技術的不足，都可以通過技術的手段糾正和彌補，畢竟沒有任何技術是完美無缺的，更不用說剛推出的技術。無論有什么缺陷，我們必須正視——大模型孕育的讓人驚嘆的人工智能誕生了。

6年前，當AlphaGo在烏鎮(zhèn)打敗被稱為“人類最強棋手”的柯潔時，很多人不由感慨：人工智能遲早要超越人類。

2022年底，一款名為ChatGPT的人工智能聊天應用突然火遍互聯(lián)網(wǎng)。ChatGPT不是一個簡單的聊天機器人，更像人們想象中的人工智能——可以理解人類，可以幫人類做更多的事情，比如寫代碼、總結、翻譯等。同時，以Midjourney為代表的智能繪畫應用讓人工智能的應用范圍更加廣泛。這一切似乎在告訴我們，人工智能時代真的到來了。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指由計算機系統(tǒng)或機器執(zhí)行的智能行為，包括感知、推理、學習、決策和創(chuàng)造等。人工智能的發(fā)展歷史可以追溯到1950年代，當時圖靈提出了著名的圖靈測試，用于判斷機器是否具有智能。從那時起，人工智能經(jīng)歷了多次興衰，涌現(xiàn)出許多重要的理論和技術，如神經(jīng)網(wǎng)絡、專家系統(tǒng)、機器學習、深度學習等。其中，深度學習是近年來人工智能領域最具影響力的技術之一，它利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡來模擬人類大腦的信息處理過程，從而實現(xiàn)對復雜數(shù)據(jù)的高效學習和表達。

人工智能從提出到今天已經(jīng)有近百年的歷史，回顧這段歷史我們會發(fā)現(xiàn)，人工智能的發(fā)展可謂一波三折。而今天，我們正站在一個關鍵的時間節(jié)點上，可能會見證人工智能的一次重大飛躍。

01、從圖靈測試說起

說起人工智能，對這個領域稍有了解的人都會知道一個概念：圖靈測試。

圖靈測試的提出者阿蘭·圖靈是生活在上個世紀中葉的英國數(shù)學家，他不但是一個數(shù)學天才，對機器和人類思維也非常好奇。他想知道，機器能不能像人一樣思考呢？不過，那時候還沒有現(xiàn)代的電腦，只有一些簡單的機械計算器。為了回答這個問題，圖靈設計了一個思維實驗：

讓一個人（我們可以稱之為C）通過鍵盤和屏幕跟另外兩個對象（我們稱之為A和B）聊天，其中一個對象是正常的人類，另一個對象是機器。C不知道A和B哪個是人哪個是機器，他只能通過提問來判斷。如果C無法分辨出A和B的不同，那么就說明這臺機器具有人類的智能。這個測試后來被稱為“圖靈測試”。

這個實驗很有趣，也很有挑戰(zhàn)性。想象一下，如果你是C，你會問A和B什么問題呢？你會問他們喜歡什么顏色嗎？會問他們有沒有朋友嗎？會問他們怎么看待世界嗎？你覺得這些問題能夠幫助你區(qū)分出人和機器嗎？其實，圖靈測試并不容易通過。要讓一臺機器能夠像人一樣回答各種問題，需要解決很多技術難題。比如，機器要能夠理解自然語言，也就是我們平時說話用的語言；機器要能夠表示知識，也就是存儲和處理各種信息；機器要能夠進行自動推理，也就是根據(jù)已知的事實推出新的結論；機器還要能夠進行機器學習，也就是根據(jù)經(jīng)驗不斷改進自己的性能。

人工智能先驅阿蘭·圖靈和早期的計算機。

圖靈測試示意圖

圖靈測試在那個年代是不可能完成的任務，在這個思想實驗提出后，無數(shù)的數(shù)學家、科學家、工程師投入到計算機和人工智能領域，試圖創(chuàng)造出能像人類一樣思考的機器。

1964年，約瑟夫?韋岑鮑姆開發(fā)了ELIZA程序，它是一個模擬心理治療師的對話系統(tǒng)，能夠用自然語言回答用戶的問題，被認為是最早的圖靈測試候選者之一。

1972年，肯尼斯?科爾比開發(fā)了PARRY程序，這是一個模擬患有偏執(zhí)型精神分裂癥的對話系統(tǒng)，能夠用自然語言與用戶交流，并表現(xiàn)出一些情緒和個性特征。后來，PARRY和ELIZA在一個名為“PARRY遇見ELIZA”的實驗中進行了對話，并成功地欺騙了一些觀察者。

上世紀80年代，圖靈測試開始受到一些哲學家和科學家的批評和質(zhì)疑，例如約翰?西爾和羅杰?彭羅斯，他們認為圖靈測試只是考察了機器的模仿能力，并不能真正反映機器的思維、理解和意識。

1990年，雨果?德?加里斯創(chuàng)立洛布納爾杯（Loebner Prize），這是一個每年舉辦的圖靈測試競賽，旨在評選出最能通過圖靈測試的對話系統(tǒng)。該競賽至今仍在進行中，但也受到了一些人工智能研究者的批評和抵制。

2014年，尤金?古斯特曼（Eugene Goostman）程序宣稱通過了圖靈測試，這是一個模擬13歲烏克蘭男孩的對話系統(tǒng)，能夠用英語與用戶聊天，并利用其年齡和背景作為借口來掩蓋其不足之處。然而，這一結果也受到了一些質(zhì)疑和爭議。

2022年底ChatGPT出現(xiàn)之后，很多人認為它已經(jīng)可以通過圖靈測試了，他們認為，ChatGPT表現(xiàn)出來的那些明顯區(qū)別于人類的特征，是其發(fā)明者故意留下的破綻。也許吧，畢竟你在和ChatGPT對話的時候，經(jīng)常會誤認為對方是人類。

02、人工智能的誕生與發(fā)展

圖靈測試的提出成為現(xiàn)代人工智能研究的濫觴，但人類對人工智能（或曰機器智能）的興趣很早就出現(xiàn)了。在古希臘神話中，有一個叫做塔洛斯（Talos）的青銅巨人，是宙斯贈送給克里特島國王米諾斯的禮物，用來保衛(wèi)島嶼。塔洛斯每天繞著島嶼跑三圈，用熾熱的身體和巨石攻擊敵人。他的身體里有一根青銅管道，從頭到腳流動著一種叫伊卡洛斯（Ichor）的神奇的液體，是神靈的血液。塔洛斯的腳踝上有一個螺栓，如果擰開了，伊卡洛斯就會流出來，塔洛斯就會死亡。這個故事可以說是最早的機器人和人工智能的想象之一。

中世紀的歐洲，有一位名叫阿爾貝圖斯·馬格努斯（Albertus Magnus）的神學家和哲學家，據(jù)說他用黃金和黏土制造了一個會說話的自動人偶，并用星相術賦予了它生命。這個自動人偶可以回答任何問題，甚至預言未來。但是，阿爾貝圖斯的學生托馬斯·阿奎那（Thomas Aquinas）認為這個自動人偶是惡魔的工具，于是用一把錘子把它打碎了。這個故事反映了中世紀的人們對于人工智能的恐懼和排斥。

到了17世紀末18世紀初，法國數(shù)學家和哲學家布萊茲·帕斯卡（Blaise Pascal）發(fā)明了一種叫做帕斯卡林（Pascaline）的機械計算器，可以進行加減法運算。這是最早的計算機原型之一，也是最早利用機械原理實現(xiàn)計算功能的設備之一。帕斯卡林對當時的數(shù)學和科學界產(chǎn)生了很大的影響，為后來的計算機科學奠定了基礎，也為人工智能的出現(xiàn)提出了可行性路徑。

再后來，就是阿蘭·圖靈在想象圖靈測試之后提出了圖靈機的概念，這是一種抽象的計算模型，可以模擬任何可計算函數(shù)，圖靈也被稱為“計算機科學之父”和“人工智能之父”，他的研究對計算理論和人工智能的發(fā)展都具有奠基性的意義。

人工智能的誕生和發(fā)展與計算機技術相輔相成，又和計算機有所不同。人工智能領域非常重要的兩個概念“控制論”與“神經(jīng)網(wǎng)絡”誕生在上世紀中期。1943年，麥卡洛克和皮茨提出了神經(jīng)元的數(shù)學模型，這是現(xiàn)代人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎。1948年，維納提出了“控制論”的概念，認為機器和生物都可以通過反饋機制來實現(xiàn)自適應行為。1951年，圖靈設計了一種早期的神經(jīng)網(wǎng)絡機器，稱為“圖靈機器人”，可以玩井字棋游戲。1957年，羅森布拉特發(fā)明了感知機，這是一種單層的神經(jīng)網(wǎng)絡，可以進行簡單的分類任務。

提到人工智能，給我們留下深刻印象的，可能是1997年IBM的計算機“深藍”打敗國際象棋大師卡斯帕羅夫、2017年AlphaGo打敗柯潔。事實上，人工智能發(fā)展史上，下棋一直是其重要的能力。1950年，信息論創(chuàng)始人香農(nóng)提出了計算機博弈的理論，并設計了一個下國際象棋的程序。1951年，塞繆爾開發(fā)了一個下跳棋的程序，這是首個能夠從自己的經(jīng)驗中學習的程序。1956年，紐厄爾和西蒙開發(fā)了一個下西洋跳棋的程序，并在達特茅斯會議上展示了它。

1997年，IBM的計算機“深藍”打敗國際象棋大師卡斯帕羅夫。

1950年圖靈測試的提出，讓人工智能有了更簡單（但技術上更難）的測試標準。1955年，紐厄爾、西蒙和肖開發(fā)了一個叫做“邏輯理論家”的程序，是第一個能夠用符號邏輯進行推理和證明定理的程序。這個程序被認為是第一個真正意義上的人工智能程序，并為后來的符號主義學派奠定了基礎。

在上世紀中葉，人工智能已經(jīng)成為非常熱門的學術話題，很多科學家、數(shù)學家都參與其中。在這樣的背景下，1956年，在達特茅斯學院舉行了一次歷史性的會議，會議由麥卡錫、明斯基、羅切斯特和肖組織，許多后來成為人工智能領域領軍者的人物都參加了這次會議，如紐厄爾、西蒙、塞繆爾等。達特茅斯會議在當時看來可謂波瀾不驚，但在這次會議上正式使用了“人工智能”（Artificial Intelligence，AI）這個術語，并確定了將AI作為一個獨立學科的研究方向和目標。

達特茅斯會議是人工智能史上一次重要事件。

達特茅斯會議之后，從1956年到1974年，人工智能領域取得了許多重大的突破和創(chuàng)新，也吸引了大量的資金和人才。

1957年，羅森布拉特提出了模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡的感知機模型；1964年，約瑟夫·韋岑鮑姆開發(fā)了ELIZA程序；1965年，美國科學家愛德華?費恩波姆等人成功研制出化學分析專家系統(tǒng)DENDRAL，這是第一套有效進行工作的專家系統(tǒng)；1968年，美國斯坦福國際咨詢研究所研發(fā)成功世界上第一臺智能機器人Shakey，它具備一定程度的人工智能，能夠自主進行感知、環(huán)境建模、行為規(guī)劃并執(zhí)行任務；1972年，斯坦福大學教授特里·溫諾格拉德開發(fā)了一個名為SHRDLU的程序，可以用自然語言理解和回答一個有關虛擬世界中物體和動作的問題……

因為突破頻頻，1956年到1974年被稱為“人工智能的黃金時代”，而在黃金時代中也暗藏危機。1966年，美國國防部資助了一項試圖利用計算機進行自動翻譯的研究項目，該項目的目標是將俄語的科技文獻翻譯成英語，以便美國獲取蘇聯(lián)的科技信息，項目由美國科學院的語言自動處理咨詢委員會（ALPAC）進行評估和監(jiān)督。

1956年到1974年被稱為“人工智能的黃金時代”

然而，該項目的結果并不令人滿意——機器翻譯的質(zhì)量低下、速度緩慢、成本高昂且無法處理語言的復雜性和多樣性。1966年11月，ALPAC公布了一份名為《語言與機器》的報告，全面否定了機器翻譯的可行性和前景，認為“在近期或可以預見的未來，開發(fā)出實用的機器翻譯系統(tǒng)是沒有指望的”。報告建議停止對機器翻譯項目的資金支持，轉而投入到詞典和語料庫的開發(fā)上。這個事件標志著人工智能低谷期的到來。

1973年，英國政府委托數(shù)學家詹姆斯·萊特希爾對英國的人工智能研究進行一項評估。詹姆斯·萊特希爾在評估報告中對人工智能的前景持悲觀態(tài)度，認為人工智能研究者的承諾過于夸大，沒有實現(xiàn)預期的影響和效果。報告還將人工智能分為兩類：一類是基于數(shù)學和邏輯的人工智能，如自動推理、定理證明等；另一類是基于模擬人類認知過程的人工智能，如自然語言理解、圖像識別等。報告認為，前者雖然有一定的價值，但難以應用于實際問題；后者則是不切實際的幻想，無法實現(xiàn)。

萊特希爾報告的發(fā)布對英國的人工智能研究造成嚴重的打擊，導致政府和企業(yè)對人工智能的資助和支持大幅減少。報告也影響了其他國家對人工智能的態(tài)度和投入，加劇了人工智能領域的低谷期。

從1980年到1987年左右，人工智能受到日本政府的第五代計算機計劃的刺激，專家系統(tǒng)得到廣泛的應用和贊譽，知識表示和推理也取得進展，同時聯(lián)結主義也得到重生，出現(xiàn)了反向傳播算法和神經(jīng)網(wǎng)絡等，由此進入一段繁榮期。但由于日本第五代計算機項目未能達到預期目標、神經(jīng)網(wǎng)絡和專家系統(tǒng)被發(fā)現(xiàn)難以克服的弱點、經(jīng)濟衰退等因素，從1987年起，人工智能開始進入第二次低谷期。

日本第五代計算機項目在1982年啟動，旨在制造出能夠與人對話、翻譯語言、解釋圖像，并且能像人一樣推理的機器，但在1992年結束時，只取得了有限的成果。神經(jīng)網(wǎng)絡在1986年被重新發(fā)現(xiàn)并引起了一股熱潮，但很快被發(fā)現(xiàn)存在過擬合、局部最優(yōu)等問題。專家系統(tǒng)在20世紀80年代初期也取得了一些商業(yè)成功，但后來被發(fā)現(xiàn)難以維護、擴展和泛化。此外，20世紀80年代末期的經(jīng)濟衰退也影響了對人工智能的投資和需求。

這次低谷期一直持續(xù)到1993年。1993年后，人工智能發(fā)展進入了平穩(wěn)期。從那時起到2010年這段時間，互聯(lián)網(wǎng)在全世界范圍內(nèi)普及開來，全球進入信息時代。

互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的20年，計算機技術也一直沿著摩爾定律穩(wěn)步前進。人工智能的發(fā)展雖然相對緩慢，沒有出現(xiàn)太多的突破性成果，但互聯(lián)網(wǎng)和計算機技術的發(fā)展也為后來的深度學習和大數(shù)據(jù)等技術的興起奠定了基礎。在這段時間里，深度學習、大數(shù)據(jù)、云計算技術都取得了相當不錯的成果，受其影響，人工智能在感知、交互、認知等方面都有了重大的突破和進展，從而又一次進入了繁榮期。

人工智能第三次繁榮期的標志性事件是，2011年IBM的超級計算機沃森（Watson）在美國電視節(jié)目《危險邊緣》（Jeopardy!）上擊敗了兩位人類冠軍，展示了自然語言理解和問答系統(tǒng)的能力。緊接著，2012年，AlexNet在ImageNet圖像識別挑戰(zhàn)賽上大幅提高了準確率，引發(fā)了深度學習在計算機視覺領域的熱潮。而我們熟知的AlphaGo打敗李世石和柯潔，則緣起于2014年谷歌收購DeepMind公司，后者開發(fā)了一種可以自主學習玩各種電子游戲的強化學習算法，這種算法催生了后來的AlphaGo，并在2016年和2017年兩戰(zhàn)“封神”。

在語音語義方面，2015年微軟和百度分別宣布他們的語音識別系統(tǒng)達到了人類水平；2017年，阿里巴巴和微軟分別宣布他們的機器翻譯系統(tǒng)在中英文互譯上達到了人類水平；2018年，OpenAI發(fā)布了一種可以自主生成任意文本的自然語言生成系統(tǒng)GPT；2019年，谷歌發(fā)布了一種可以玩《星際爭霸2》等復雜策略游戲的強化學習系統(tǒng)AlphaStar；2020年，OpenAI發(fā)布了GPT-3，一種可以根據(jù)任意輸入生成各種類型文本的自然語言生成系統(tǒng)；2022年底，ChatGPT公開上線，一個人工智能的新時代到來了。

03、深度學習與大模型

從2011年起，人工智能的發(fā)展進入了蓬勃期，這個時期的主要技術包括深度學習、強化學習與大型語言模型等，正是這些技術催生了AlphaGo以及ChatGPT。我們要理解當前的人工智能，就需要對這些技術有簡單的了解。

深度學習是機器學習的一種分支，它使用多層的神經(jīng)網(wǎng)絡來進行表征學習，也就是從數(shù)據(jù)中提取出有用的特征和概念，從而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的多層抽象。深度學習可以處理各種類型的數(shù)據(jù)，如圖像、語音、文本、音頻等，并將其轉化為神經(jīng)網(wǎng)絡可以理解和處理的數(shù)值向量。深度學習的優(yōu)勢在于它可以自動地從數(shù)據(jù)中學習特征，而不需要人工地設計或選擇特征，這樣可以減少人為的偏差和錯誤，并提高模型的泛化能力。

深度學習圖示

深度學習和大模型之間有著密切的聯(lián)系，因為大模型是深度學習的一種發(fā)展方向，也是一種解決深度學習中存在的問題（如梯度消失、過擬合、泛化能力等）的方法。深度學習和大模型也受到神經(jīng)科學和認知科學的啟發(fā)，試圖模擬人類大腦中神經(jīng)元和信息處理的方式。

大模型是指使用大量參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡，通常達到了百億甚至萬億的規(guī)模。大模型可以利用更多的數(shù)據(jù)和計算資源來提高深度學習的性能，同時也具備自監(jiān)督學習的功能，可以減少數(shù)據(jù)標注的成本和提高小樣本學習的能力。大模型也被稱為基礎模型或基石模型，因為它們可以作為通用的預訓練模型，再通過微調(diào)來適應不同的下游任務。例如，在自然語言處理領域，GPT-3就是一個典型的大模型，它使用了1750億個參數(shù)，并在45TB的文本數(shù)據(jù)上進行了預訓練，然后可以通過簡單地改變輸入格式或添加少量標簽數(shù)據(jù)來完成各種語言任務，如文本生成、問答、摘要、翻譯等。GPT-4的參數(shù)更是達到了3.5萬億，是GPT-3的20倍。

深度學習和大模型已經(jīng)在很多領域中取得了令人矚目的應用和成果。比如在計算機視覺領域，深度學習和大模型可以實現(xiàn)高精度的圖像分類、目標檢測、人臉識別、圖像生成、圖像風格遷移等任務；在語音識別領域，深度學習和大模型可以實現(xiàn)高效準確的語音轉文字、文字轉語音、語音合成、語音翻譯等任務；在自然語言處理領域，深度學習和大模型可以實現(xiàn)多樣化豐富的語言任務，如文本理解、文本生成、問答、摘要、翻譯等。以上只是一些代表性的例子，實際上深度學習和大模型還有很多其他的應用和成果，如音樂生成、藝術創(chuàng)作、醫(yī)療診斷、智能交通等等。

深度學習和大模型雖然已經(jīng)取得了很多令人驚嘆的成就，但是它們也面臨著一些機遇和挑戰(zhàn)。

一方面，深度學習和大模型有著巨大的潛力和前景。隨著數(shù)據(jù)量和計算資源的增加，深度學習和大模型可以不斷地提升自己的性能和能力，并拓展更多的應用領域和場景。深度學習和大模型也可以與其他技術相結合，如強化學習、知識圖譜、聯(lián)邦學習等，形成更強大和更智能的系統(tǒng)和平臺。深度學習和大模型也可以為人類社會和科技進步帶來巨大的價值和意義，如提高生產(chǎn)效率、改善生活質(zhì)量、促進教育公平、保護環(huán)境資源等。

另一方面，深度學習和大模型也存在著一些問題和風險。比如，深度學習和大模型需要消耗大量的數(shù)據(jù)和計算資源，這會帶來高昂的成本和環(huán)境影響——據(jù)估計，訓練GPT-3所需的電力相當于5000輛汽車一年的碳排放量。深度學習和大模型可能缺乏可解釋性和可信度，這會導致模型的不可靠和不可控，例如，由于數(shù)據(jù)中存在的偏見或噪聲，深度學習和大模型可能產(chǎn)生錯誤或不道德的結果，如歧視、誤導、欺騙等。

當然，這些只是技術的不足，都可以通過技術的手段糾正和彌補，畢竟沒有任何技術是完美無缺的，更不用說剛剛推出的新技術。無論有什么缺陷，我們必須正視——大模型孕育的讓人驚嘆的人工智能誕生了。目前，人工智能已經(jīng)在教育、數(shù)字創(chuàng)意、醫(yī)療、交通等領域展示出了強大的能力，更不用說我們?nèi)粘＿M行的聊天、繪畫了。

04、人工智能時代已到來

可能還有很多人沒體驗過ChatGPT（以及類似的AI應用），會認為這類生成式AI不過是根據(jù)用戶的文字進行上下文搜索，本質(zhì)上還是以大數(shù)據(jù)和大模型為基礎的“猜字游戲”，并不具備邏輯思維能力，更沒有意識。這種看法也許沒錯，但ChatGPT的能力可能已經(jīng)超越很多人的想象了。

獵豹移動CEO傅盛本來也是持有這種看法的人，后來他和ChatGPT的一次對話徹底改變了其看法。他告訴ChatGPT，他的狗名叫三萬，問它為什么會給自己的狗取這樣一個名字。在ChatGPT說了一些給寵物取名可能的原因之后，傅盛補充，他的狗是收養(yǎng)的，因為骨折做過手術。然后ChatGPT回答：你可能因為給狗做手術花了三萬塊錢，為紀念這次手術給狗取了這個名字。傅盛非常驚訝，他在社交平臺上發(fā)文稱：“這不是內(nèi)容的重新整理，而是基于常識的推理！頭皮發(fā)麻啊，這種推理能力本來業(yè)界認為幾乎不可實現(xiàn)！圖靈測試肯定是能通過了，關鍵這才剛剛開始……”

ChatGPT的出現(xiàn)，開啟了人工智能的新時代。

是的，現(xiàn)在基于大模型的生成式人工智能已經(jīng)可以做到基于事實進行合理的邏輯推理了，我們雖然不能稱其為“理解人類語言”，但在用戶的使用感受上來說，這是完全不同于過去“人工智障”的真正的人工智能。而對于過去我們一直使用的計算機應用來說，它們甚至連人工智障都算不上。

同樣是計算機技術，為什么我們不把普通的計算機應用稱為人工智能？主要原因是，普通的計算機應用并不具備像人類那樣思考的能力，而人工智能具備（或者說需要具備）。如果要讓計算機像人類那樣思考，就必須讓其理解人類的大腦是如何工作的。因此，人工智能的發(fā)展離不開腦神經(jīng)和認知神經(jīng)科學。

簡單地說，人工智能是利用計算機和數(shù)學來模擬和實現(xiàn)人類或動物的智能行為，比如視覺、語言、推理等；腦神經(jīng)科學是研究大腦的結構、功能和機制，探索大腦如何處理信息和產(chǎn)生行為；認知神經(jīng)科學是腦神經(jīng)科學的一個分支，它主要關注大腦如何支持認知過程，比如注意力、記憶、情感等。這兩個領域之間有很多交叉和互動，可以說是相互啟發(fā)、相互促進的。一方面，人工智能可以借鑒大腦的原理和方法來設計更好的算法和系統(tǒng)，比如深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡就是受到人類視覺系統(tǒng)的啟發(fā)。另一方面，人工智能也可以為腦神經(jīng)科學提供新的工具和思路來分析和模擬大腦的數(shù)據(jù)和過程，比如使用機器學習來識別大腦活動的模式。

人工智能目前還不能完全模擬大腦的復雜性和靈活性，也不能解釋大腦的內(nèi)在邏輯和意義。腦神經(jīng)科學目前還不能完全揭示大腦的結構和功能，也不能預測大腦的行為和結果。這些問題需要更多的研究和探索，也需要更多的合作和交流。也許將來，我們將會研究清楚人類的大腦和認知，創(chuàng)造出真正媲美人類大腦的計算機智能。