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1人工智能会超过人类智能人工智能是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。早在人工智能正式提出以前，1950年英国数学家图灵发表了题为“计算机与智能”的论文，文章以“机器能思维吗？”开始，论述并提出了著名的“图灵测试”，形象地指出了什么是人工智能，以及机器应该达到的智能标准，现在许多人仍然把它作为衡量机器智能的标准。图灵提出一个虽然主观但可操作的标准：如果一台电脑表现、反应和互相作用都和有智能的个体一样，那么它就应该被认为是有智能的。图灵测试是测试人在与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。问过一些问题后，如果被测试者超过30%的答复不能测试确认出哪个是人、哪个是机器的回答，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。智能可以超越自然的局限，并依照自身的意志改变世界，可以帮助我们克服生物遗传的局限，并在这一进程中改变自我。研究表明，情感也是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此赋予计算机情感能力有迹可循。目前人工智能研究学派有：1符号主义学派，又称逻辑主义。所谓符号即模式，知识表示是人工智能的核心，主张用逻辑的方法来建立人工智能的统一理论体系。该学派肯定了一个信念：计算机能够具有人的智能。2行为主义学派，又称控制论学派，是基于控制论和个“感知-动作”型控制系统的人工智能学派。3联结主义学派，以网络连接为基础的学派，可以进行类似人类大脑的信息处理方法的本质和能力。大脑是一切智能活动的基础，因而从大脑神经元及其联结机制出发进行研究，搞清楚大脑的结构以及它进行信息处理的过程和机制，有望揭示人类智能，从而真正实现人类智能在机器上的模拟。在库兹韦尔的《如何创造思维》一书中，提到现在有一项涉及成千上万个科学家和工程师的宏伟工程正在进行中，他们正致力于理解智能程序的最好范例：人类大脑。这项工程的目标是精确理解人类大脑的工作机制，然后使用这些已知的方法来更好地了解我们自身，并在必要的时候修复大脑，甚至是创造出更加智2能的机器。我们现在已能模拟包含160万个视觉神经元的人脑视觉新皮质：仿生数码新皮质，模拟完整人类大脑的目标，预计2023年就可实现。大脑新皮质分6层，共包含300亿个神经元，它们又组成了3亿个模式识别器。这些模式识别器按层级关系组织，它们是思想的语言和思维模式识别理论的基础。只有具备自联想能力和特征恒常性能力，大脑新皮质才能识别模式。思维模式的识别理论是建立在大脑新皮质中模式识别模块进行的模式识别的基础上。这些模式是按照层级关系进行组织的，有三个部分组成。第一部分是输入，包括主要模式的低层次模式，不需要对每个低层次模式进行重复描述，如字母“A”。大脑新皮质用实际的神经连接进行链接。第二部分是模式的名称。在语言世界里就是简单地词语，在大脑新皮质就是每个模式处理器中出现的“轴突”，轴突激活了，相应的模式也就被识别了，如单词“APPLE”。第三部分是高层次模式的集合。处于某一层的每个被识别的模式触发下一层，该高层次的模式的某一部分就展现出来。在大脑新皮质中，这些链接有流入的每个皮质模式识别器中神经元的生理树突呈现出来。书中一些重要的方法模型有：1用隐马尔可夫模型解读你的思维“矢量量化”方法既能高效利用计算机资源，又能保留重要的语言识别特征。“隐马尔可夫模型”让语音识别系统能同时完成识别和学习两项任务。32进化（遗传）算法遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术，也是计算机科学人工智能领域中用于解决局部最优化的一种搜索启发式算法，是进化算法的一种。3列表处理语言LISPLISP语言是专为处理符号表格而设计的一种语言,它在人工智能的许多领域中都得到了广泛的应用。我们可以将新皮质的某个模式识别器视为一个LISP语言语句——每个语句由一个成分列表组成，每个语句成分又可能是另外一个列表。按照这个方法，新皮质处理信息的方法在性质上与列表处理非常相似。而且，新皮质可以同时处理3亿个类似LISP的语句。大脑新皮质的主要作用，是“模式认知”，具备“分层学习能力”。人工智能并非复制大脑，只不过是达到对等的技术。仿生大脑（核心是仿生新皮质）在改变世界中的过程中的地位越来越重要。4虽然大脑新皮质已成为大脑的主体，但我们的旧脑并未消失，仍在帮助我们寻求满足和躲避危险。尽管人脑的模式相当精巧，不仅有极大的可塑性，还可以在自身经验的基础上重建连接，但这些功能我们可以通过软件进行仿真。并且基于隐马尔可夫模型、进化（遗传）算法、列表处理语言LISP、分层存储系统以及生物学、电子学、计算机等技术的发展，我们可以在不远的将来模拟完整人类大脑的思维。人工智能要超过人类，可能要更长时间，几百年、几千年。人工智能不能替代人类，但是能超过人类的智能。