如果AI革命不可避免，至少一个可被解释的系统能够更好地融入崭新的算法社会契约——例如伊亚德·拉万（Iyad Rahwan）提出的社会回环（Society-in-the-loop）——与人类共生存，而不必成为敌对的关系。

当然，人工智能与人密切相关，应当就基本的伦理形成共识：我们必须时刻坚持人文关怀，将造福于人作为首要原则。作为人工智能基础设施平台的提供者，必须坚持开放共赢，才能扮演好智能经济赋能者角色。

根据维基百科的说明，AGI是指“一种能够理解或学习人类方式并完成任意智能任务的机器。”目前，科学家、研究人员以及意见领袖的普遍观点是，我们距离真正的AGI至少还有数十年的发展历程。

我凭着直觉感到，在车间伴随着时时思考并探索和尝试的动手能力，力学的、电学的、材料的，是无法轻易被机器取代的，相反，坐办公室的工作，却很容易被机器取代。

本文从动机性、常识和决策这三个角度出发，分析现阶段机器智能与人智能之间的差异，并指出机器存在“展示动机的形成机制难以实现”、“形成常识的方法成本过高”、“智能决策模式尚未成熟”等诸多问题，强调人们需在人工智能发展高潮的时期保持警惕，主动解决行业发展的瓶颈，从而实现领域的平稳高效发展。

证件、人脸，扫描对比，绿灯亮，通过，在经过高铁安检闸口的这一流程时，你也许会想：机器认识我。而实际上，并不是。“当前的人工智能（AI）识别做的只是比对，缺少信息进入大脑之后的‘加工、理解、思考’步骤，因此仅仅停留在‘感知’，而并非‘认知’。”

“小朋友观看一次狗的图片，就能认识到狗这个物种，但是机器需要训练成千上万张图片才不会犯错误；对于一只狗眼睛，人可能下意识的感知到这是一只狗的眼睛，机器可能会因为信息不充分判断失败”。所以，用少量的信息得到最好的效果，也是机器获得认识智能的一个表现。将数据和知识结合获得认知是学界达成共识的一个方

简单理解，计算智能即快速计算、记忆和储存能力；感知智能，即视觉、听觉、触觉等感知能力，当下十分热门的人脸识别、语音识别即是感知智能；认知智能则更为复杂，包括分析、思考、理解、判断的能力。

作为万千物种之一，我们人类一直对动物和无生命物体的人性化表现很感兴趣，无论是看到戴着小礼帽的狗咯咯地笑，还是在湿漉漉的浴室镜子上乱画笑脸。这种微小的改变可以使人们本能地对一个非人类实体做出更热情的反应。

清华大学-中国工程院知识智能联合研究中心、中国人工智能学会吴文俊人工智能科学技术奖评选基地联合发布了《2019人工智能发展报告》，遴选了13个人工智能的重点领域，包括深度学习、计算机视觉、语音识别、机器人等热点前沿技术的基础及应用研究、发展动向等。

用人工智能的摄像头和录音设备去监控，可是比养猪户自己看着要靠谱多了。基于这个思路，一个ai智慧养殖基地在当地建立了起来，擅长解读声音的某知名科技公司语音云扮演了技术角色，6个月时间第一批30头猪已经出栏。

人工智能本质上为类人智能，即追求设计和开发像人脑那样工作的软硬件系统。对于“智能”理解的差异，使人工智能分化为专用和通用两个不同分支。其实，专用和通用存在根本性差异：专用人工智能的目标是行为层面上“看起来像有智能”，通用人工智能关注系统从内在层面上“如何才能实现真正的智能”。