人工智慧和人腦的區別
1. 「人工智慧」和人腦誰更厲害
不管人工智慧多麼高級，人的大腦才是他們的主宰。我們不能讓人工智慧取代我們自己的大腦，還是加油吧，讓我們的大腦變得越來越強大。
2. 人工智慧與人腦辯論賽
人工智慧在某種程度上是大於百分九十以上的人類大腦，人工智慧資料庫的版裝載遠遠超越權常人的知識量。但相對於控制人工智慧的人來說，人工智慧不能比！上述的比較可以看出，人工智慧的優勢和對比。取代人腦也只是由控制人工智慧的人來取代並非人工智慧取代！
3. 請問人工智慧和人造大腦的區別在哪人工智慧屬於計算機和哲學等學科的綜合，那人造大腦屬於什麼學
形態學、生理學和分子結構學，計算機，神經學。。。。。
4. 人類與人工智慧有什麼區別
意識和人工智慧的關系
1、人工智慧的本質
人工智慧是相對於人的智能而言的。正是由於意識是一種特殊的物質運動形式，所以根據控制論理論，運用功能模擬的方法，製造電腦模擬人腦的部分功能，把人的部分智能活動機械化，叫人工智慧。人工智慧的本質是對人思維的信息過程的模擬，是人的智能的物化。盡管人工智慧可以模擬人腦的某些活動，甚至在某些方面超過人腦的功能，但人工智慧不會成為人類智能而取代人的意識。
2、人工智慧與人類思維的本質區別
人工智慧是思維模擬，並非人的思維本身，決不能把「機器思維」和人腦思維等同起來，認為它可以超過人腦思維是沒有根據的。
(1)人工智慧是無意識的機械的、物理的過程。人的智能主要是生理的和心理的過程。
(2)人工智慧沒有社會性。人類智慧具有社會性。
(3)人工智慧沒有人類意識特有的能動性和創造能力。人類思維則主動提出新的問題，進行發明創造。
(4)電腦可以代替甚至超過人類的部分思維能力，但它同人腦相比，局部超出，整體不及。智能機器是人類意識的物化，它的產生和發展，既依賴於人類科學技術的發展水平，又必須以人類意識對於自身的認識為前提。因此，從總體上說；人工智慧不能超過人類智慧的界限。關於電腦能夠思維，甚至會超過人的思維，電腦、機器人將來統治人類的觀點是完全沒有根據的。
3、人工智慧產生和發展的哲學意義
(1)人工智慧的產生和發展，有力地證明了意識是人腦的機能、物質的屬性，證明馬克思主義關於意識本質的觀點的正確性。
(2)人工智慧的產生和發展深化了我們對意識相對獨立性和能動性的認識。機器思維即人工智慧表明，思維形式在思維活動中對於思維內容具有相對獨立性，它可從人腦中分化出來，物化為機械的、物理的運動形式，部分地代替人的思維活動。
(3)隨著科學技術的發展，人工智慧將向更高水平發展，反過來推動科學技術、生產力和人類智慧向更高水平發展，對人類社會進步將起著巨大的推動作用。
以上是我摘的，我本人不同意以上觀點，我認為人工智慧它是可以超過人的智能，是由他的物理屬性決定的。他的發展不可估量。
5. 人工智慧vs人腦，霍金的擔憂會成真嗎
導言：自從AlphaGo一戰成名，河南頭條網消息：人工智慧成了全球最熱門的話題。著名物理學家斯蒂芬·霍金卻一直對人工智慧給人類帶來的威脅有所擔憂，甚至發起簽署了公開信。但也有科學家表示，人腦的復雜度遠遠高於電腦，人工智慧是無法在某些領域代替人類的，尤其是創造性。
4月27日，著名物理學家斯蒂芬·霍金在由長城會主辦的全球移動互聯網大會（GMIC）上發表了演講：讓人工智慧造福人類及其賴以生存的家園。
（與霍金對話的視頻在GMIC現場首次發布）
霍金的演講主要是圍繞如何從人工智慧中獲益並規避風險來談的。
霍金認為，人工智慧可能帶來的短期擔憂主要集中在無人駕駛方面，包括民用無人機、自動駕駛汽車等。例如，在緊急情況下，一輛無人駕駛汽車不得不在小概率的大事故和大概率的小事故之間進行選擇。另一個擔憂則是致命性的智能自主武器——它們是否該被禁止？此外還有一些隱憂，包括人工智慧逐漸可以解讀大量監控數據引起的隱私問題，以及如何掌控因人工智慧取代工作崗位帶來的經濟影響。
霍金還談到，長期擔憂主要是人工智慧系統失控的潛在風險。隨著不遵循人類意願行事的超級智能的崛起，那個強大的系統會威脅到人類。
完整視頻如下
霍金的擔憂會成真嗎？
今天，探長就前兩天著名神經科學家魯白教授在GASA大學的演講，來談談人腦與電腦對壘的事，拋出一些觀點，供大家思考。
魯白
神經科學家
清華大學醫學院教授、常務副院長
前葛蘭素史克公司中國研發中心生物技術副總裁
新媒體「知識分子」聯合創始人
註：GASA大學（GASA
University）是長城會2016年推出的一個企業家全球探索項目，旨在創建一所全球最特別的「大學」，推動科學探索求知的精神，影響全球的創新創業者。去年，探長就在矽谷現場聆聽了張首晟、楊培東、鮑哲南等世界頂尖科學家對於「科學復興」的展望。
魯白教授一直在大腦發育和精神健康等科學領域深耕。他認為，未來腦科學的進步，很可能會推動人工智慧的快速發展，但需要注意的是，人腦並不會被電腦真正取代。
「美國前總統奧巴馬是個『科技總統』，啟動了一項又一項的科技計劃，其中第一項就是腦計劃，30億美金10年，他要做什麼事情呢？
他有七大任務，現在集中推進的是把工程師、物理、化學的研究人員搞進神經科學，跟神經科學家合作，來研發出新的記錄或者刺激技術，能夠使得下一步的神經科學有更好的工具來研究行為、情緒、認知等等。」
魯白教授提到，中國腦計劃的科學家也討論出了一個基本方案，所謂叫「一題兩議」。「一題」就是認識腦的基本原理，然後建立一個技術資源平台。「兩議」就是內腦智能新技術、神經系統疾病診斷和治療兩個議題。這項腦計劃估計也會在今年出台，啟動資金應該不會少於美國。
人工智慧能否代替人？
人工智慧的發展給大家帶來了對未來科技的巨大想像空間。人工智慧這波能做很多的事情，也帶來了很多商機，包括對社會生活方式的改變。但同時，就像霍金的擔憂，人工智慧把人類的不少工作消滅了，它是否會在某種意義上最終取代人呢？
作為腦科學領域的專家，魯白教授站在另一個層面為大家做了解讀。
首先，腦科學和人工智慧基本上是兩個不相乾的、獨立發展的學科。腦科學還處於非常年輕的階段人工智慧在圖像識別、語音識別推算方面已經展示了相當強的功能，但是電腦設計的原理決定了他沒有辦法來取代人腦。
那麼，什麼事情人腦可以做的，又是電腦可以取代的呢？首先就是計算，電腦的計算能力遠遠超過人腦，這是生理構造決定的；又譬如，對規則和邏輯的分析。
目前，電腦和人腦產生了兩方面的互動，一個是輸入一個是輸出。但是未來電腦跟人腦的互動會在更高的層面實現，雖然不能代替人腦，但電腦會成為人類體外的一種延伸。
舉個例子，手機幫我們做了很多過去人需要動腦做的事情，人們現在已經沒有辦法離開手機了。。比如通訊錄，本來記在腦子裡面，現在延伸到手機里來。某一天，我們可以實現通過神經記錄、電記錄等形式，解讀出人腦的信息。很多人會關心未來記憶能否被解讀，魯白認為，可能解讀出來的東西，首先不是記憶，而是其他一些，比如說情緒，對異性的興趣，這些應當可以通過理解人的語言或邏輯而在某一天會實現的，說不定在那一天，我們可以通過神經調控讓人產生某種情緒，抑制某種情緒，或者是模擬一個現實場景。
電腦是否具備創造力，需要打個大問號
魯白認為，有些事情電腦是無法取代人腦的。因為結構的不同，人腦的運算方式從本質上和電腦是不一樣的。電腦不會發育，也沒有影響可塑性調控這一說。電腦本身理解語言的意思，它只是會對語言做出識別、甚至反應；電腦也沒有情緒，沒有所謂的想像力，無法進行社交。
舉例來說，創造力是個不精準的事情，是一種隨機實現。想像一下，兩個神經元之間本來是毫無連接的，因為某一種關系或情況下，兩個不相乾的東西相互連接，就會創造出一個新的東西。在這中間，有一個生長的問題，神經突觸可以生長或消失，而電腦就沒有所謂的生長概念，因而對於創造來說，很難想像電腦把本來沒有的東西通過一個程序去創造出來，因為這里沒有規則。
「有人說，莫扎特在4歲就會彈鋼琴，6歲就已登台表演。到今天為止，很少有人超過莫扎特，你說他音樂的才能是音樂家父親教他的嗎？教不會的！我覺得是他的大腦形成了一種很特殊的結構，然後又有很大的可塑性，它會長出或者形成一些你完全想像不到的東西，使得對音樂創作特別有效。我不是說電腦不能創造音樂，但是電腦創造的音樂肯定是不一樣的。電腦可以通過學習，自己演化出一些作品，但是絕不可能創造出貝多芬和莫扎特。」
魯白強調，在人工智慧時代， 人們應該更加關注腦健康，大腦本身就是個非常令人驚嘆的器官，會有越來越多的人對這門科學產生好奇。
在GASA大學的課堂上，還有學員向魯白教授提出這個有趣的問題：
「跑步是否真的有益於腦健康？」
魯白談到，現在有兩件事情已經在動物和人體上被證明是有很大好處的：
一個是有氧運動。持續運動超過40分鍾，對腦健康絕對是有用的。原因之一，在於跑步可以增加大腦內的BEF，使大腦持續受保護，這是已被反復證明的事情。
第二個被反復證明的事情是餓，少吃。最早的相關實驗發現，有一種線蟲，它大概可以活幾天，當人們停止對它的營養供給，它的壽命卻增加了一倍。後來，類似的實驗在果蠅、老鼠上都做過，最後在人類身上也進行了。雖然人不能完全飢餓，這會產生其他問題，但研究人員發現少吃，是可以提升腦健康的。甚至有一些研究表明，吃的東西成分也會關繫到腦健康，也就是少吃碳水化合物。
目前科學驗證能夠提升腦健康的方式只有上述兩個，什麼吃核桃、豬腦等說法都是沒有科學依據的（中國人常說，以形補形嘛）。
關於「人腦vs人工智慧」的話題，大家有什麼想法？歡迎留言。
【花絮】長城會對話霍金的8個問題
1. 創新工場CEO李開復：互聯網巨頭擁有巨量的數據，而這些數據會給他們各種以用戶隱私和利益換取暴利的機會。在巨大的利益誘惑下，他們是無法自律的，而且這種行為也會導致小公司和創業者更難創新。您常談到如何約束人工智慧，但更難的是如何約束人本身。您認為我們應該如何約束這些巨頭？
霍金：據我了解，許多公司僅將這些數據用於統計分析，但任何涉及到私人信息的使用都應該被禁止。如果互聯網上所有的信息均通過基於量子技術加密，這樣互聯網公司在一定時間內便無法破解，這會有助於保護隱私，但安全部門會反對這個做法。
2. 獵豹移動CEO傅盛：靈魂會不會是量子的一種存在形態？或者是高維空間里的另一個表現？
霍金：我認為近來人工智慧的發展，比如電腦在國際象棋和圍棋的比賽中戰勝人腦，都顯示出人腦和電腦並沒有本質差別。這點上我和我的同事羅傑·彭羅斯正好相反。會有人認為電腦有靈魂嗎？對我而言，靈魂這個說法是一個基督教的概念，它和來世聯系在一起。我認為這是一個童話故事。
3. 網路總裁張亞勤：人類觀察和抽象世界的方式不斷演進，從早期的觀察和估算，到牛頓定律和愛因斯坦方程式，到今天數據驅動的計算和人工智慧，下一個會是什麼？
霍金：我們需要一個新的量子理論，將重力和其他自然界的其它力量整合在一起。許多人聲稱這是弦理論，但我對此表示懷疑，目前唯一的推測是，時空有十個維度。
4. 斯坦福大學物理學教授張首晟：如果讓您告訴外星人我們人類取得的最高成就，並寫在一張明信片的背面，您會寫什麼？
霍金：告訴外星人關於美，或者任何可能代表最高藝術成就的藝術形式都是無益的，因為這是人類特有的。我會告訴他們哥德爾不完備定理和費馬大定理。這才是外星人能夠理解的事情。
5. 音樂人、投資者胡海泉：如果星際移民技術的成熟窗口期遲到，有沒有完全解決不了的內發災難導致人類滅絕？
霍金：是的。人口過剩、疾病、戰爭、飢荒、氣候變化和水資源匱乏, 人類有能力解決這些危機。但很可惜，這些危機還嚴重威脅著我們在地球上的生存。這些危機都是未來可以解決但目前還未解決的。
6. 微博網友問：我們希望提倡科學精神，貫穿GMIC全球九站，請您推薦三本書，讓科技屆的朋友們更好的理解科學及科學的未來。
霍金：他們應該去寫書而不是讀書。只有當一個人關於某件事能寫出一本書，才代表他完全理解了這件事。
7. 微博網友問：您認為一個人一生當中最應當做的一件事和最不應當做的一件事分別是什麼？
霍金：我們絕不應當放棄，我們都應當盡可能的去理解（這個世界）。
8. 微博網友問：人類在漫漫的歷史長河中，重復著一次又一次的革命與運動。從石器、蒸汽、電氣…… 您認為下一次的革命會是由什麼驅動的？
霍金：（我認為是）計算機科學的發展，包括人工智慧和量子計算。科技已經成為我們生活中重要的一部分，但未來幾十年裡，它會逐漸滲透到社會的每一個方面，為我們提供智能地支持和建議，在醫療、工作、教育和科技等眾多領域。但是我們必須要確保是我們來掌控人工智慧，而非它（掌控）我們。
6. 人工智慧能代替人腦嗎
（1）人工智慧是指用電子計算機來模擬和代替人腦的某些功能和智能。電腦的出現，使得人工智慧有了突破性的進展。電腦不僅能代替人腦的某些功能，而且在速度和准確性上大大超過人腦，它不僅能模擬人腦部分分析和綜合的功能，而且越來越顯示某種意識的特性。真正成了人腦的延伸和增強。
（2）電腦的發展和廣泛使用，迅速有力地推動了人工智慧的發展，產生了巨大而深遠的意義。
第一，巨大的哲學意義。對於唯物主義哲學來說，有一個問題非常值得研究，這就是：那種看來完全沒有感覺的物質，跟那種由同樣原子（或電子）構成的卻具有明顯感覺能力的物質是如何發生聯系的？電腦的出現對於這個問題的解決向前邁進了一大步。因為電腦主要是一種機械的電子的運動，組成電腦的物質本身是無感覺能力的，而電腦所顯示出來的功能不僅超過感覺，甚至達到了一定程度的思維。這個進步不僅對於解決無感覺的物質如何進到有感覺的物質非常重要，而且有力地證明了意識根源於物質這一唯物主義觀點......
我理解的人類智能的那種學習過程是一種進化的過程，即由簡單而復雜的自我成長過程。同時，我覺得人的這種智能系統的自組織過程完全依賴於其規模極其龐大的神經組織，在人的大腦中是不存在所謂軟體的，即人腦的功能可以說是完全由"硬體"實現的，只不過那是能夠自組織的生物"硬體"。
盡管人的大腦中沒有所謂軟體的概念，但是大腦與神經系統的自組織自學習的這種"硬體"工作的過程能不能抽象成一個演算法呢？即人腦的這種"硬體"結構所具有的功能能不能以我們所理解的軟體實現呢？這樣我便不得不再次提到計算理論的問題。我們現在的演算法概念是基於圖靈計算模型定義的，於是問題的關鍵便在於圖靈計算模型的能力與人的大腦的能力相比是否等價（或超過）？只有保證了這種等價性，我們才有可能（還不是一定）基於圖靈計算模型設計出與人類智能產生過程效能上等價的演算法。也就是說圖靈機與人腦的等價性是功能上等價於人腦的演算法存在的必要條件。所以說物質基礎是前提，這絕非是哲學上的空談。
那麼圖靈計算模型與人腦是否等價呢？我們已經知道，那種將人腦看成離散的自動機的看法實際上早已過時。但我們也許又會問，盡管大腦不是離散性的，但是它到底能不能夠與某種也許很復雜但終究是離散的自動機等價呢？好了我們已經知道，任何離散的形式化的自動機其能力都不會超過圖靈機，這樣問題又回到了本段開頭：圖靈計算模型在能力上到底與人腦等價與否？現在，我只能說這個問題確實是一個大問題。要嚴格地證明兩者等價與否首先得能夠將人腦形式化地描述出來，而這在現階段顯然是不可能的（以後也難說），因為這需要對人腦的完全透徹的理解（而且即使有了透徹理解，到底能不能形式化地將這種理解表述出來又是一個問題）。對於這個等價性的問題，現在的我們唯一可以肯定僅僅是人的大腦的確是極其復雜的。而我對這個證明的態度是悲觀的，但是同時在這個問題上，我對超越圖靈機的計算理論的能力並不悲觀。
7. 對於人工智慧能代替人腦的辯論中提出的問題
人工智慧在某抄種程度上是大於百分九十以上的人類大腦，人工智慧資料庫的裝載遠遠超越常人的知識量。但相對於控制人工智慧的人來說，人工智慧不能比！上述的比較可以看出，人工智慧的優勢和對比。取代人腦也只是由控制人工智慧的人來取代並非人工智慧取代！
8. 人腦和人工智慧的關系是什麼
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。
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