人工智能的历史、现状和未来
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
（作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士）
人工智能VS人类，谁与争锋
△最不容易被取代的前十个职业
工作时间大大减少，缺乏动力，懒于思考……不可否认一些人难免会退步，但那毕竟只是少数。
从打败世界围棋冠军柯洁的AlphaGo到被沙特授予公民身份的机器人Sophie，公众对人工智能的争辩不断升级。部分人坚称将来人工智能会越来越聪明，甚至将逐步取代人类。笔者认为，人工智能并不足以成为现下的困扰。首先，人类的智慧除了无限的创造力，更兼备有丰富的情感基础，任何决策任何地点都是灵活可逆的，而当前的人工智能再智慧，也只能在有限领域进行数据的“输入”“输出”，最好的一个案例就是今年3月，Uber公司在美国亚利桑那州坦佩市进行自动驾驶道路测试时，撞到一名中年女子，致后者死亡。事实证明，人工智能的本质是探索人脑认知的一部分，由计算机编程加以实现，它始终只是人类智慧的一个缩影。
去年作诗机器人“九歌”的亮相引起了热议，它能迅速地写出一首与人作诗无异的古诗，虽然它能模仿人类作诗，但它是绝不会凭借“自己的主观能动性”创造出古诗、戏剧等伟大的艺术文化，它只是通过大量学习掌握了古人在诗歌创作中的语法、句法、格律、用韵、意象搭配等规律，并在一定数学规则的指导下把这些规律加以改变和复现。虽然是自动“作诗”，但无论从技术上还是直观的感受上，机器“创作”的都只是诗的表层，离真正好的诗作、离人类的情感相去甚远。其次，目前人工智能普遍应用的范围多为工作虽然单一，危险系数高的工作，只是在某一个狭窄领域基于大数据优化，利用模式识别引擎，完成人类所给定的任务。种种表现足以证明不可能完全超越人类，仅为人类所用，提升效率。
8月在重庆国际博览中心举行的首届智博会上，阿里巴巴集团董事会主席马云发表了主题为《智慧引领未来》的演讲。他说到，未来的新制造虽然会有大部分岗位将被机器人替代，但在取代流水线上的工作同时，服务业会衍生出大量新岗位。
在澳大利亚科学院院士拉玛莫哈那劳·哥达吉利看来，“对于人工智能来说，其实是没有限制的，我们能够不断将它发展下去，帮助整个社会的发展与进步。”
百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏也表达了自己关于AI的一些看法，他认为人工智能不是长得像人的机器，研究机器怎么像人脑一样工作这条路是行不通，同时他还说道我们完全没有必要担心人工智能“威胁论”。机器未来会比人聪明，但人比机器更具智慧，人类拥有的智慧是机器永远无法获得的。引领未来的不是智能，而是智能背后的人类智慧。
自1956年“人工智能”这一术语首次在DARTMOUTH学会上被提出至今，取得了长足的发展。尤其在2015年，人工智能的发展成为一个高潮期，是人工智能的创业年，当时涌现了大批优秀的创业公司、团队。随着“互联网+”、“大数据”等新技术的磅礴发展，助力了人工智能产业的进一步发展。不少专家学者认为，人工智能是目前最具前景的产业，将成为全球各国争相抢夺的领域，各国各地积极出台一系列政策，对人工智能发展进行系统布局。
根据《纽约时报》的报道，美国国防部长吉姆·马蒂斯(JimMattis)在今年5月发给特朗普总统(PresidentTrump)的备忘录中，恳求他制定一项国家级的人工智能战略，马蒂斯认为，在人工智能领域，美国没有跟上中国及其他国家的步伐。
而就目前来看，虽然相关机构的研究表明华人的人工智能学术成果占全球一半以上，但中国人工智能技术和产业在大部分领域仍落后于全球一流水平。尽管中国在数据积累和传统产业基础上有一定的优势，部分细分领域有领先成果，相关研究投入不断加大，但整体上的人才储备落后于美国，在基础研究、产业链等方面存在较大挑战。
人工智能创新创业非常活跃，其应用的广度和深度均呈现出异乎寻常的强劲业态，并且进一步加大了与实体经济的融合力度。目前，AI已经被应用于多个领域，从EPR解决方案到使用预测分析的互联网供应链，再到食品、医疗、金融等各大领域，无处不在。有数据显示，到2030年，人工智能技术使用的增加将使得全球GDP增长12%左右，近10万亿美元。
人工智能的发展势不可挡，它的迅猛发展仅仅只是给人类带来就业等方面的社会影响吗?笔者相信，人工智能的发展让人们能更加切身的感受到社会进步、科技迅速发展所带来的福利。试问，从人工智能发展至今，我们不是享受了其带来的诸多便利吗?从最初的帮助人类做一些简单重复或危险的工作，再到今天的AI医疗、无人驾驶、数据处理、快递配送、机器人管家......人工智能的出现着实可以代替人类去做更多工作，以便人们有充裕的时间去做更具创造性的工作，但是我们不能简单的认为一件新兴技术的产生，就一定会以必然的残忍淘汰为前提。人工智能的发展方向并非是“取代”人力，而是“协同”人力。在科技的高速发展下，生产力提升，职业划分将进一步细化，这也就意味着会吸纳更多的人力进来。一个健康的行业职业结构一定会是金字塔型的，有规划有决断有处置有协调，这些是不能被人工智能所取代的。
美团和滴滴开战那天，程维和王兴正一起吃饭
注：本文来源于数据观，作者/朱静，编辑/余瑞琦，转载请注明来源。欲了解更多大数据丨区块链丨人工智能行业相关资讯丨干货丨报告等，可搜索数据观微信公众号（ID:cbdioreview）进入查看。返回搜狐，查看更多
浅谈：人与人工智能，究竟谁更聪明
原标题：浅谈：人与人工智能，究竟谁更聪明？今天，看到了一个很有趣的话题：人与人工智能，究竟谁更聪明？
既然抛出了这个话题了，也出现了两种不一样的立场，有人认为：人不如人工智能聪明，究其原因是在前段时间，AlphaGo击败了专业围棋手。当然也有人认为：人比人工智能聪明，抛出的理由是人工智能都是人制造出来的，理所当然是人比人工智能聪明。
从双方抛出的例子来看，好似都正确，在解答这个问题之前，我想先说人工智能这个说法的起源。在1965年的夏天，香农和一群年轻的学者在达特茅斯学院召开了一次头脑风暴，而这个会议讨论的是当时计算机尚未解决，甚至尚未开展研究的问题，包括了人工智能、自然语言处理和神经网络。“人工智能”这一词就是在这个会议上提出。
随后，人们按照固有思维，尤其是人类发明历史的经验来看，模仿人或者动物就能实现创新发明，比如飞机的出现，因为有了翅膀，就能飞，其实飞机能起飞是因为空气动力学，这个学派就叫做“鸟飞派”。所以按照这个思路，人工智能发展了十几年，但什么都没搞出来。后面美国还削减了人工智能的研究费用。
所以时间来到了2005年，Google以巨大的优势当时世界所有机器翻译研究团队，这个时候就得提到翻译专家弗朗兹·奥科，他以成千上万的数据为基础，以量变的积累达到了质变，完成了这壮举。随后弗朗兹·奥科的带领下，Google翻译也问世了，用过Google翻译都知道它的效果。
所以这个时候，科学家们发现以数据来驱动机器，就可以实现人工智能，完成看似不可能完成的任务。比如与人下象棋，与人下围棋。所以我们现在口中的人工智能本质就是一个数据海量体，当需要啥的时候调出数据。而不是电影中，那种具有类似人智慧的人工智能。
回到主题：人与人工智能，究竟谁更聪明？就目前而言人更聪明，至少内容的创造，机器是无法代替的。返回搜狐，查看更多
责任编辑：假如人类完全开发大脑，再和人工智能比，谁更聪明
人类大脑比人工智能复杂得多，它的神经元可以根据学习和经验，创造新想法和思考方式。我们需要明确人工智能和人类大脑的不同。人工智能是通过计算机程序和算法来模拟人的智能的一种技术。计算机可以快速处理大量的数据和信息，并根据程序的要求进行计算。相比之下，人类大脑的复杂性要远远高于计算机。人类大脑是一种高度适应性的体系，它能够根据从感官接受到的信息和学习经验，进行思考和决策。另外，人类大脑还能够联想，创造新的想法和思考方式。
就算人类大脑目前只开发了10％，爱因斯坦的大脑开发了13％，智商高达183，它已经表现出了巨大的智慧和创造力。假如人类完全开发了大脑，那么人类可能会有更好的思维和创造性能力，并且有能力参与到更加复杂的问题领域中。人工智能也有自己的独特优势。人工智能可以通过大量的数据和机器学习算法来快速地完成许多任务，并且无需休息或错误。在某些任务上，人工智能已经可以优于人类。例如，在围棋这个复杂的游戏上，人工智能能够战胜人类的世界冠军，这已经成为了科技界的突破。
假如人类完全开发大脑，再和人工智能比，我们很难得出一个明确的答案。人类大脑能够利用丰富的经验和创造性思维来解决复杂的问题，但在处理大量的数据和信息时，人工智能可能会胜过人类大脑。另外，我们还需要认识到，情感因素对我们的思维和决策有着重要的影响，而人工智能缺乏这种因素。在实际应用中，我们往往需要将人类智慧和机器的计算能力相结合，以最优化的方式解决问题。人类大脑与人工智能相比具有更高的复杂性和创造性。如果人类完全开发了大脑，那么可能会具有更好的思维和创造性能力，在处理大量数据和信息时，还是需要机器智能的帮助。
参考来源：
1.人脑开发程度--ResearchGate
2.人工智能在围棋上击败世界冠军--中国新闻社
3.人工智能和人的区别--麻省理工学院