一點是：由於人類文明最重要的資料都在計算機上，所以人工智慧很快就控制了整個人類網路，包括各種武器按鈕以及通信。人類被打得落花流水。
2. 什麼是人工智慧,從學科和能力兩方面
人工智慧是使機器做那些由人需要通過智能來做的事情的一門科學。即用機器來模仿人的智能。包括：感知能力，邏輯思維（抽象思維）能力，歸納與演繹，學習，行為能力。人工智慧研究思維能力與推理能力（歸納與演繹是推理的方法之一）。
3. 關於人工智慧
人腦有意識，電腦有意識嗎？在科學極其發展的今天，電腦是否會超越人腦，人是否會成為電腦的奴隸？哲學不能不對這一問題做出回答。
人工智慧是20世紀中葉科學技術所取得的重大成果之一。它的誕生與發展對人類文明產生了巨大的影響和效益。同時也引起了哲學意識與人工智慧的理論探討。
人工智慧是相對於人類智能而言的。它是指用機械和電子裝置來模擬和代替人類的某些智能。人工智慧也稱「機器智能」或「智能模擬」。當今人工智慧主要是利用電子技術成果和仿生學方法，從大腦的結構方面模擬人腦的活動，即結構模擬。
人腦是智能活動的物質基礎，是由上百億個神經元組成的復雜系統。結構模擬是從單個神經元入手的，先用電子元件製成神經元模型，然後把神經元模型連接成神經網路(腦模型) ，以完成某種功能，模擬人的某些智能。如1957年美國康乃爾大學羅森布萊特等人設計的「感知機」；1975年日本的福島設計的「認知機」（自組織多層神經網路) 。
電子計算機是智能模擬的物質技術工具。它是一種自動、高速處理信息的電子機器。它採用五個與大腦功能相似的部件組成了電腦，來模擬人腦的相應功能。這五個部件是：(1) 輸入設備，模擬人的感受器(眼、耳、鼻等) ，用以接受外來的信息。人通過輸入設備將需要計算機完成的任務、課題、運算步驟和原始數據採用機器所能接受的形式告訴計算機，並經輸入設備把這些存放到存貯器中。(2) 存貯器，模擬人腦的記憶功能， 將輸入的信息存儲起來，供隨時提取使用，是電子計算機的記憶裝置。(3) 運算器，模擬人腦的計算、判斷和選擇功能，能進行加減乘除等算術運算和邏輯運算。(4) 控制器，人腦的分析綜合活動以及通過思維活動對各個協調工作的控制功能，根據存貯器內的程序，控制計算機的各個部分協調工作。它是電腦的神經中樞。 (5)輸出設備，模擬人腦的思維結果和對外界刺激的反映，把計算的結果報告給操作人員或與外部設備聯系，指揮別的機器動作。
以上五部分組成的電腦是電子模擬計算機的基本部分，稱為硬體。只有硬體還不能有效地模擬和代替人腦的某些功能，還必須有相應的軟體或軟設備。所謂軟體就是一套又一套事先編好的程序系統。
人工智慧的產生是人類科學技術進步的結果，是機器進化的結果。人類的發展史是人們利用各種生產工具有目的地改造第一自然( 自然造成的環境，如江河湖海、山脈森林等) ，創造第二自然( 即人化自然，如人造房屋、車輛機器等) 的歷史。人類為了解決生理機能與勞動對象之間的矛盾，生產更多的財富，就要使其生產工具不斷向前發展。人工智慧，是隨著科學技術的發展，在人們創造了各種復雜的機器設備，大大延伸了自己的手腳功能之後，為了解決迫切要延伸思維器官和放大智力功能的要求而產生和發展起來的。
從哲學上看，物質世界不僅在本原上是統一的，而且在規律上也是相通的。不論是機器、動物和人，都存在著共同的信息與控制規律，都是信息轉換系統，其活動都表現為一定信息輸入與信息輸出。人們認識世界與在實踐中獲取和處理信息的過程相聯系，改造世界與依據已有的信息對外界對象進行控制的過程相聯系。總之，一切系統都能通過信息交換與反饋進行自我調節，以抵抗干擾和保持自身的穩定。因此，可以由電子計算機運用信息與控制原理來模擬人的某些智能活動。
從其它科學上來說，控制論與資訊理論就是運用系統方法，從功能上揭示了機器、動物、人等不同系統所具有的共同規律。以此把實際的描述形式化，即為現象和行為建立一個數學模型；把求解問題的方式機械化，即根據數學模型，制定某種演算法和規則，以便機械地執行；把解決問題的過程自動化，即用符號語言把演算法和規則編成程序，交給知識智能機器執行某種任務，使電子計算機模擬人的某些思維活動。所以，控制論、資訊理論是"智能模擬"的科學依據，「智能模擬」是控制論、資訊理論在實踐中的最重要的實踐結果。
人工智慧是人類智能的必要補充，但是人工智慧與人類智能仍存在著本質的區別：
1 、人工智慧是機械的物理過程，不是生物過程。它不具備世界觀、人生觀、情感、意志、興趣、愛好等心理活動所構成的主觀世界。而人類智能則是在人腦生理活動基礎上產生的心理活動，使人形成一個主觀世界。因此，電腦與人腦雖然在信息的輸入和輸出的行為和功能上有共同之處，但在這方面兩者的差別是十分明顯的。從信息的輸入看，同一件事，對於兩個智能機具有相同的信息量，而對於兩個不同的人從中獲取的信息量卻大不相同。「行家看門道，外行看熱鬧」就是這個道理。從信息的輸出方面看，兩台機器輸出的同一信息，其信息量相等。而同一句話，對於飽於風霜的老人和天真幼稚的兒童，所說的意義卻大不相同。
2 、人工智慧在解決問題時，不會意識到這是什麼問題，它有什麼意義，會帶來什麼後果。電腦沒有自覺性，是靠人的操作完成其機械的運行機能；而人腦智能，人的意識都有目的性，可控性，人腦的思維活動是自覺的，能動的。
3 、電腦必須接受人腦的指令，按預定的程序進行工作。它不能輸出末經輸入的任何東西。所謂結論，只不過是輸入程序和輸入數據的邏輯結果。它不能自主地提出問題，創造性地解決問題，在遇到沒有列入程序的「意外」情況時，就束手無策或中斷工作。人工智慧沒有創造性。而人腦功能則能在反映規律的基礎上，提出新概念，作出新判斷，創造新表象，具有豐富的想像力和創造性。
4 、人工機器沒有社會性。作為社會存在物的人，其腦功能是適應社會生活的需要而產生和發展的。人們的社會需要遠遠超出了直接生理需要的有限目的，是由社會的物質文明與精神文明的發展程序所決定的。因此，作為人腦功能的思維能力，是通過社會的教育和訓練，通過對歷史上積累下來的文化的吸收逐漸形成的。人的內心世界所以豐富多采，是由於人的社會聯系是豐富的和多方面的，人類智能具有社會性。所以要把人腦功能全面模擬下來，就需要再現人的思想發展的整個歷史邏輯。這是無論多麼「聰明」的電腦都做不到的。隨著科學技術的發展，思維模擬范圍的不斷擴大，電腦在功能上會不斷向人腦接近。但從本質上看，它們之間只能是一條漸近線，它們之間的界限是不會清除的。模擬是近似而不能是等同。
人工智慧與人腦在功能上是局部超過，整體上不及。由於人工智慧是由人造機器而產生的，因此，人工智慧永遠也不會趕上和超過人類智能。所謂「機器人將超過人奴役人」、「人將成為計算機思想家的玩物或害蟲，…… 保存在將來的動物園」的「預言」是不能成立的。因為，它抹煞了人與機器的本質差別與根本界限。
人工智慧充實和演化了辯證唯物主義的意識論。它進一步表明了意識是人腦的機能，物質的屬性。電腦對人腦的功能的模擬，表明了意識並不是神秘的不可捉摸的東西，不是游離於肉體內外脫離人腦的靈魂，也不是人腦分泌出來的特殊物質形態，而是人腦的機能屬性。這就進一步證明了意識本質的原理。
人工智慧的出現深化了意識對物質的反作用的原理。人工智慧是人類意識自我認識的產物。電腦的出現，意昧著人類意識已能部分地從人腦中分化出來，物化為物質的機械運動。這不僅延長了意識的器官，也說明意識能反過來創造"人腦"。這是意識對人腦的巨大的反作用。從意識與人腦的相互關系中進一步深化了意識對物質形態進步的反作用，意識作為最高的物質屬性對於物質運動發展的反作用。
人工智慧引起了意識結構的變化，擴大了意識論的研究領域。電腦作為一種新形態的機器而進入了意識器官的行列。它不僅能完成人腦的一部分意識活動，而且在某種功能上還優於人腦。如人腦處理信息和採取行動的速度不如電腦，記憶和動作的准確性不如電腦。因此，在現代科學認識活動中，沒有人工智慧，就不會有人類認識能力的突破性發展和認識范圍的不斷擴大。電腦不僅依賴於人，人也依賴於電腦。這就使得在意識論結構上增加了對人工智慧的探討以及對人機互補的關系的探討。同時思維模擬，也把思維形式在思維中的作用問題突出出來，為意識論的研究提出了一個重要課題。
4. 現在人工智慧發展到什麼程度了
人工智慧發展過去、現在和未來的總覽。一起了解谷歌技術總監、人工智慧專家Kurzweil、機器學習專家Jeremy Howard和Wait But Why博客Tim Urban等人的觀點，我們在人工智慧的發展路線圖中處於什麼階段？什麼時候會出現像人類一樣厲害的人工智慧，還有超過人類智能總和的超人工智慧？
我們所說的人工智慧（AI），是一個廣義定義。雖然眾說紛紜，大部分專家認為，人工智慧發展有三個水準：
超人工智慧（ASI）
第三類智能水準：超過所有人類智能總和的AI——用Tim Urban的話說，「從比人聰明一點點……到聰明一千萬倍。」
那我們現在在哪個階段呢？我們現在達到了第一個水準——弱人工智慧——在很多方面，它已經進入了我們的生活中：
l 汽車里到處都是ANI，從可以在緊急情況下剎車的電腦，到可以調配汽車加油參數的系統。
l 谷歌搜索是一個很大的ANI，有很多非常復雜的方法將網頁排序，知道給你顯示什麼。同樣的，Facebook Newsfeed也是
l 電子郵件垃圾郵箱過濾器，知道什麼是垃圾郵件、什麼不是，並且學會按照你的偏好來過濾郵件。
l 你的電話就是一個小型ANI工廠……你用地圖APP導航，收到定製化的音樂推薦，和Siri聊天等等。
例子不勝枚舉。弱人工智慧系統不怎麼驚悚。失控的ANI會帶來危害，但通常是獨立事件。雖然ANI不會造成人類的生存性恐慌，相對人畜無害ANI應被視為一個先兆。每一次弱人工智慧的創新進步，都在往強人工智慧和超人工智慧更近一步
5. 人工智慧
人工智慧主要研究用人工的方法和技術，模仿、延伸和擴展人的智能,實現機器智能。有人把人工智慧分成兩大類：一類是符號智能，一類是計算智能。符號智能是以知識為基礎，通過推理進行問題求解。也即所謂的傳統人工智慧。計算智能是以數據為基礎，通過訓練建立聯系，進行問題求解。人工神經網路、遺傳演算法、模糊系統、進化程序設計、人工生命等都可以包括在計算智能。
傳統人工智慧主要運用知識進行問題求解。從實用觀點看，人工智慧是一門知識工程學：以知識為對象，研究知識的表示方法、知識的運用和知識獲取。
人工智慧從1956年提出以來取得了很大的進展和成功。1976年Newell 和Simon提出了物理符號系統假設，認為物理符號系統是表現智能行為必要和充分的條件。這樣，可以把任何信息加工系統看成是一個具體的物理系統，如人的神經系統、計算機的構造系統等。80年代Newell 等又致力於SOAR系統的研究。SOAR系統是以知識塊(Chunking)理論為基礎，利用基於規則的記憶，獲取搜索控制知識和操作符，實現通用問題求解。Minsky從心理學的研究出發，認為人們在他們日常的認識活動中，使用了大批從以前的經驗中獲取並經過整理的知識。該知識是以一種類似框架的結構記存在人腦中。因此，在70年代他提出了框架知識表示方法。到80年代，Minsky認為人的智能，根本不存在統一的理論。1985年，他發表了一本著名的書《Society of Mind(思維社會)》。書中指出思維社會是由大量具有某種思維能力的單元組成的復雜社會。以McCarthy和Nilsson等為代表，主張用邏輯來研究人工智慧，即用形式化的方法描述客觀世界。邏輯學派在人工智慧研究中，強調的是概念化知識表示、模型論語義、演繹推理等。 McCarthy主張任何事物都可以用統一的邏輯框架來表示，在常識推理中以非單調邏輯為中心。傳統的人工智慧研究思路是「自上而下」式的，它的目標是讓機器模仿人，認為人腦的思維活動可以通過一些公式和規則來定義，因此希望通過把人類的思維方式翻譯成程序語言輸入機器，來使機器有朝一日產生像人類一樣的思維能力。這一理論指導了早期人工智慧的研究。
近年來神經生理學和腦科學的研究成果表明，腦的感知部分，包括視覺、聽覺、運動等腦皮層區不僅具有輸入/輸出通道的功能，而且具有直接參與思維的功能。智能不僅是運用知識，通過推理解決問題，智能也處於感知通道。
1990年史忠植提出了人類思維的層次模型，表明人類思維有感知思維、形象思維、抽象思維，並構成層次關系。感知思維是簡單的思維形態，它通過人的眼、耳、鼻、舌、身感知器官產生表象，形成初級的思維。感知思維中知覺的表達是關鍵。形象思維主要是用典型化的方法進行概括，並用形象材料來思維，可以高度並行處理。抽象思維以物理符號系統為理論基礎，用語言表述抽象的概念。由於注意的作用，使其處理基本上是串列的。
6. 文科生談人工智慧在哪些不如人腦，feidian17
近50年來，人工智慧走的是一條曲折發展的道路。1990年代初，研究者深感人工智慧理論及技術的局限性，從而從不同角度和層次進行反思。同時，人工智慧有待於人類對人腦工作機理的深入了解，需要神經生理學、神經解剖學給出更加詳細的信息和證據。
人工智慧交融了諸多學科，與哲學更是密不可分。盡管事實上，新近的哲學進展基本上沒給科學帶來任何沖擊，並且哲學的討論對象往往是懸而未決的（Russell S，Norvig P. Artificial Intelligence: Amodern Approach. NJ：Prentice Hall，1995. 817），但科學卻在繼續改變著我們對自己的認識。
正如恩格斯所說（恩格斯. 自然辯證法. 北京: 人民出版社, 1972. 187）：「不管自然科學家採取什麼樣的態度，他們還是得受哲學的支配。問題只在於：他們是願意受某種壞的時髦的哲學的支配，還是願意受一種建立在通曉思維的歷史和成就的基礎上的理論思維的支配。」
著眼於更寬泛的視野和更遠大的目標，要求從哲學角度尋求更加有效的人工智慧研究方法。堅持物質決定意識的觀點，辯證地看待已有的認識和方法，融合與集成各相關學科的成就和意見，是正確的出發點。
人工智慧的哲學意義
人工智慧是對人類智能的一種模擬和擴展，其核心是思維模擬。
思維
思維科學是研究思維的規律和方法的科學，錢學森將它劃分為基礎科學、技術科學和工程技術三部分，人工智慧屬於工程技術范疇（錢學森. 關於思維科學. 上海：上海人民出版社，1986.20）。人工智慧研究中邏輯學派和心理學派之爭，有時似使人感到迷惘而莫知所從，但從思維科學的角度來看，無非是形象思維和邏輯思維的關系問題，兩者都屬於思維科學的基礎科學。抽象思維的不足在於缺乏結構的綜合能力。只有形象思維才能綜合出新的結構。這也許就是創造和學習最終必須具有形象思維的原因（潘雲鶴. 模式識別與人工智慧, 1991, 4(4): 7）。
不同的劃分觀點認為，思維科學體系的基礎科學包括兩大類：一類是總結人類思維經驗、揭示思維對象的普遍規律和思維本身普遍規律的各種思維科學，包括哲學世界觀、哲學史、認識論和邏輯學，是理論的思維科學。另一類思維科學包括研究思維主體——人腦的生理結構和功能，揭示思維過程生理機制的神經生理學和神經解剖學等。這種觀點將認識論歸在思維科學的基礎科學范圍內。其實兩種觀點，
都不否認人工智慧和哲學通過認識論相聯系。
認識論
認識論研究認識的源泉、發展、過程、能力、作用等一般規律問題。換言之，認識論研究的是知識及其形式和局限性。哲學家強調通過最大機會的觀察和計算，明確什麼是潛在可知的；而人工智慧注重通過現有的觀察和計算途徑，弄清什麼是可知的。而在實際情況中，人工智慧和認識論在本質上是互相交融和兼備的。
認識論對人工智慧的研究方向和方法具有指導意義，但並不意味它能替代具體的研究，也不表示任何人工智慧的研究都要顯式地考慮到認識論。由於對諸如世界的一般表達等問題還未真正達成一致，如果僅依賴從哲學中獲得具體的豐富信息來編寫計算機程序，人工智慧將會處於非常無望的狀態。
心智哲學和認知科學
心智是指人們的記憶、思想、意識、感情、意向、願望、思維、智能等多種心理行為（章士嶸，王炳文. 當代西方著名哲學家評傳（2）.心智哲學.濟南：山東人民出版社，1996）。普特南（H.Putnam）根據計算機科學對軟體與硬體的劃分，將心智與大腦的關系理解為功能狀態和物理狀態。西蒙（H.Simon）根據信息加工理論，認為人類思維本質上是信息加工過程，計算機也是信息加工系統，所以，計算機能思維而且能模擬人的思維。人們的心靈、精神世界歷來是哲學家反思的對象，這一研究領域構成了心智哲學的主題。心智哲學在人工智慧、腦科學、認知心理學、控制論、語言學等的推動下，呈現出生機勃勃的景象。
胡塞爾（E.Husserl）是第一位把心智表達的指向性作為其哲學中心的哲學家，他在心智哲學中第一次提出了關於心智表達作用的一般理論。他認為，智能是一種由語境規定的和由目標導引的活動，是一種對預期事實的搜素。
與心智哲學互相滲透的認知科學是1970年代末正式宣告誕生的交叉學科。它是人工智慧、認知心理學、語言學、哲學、人類學、神經生理學等學科的綜合，研究智能系統的工作原理。其核心思想是稱為認知主義的思想，其中一個中心命題是智能行為可以由內在的「認知過程」即理性的思維過程來解釋。因而，一個很自然的假設就是從與計算機相類比的心智模型出發來研究心智的工作原理，把認知過程理解為信息加工過程，把一切智能系統理解為物理符號系統。
心智哲學是較認知科學高一層次的理論，但兩者的相互作用和影響是毋庸置疑的。心智哲學不應超越認知科學的研究成果而作任意的理論假設，認知科學也不應排斥心智哲學的理論成果去作盲目的探索。
認知心理學
認知心理學和人工智慧，是認知科學的兩個組成部分。人工智慧使用了心理學的理論，心理學又借用了人工智慧的成果。將人腦和計算機相類比，是發展認知心理學的一條主要途徑。
認知心理學旨在認識人類的認知心理，將這種認識通過計算機程序語言表達出來；人工智慧致力於用計算機語言描述人的智能，並用計算機加以實現。兩者的共同點在於用計算機程序語言刻劃人類智能。然而，它們也存在一個重要的區別。人工智慧試圖且已經給計算機施加了一個模擬人類智能的程序，該程序包括知道這個系統本身的過程，然後給系統以一定任務，它就會產生行為。這說明人工智慧是確
實的、得到證實的。而認知心理學，還不能肯定信息加工過程是人類智能的唯一心理原因，就連此信息加工過程本身也沒有直接的明確證據。認知心理學只能從行為去推斷心智用什麼程序來造成行為，帶有很大假說性。
德雷福斯（L.Dreyfus）把胡塞爾看成當代認知心理學和人工智慧的先驅。他認為超驗現象學在兩個方面與人工智慧有關系：第一，胡塞爾十分自覺地把探索心裡結構作為他的哲學研究的中心。第二，胡塞爾具體地說明了在意向活動中人們所期望的對象世界的構成，及其所包含的復雜的形式結構。德雷福斯指出，人的認知能力是通過實踐而發展的。這種獨特的認知能力為人類存在於世界的方式提供了無
限的豐富性，構成了人類所有智能行為的基礎。認知心理學企圖通過純認識結構來把握一切智能而根本不考慮頭腦的非認知方面，這種想法註定不會成功。一切智能和智能行為都必須追溯到人類對自身是什麼的理解上，而這一點由於會陷入無窮的遞歸，所以人類永遠不能完全弄清。人類智能的基礎既不可能被分離出來，也不可能被清晰地理解。他還指出，胡塞爾的意識與明斯基（M.Minsky）的框架理論十分類似。人工智慧在發展過程中最終不得不面對日常知識的表達問題，它們是困難的、關鍵的、在哲學上引人入勝的，人工智慧至今仍在為之奮斗。
人工智慧的物質基礎
早在1950年代，就出現了兩種爭論激烈的觀點：一種認為計算機是處理思維符號的系統，另一種認為是對大腦建模的媒介；一種致力於用計算機示例世界的形式化表達，另一種則模擬神經元的交互；一種把問題解決當作智能的范型；另一種強調學習；一種使用邏輯，另一種基於統計；一種是哲學上理性主義和還原主義的繼承者，另一種將自己視作神經科學。事實上，它們分別代表了符號主義學派和連接
主義學派。
心理學中，定位於復雜思維與神經元之間的符號層次的理論很重要。符號是思維的材料，但也是物質的樣式。「觀念」與大腦可觸知的生物物質之間有明顯、根本的不同，這無疑對人工神經網路的建模具有意義。但很遺憾，目前人類對真實神經系統的了解非常有限，對自身腦結構及其活動機理的認識還十分膚淺，眾多神經網路的模型實際上是極為簡略粗糙並且帶有某種「先驗」。譬如，波爾茨曼機引入隨機擾動來避免局部最小雖具有獨特之處，然而卻缺乏必要的神經生理學基礎 （董軍，潘雲鶴. 人工智慧與認識論問題的思考提綱.見：中國人工智慧進展. 北京：北京郵電大學出版社，2001. 22）。
有觀點認為，對神經信息處理機制的深入分析可能會引起計算科學革命性的變化。語言能力是人腦特有的高級功能，但對語言的中樞表象目前仍只有很模糊的認識，甚至連研究這類信息處理過程所採用的合適研究方法還至今闕如。為此，迫切需要方法論的指導，因為它對神經網路的研究及其作用是毋庸置疑的。
1980年代中後期，人們發現腦中存在混沌現象，由於它可能揭示腦活動的深層機制而受到廣泛重視。從生理本質出發是研究神經網路的根本手段。混沌神經網路研究探索非穩狀態下網路的動態行為和信息處理能力。混沌動力學為研究人工神經網路和人工智慧提供了新的契機。這里並不是單純提倡純粹意義上的生理模擬，因為人類把握自然和社會的規律並非是一種「照搬照抄」的過程，人工神經網路的初衷也非「逼真」地描寫真實神經系統，而只是根據物質基礎和客觀依據進行簡化、抽象和模擬。
神經網路的基礎結構更類似於腦，而不是標准計算機的結構。它們的單元並沒有真實神經元那樣復雜，它們的結構與新皮層的迴路相比也過於簡單。盡管神經網路具有這些局限性，但仍然顯示出驚人的完成任務的能力。人腦對信息的處理採用的基於符號的串列邏輯推理過程，一開始就被現代數字計算機所採用。
有趣的是，彷彿有這樣一條人工智慧的「定理」：一旦某種思維的功能被編成程序，人們就不再認為它是「實際思維」的基本組成部分了。而人工智慧的核心總是指那些還未能編製成程序的部分。
人工神經網路還有很多根本性、基礎性的問題需要解決。在某種程度上，它僅僅作為一種演算法，但這不能掩蓋神經網路是在思維是物質世界的產物、是人腦的機能這樣的前提下的嘗試和產物。無論是對史前文明的探索，還是「天」外智能的好奇，都沒有理由否認物質決定意識這個基本觀點。
人類智慧與人工智慧
對人的特質作出解釋的模型很多是來自宗教、藝術等。例如，原始藝術的象徵語言把人類的原始本能和超自然世界的各種意象以特有的符號手段結構化，它們被賦予特有的形式，從而組合成各種表現形態的形象系統。這讓我們不僅了解到人類智能有著不同的具體表達，也明白智能是依賴於社會生活和客觀現實的。
然而，道途艱辛。把人類原始的、潛意識的思想加以分解，有如分解佛教禪宗大師為迷惑心智以達到絕對虛無所下的玄秘功夫那樣，十分困難。況且，要到達人類級的人工智慧已被證明是困難的，而且進展緩慢。
辯證唯物主義不同意那種機器能夠獨立地思維、機器可以比人更聰明的觀點，很重要的理由在於思維是生物長期進化、特別是社會活動的產物。哥德爾贊同人類的心智超過所有的機器的結論。計算機中能不斷繁殖和復制自己的人工生命如病毒,最初也是由人類製造的。計算機的世界完全是由科學家們設計創造的，是人腦的結晶。
莊子與惠子有如下的對話。莊子與惠子游於濠梁之上，莊子曰：「倏魚出遊從容，是魚之樂也。」惠子曰：「子非魚，安知魚之樂？」莊子曰：「子非我，安知我不知魚之樂。」惠子曰：「我非子，固不知子矣，子固非魚矣，子之不知魚之樂全矣。」莊子曰：「請循其本，子曰『汝安知魚樂』雲者，既已知吾知之而問我，我知之濠上也。」（莊子·秋水）
人類智慧與人工智慧孰高孰底、熟勝孰負，智能的復雜和神秘，如同這段文字本身的內涵和後代的種種解析那樣，引人入勝，令人悠然神往。
探尋人工智慧的發展途徑
人工智慧研究者願意用精神術語描述機器有兩個原因。第一，希望給機器提供知識和信念的理論以使它們能對其用戶知道的、不知道的和所想要的進行推理；第二，用戶對機器的了解常常能用精神術語最好地表達。在人工智慧的發展過程中，心理學和哲學自然而然與它互相影響。而人工智慧與哲學的關系，最初是通過心理學這個橋梁的。
人工智慧一開始是自上而下和自下而上相結合的。自上而下或「內涵式」的表述往往給人帶來一種恍然大悟的感覺，自下而上或「外延式」的表述卻像一份說明書。其實，的確需要兩種途徑：一種是自上而下的、把思想映射於神經元群上；另一種是自下而上的、用來解釋思想如何由那些看起來是雜亂無章的神經元集群產生的。
認知科學發展中存在一個值得思考的奇怪現象，對諸如下棋、解密碼之類的可以相對跟環境隔離的看似很困難的任務而言，計算機系統可以超過專門訓練的人；然而對一些最通常的通過由長期進化形成的認知功能，比如視覺和聽覺，經過幾十年努力發展的人工智慧系統還不如嬰兒的能力。大腦的智力活動必須從進化的角度、從社會和歷史發展的約束的角度來研究才能得到充分正確的理解。
雖然我們必須經常遵循有統整作用和簡化作用的大原則，但也必須承認在科學里存在著不可還原的復雜性。討論人工智慧與認識論的關系，當然不能替代人工智慧的研究，但它可使人工智慧研究者不致如入沼澤而迷失方向。然而，遺憾的是，人工智慧研究者往往會忽略人工智慧與哲學的聯系和基本的辯證思維方法——歸納和演繹，分析和綜合等。事實上，每個人在自己的思維體驗中都能感到分析與綜合
的頻繁與重要。但是，人類對這樣一對基本思維機理的研究卻如此薄弱。歷史地看，人工智慧的發展不時地陷入沒有預想到的深層困境，這提醒我們不僅應當從人工智慧發展的技術問題，而且應當從人工智慧的最根本概念和理論上去尋找原因，人工智慧需要更為寬廣的眼界
和宏觀的方法論指導。
7. 人與人工智慧區別
人與人工智慧的區別：
1、人工智慧無法實現與人腦情感、意志、心態、情緒、經驗等方面的自然交互。本質上，人工智慧僅僅是物質世界范疇的概念，無法跨越到意識領域。
2、人腦的左右半球有著不同分工：左半腦擅長分析、邏輯、演繹、推理等理性抽象思維；右半腦擅長直覺、情感、藝術、靈感等感性形象思維。
迄今為止，人工智慧的所有智能化表現僅僅在模仿人類左半腦的理性思維模式，而完全不具備右半腦的感性思維。「也就是說，目前的人工智慧技術還很難應對具有顯著人類主觀意識影響的社會文化和意識領域的各類問題，而人腦卻可以通過長期在復雜社會環境下的學習成長輕松應對這類問題。
3、機器不可能產生自己的情感。機器人系統能夠做到部分理解場景、環境及對話內容，並根據其結果做出相應的反應或者表情。但要機器人或人工智慧系統完全達到人類的水平，有自發的情感和創造性，那是很難實現的，或者說不可能實現。
(7)人工智慧抽象思維擴展閱讀：
人工智慧影響
1、人工智慧對自然科學的影響。在需要使用數學計算機工具解決問題的學科，AI帶來的幫助不言而喻。更重要的是，AI反過來有助於人類最終認識自身智能的形成。
2、人工智慧對經濟的影響。專家系統更深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益。AI也促進了計算機工業網路工業的發展。但同時，也帶來了勞務就業問題。由於AI在科技和工程中的應用，能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動，會造成社會結構的劇烈變化。
3、人工智慧對社會的影響。AI也為人類文化生活提供了新的模式。現有的游戲將逐步發展為更高智能的互動式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智慧應用已經深入到各大游戲製造商的開發中。
伴隨著人工智慧和智能機器人的發展，不得不討論是人工智慧本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產生的沖突及早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。
8. 終於有人把「人工智慧」講明白是怎麼回事了
究竟什麼是人工智慧？
人工智慧的概念很寬泛；
我們的日常已經有很多人工智慧的應用了；
人工智慧不等於科幻電影，科幻電影呈現的更多是超人工智慧階段的場景。
弱：擅長於單方面的能力，如「AlphaGo」只能下象棋，如「盒諧」只會鑒黃；
強：能力與人類比肩，有抽象思維；
超：強過人類萬億倍。。。屆時人類是否存在已經是個未知數了，或許會像《三體》中的人類那樣，脫水以度過劫難。
人工智慧分幾類？三類：
隨後文章展開想像的更多是超人工智慧階段，但實際上，弱人工智慧才是和目前人的生活息息相關的。行業巨頭們正在努力找到通往強人工智慧的路，花費巨資，仍難以企及。
只是這條路，還很遠，現階段，盡可以放心享受弱人工智慧給人來帶來的便捷生活。