人工智能虽然从某些方面来看的确进步了很多，但是与人们心中所期待的相比明显还是有很大的差距。人们心目中的理想的人工智能应该是具有独立自主的意识，可以根据现状做出相应的判断的，而不是现在大多数设定了相应的程序代码，在遇到这种情况的时候进行固定的答问回复模式，是真正的机械。

　　这些就如同近期搜狗CEO王小川在一次演讲中所说的那样，人工智能与人类的智慧相比差不多只有一岁的智商。相对于人类来说，小孩子在看到图片中的物体被教育那是什么之后，就能记住是什么，但是现在人工智能如果想要记住的话，还需要几百万张图库进行后台数据库支撑，并且这些图显示出同一个标签，在系统确认下机器人才能确定图中的物体是什么。

　　虽然外界对于人工智能具体的智力水平都有不同的说法，但可以肯定的是，绝对还没有到人类平均水平。

　　为了找出我们的大脑为何比人工系统更善于学习的原因，以此研究出更先进的人工智能，美国高级情报研究计划署(DARPA)在哈佛大学召集了三个团队，提供了共2800万美元的资金让他们来研究这件事。

　　哈佛工程与应用科学学院(SEAS)的研究员约翰·保尔森(John A. Paulson)，大脑科学中心(CBS)以及分子和细胞生物学系的任务是记录大脑视觉皮层中的活动。他们必须找出大脑神经元之间的彼此连接。然后，他们必须使用收集到的数据找出一个方法来构建更好的人工智能系统。

　　哈佛的助理教授向媒体说道：

　　"这是一个月球探测器的挑战，类似于人类基因组计划的范围。科学记录这些活动的价值在于这些神经元以及他们之间的单独映射是巨大的，不过这些仅仅是这项工程的一小部分工作。当我们计算出大脑学习的基本原理，不难想象我们最终能够设计出可以匹配人类，甚至是超越人类的人工智能系统。"

　　当整个项目共产生了1PB的数据(相当于160张万CD)，研究员相信它会在计算上领先其他系统。当然，在项目进行期间，他们还要想办法如何管理这些数据，以及加速项目进程。

　　最近，由于人工智能的发展开始有了较明显的起色，越来越多地机构开始加入进来。在学校方面，除了斯坦福等人工智能研究先驱，上个月，剑桥大学花1000万英镑成立了一个人工智能研究中心，不过，他们的初衷并不是为了研究出更先进的人工智能，而是为了研究人工智能在发展的过程中带给人类的机遇与挑战，从而防止机器人在21世纪会控制世界。

　　看来，人工智能不够先进和过于先进都是一个问题，关键在于找到中间的那个度。

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