而今，人们很容易相信人工智能已经变得像人类智慧一样聪明了。比如，前一段时间，谷歌发布了Duplex AI，能够帮助用户完成外呼预定美发沙龙和餐馆等操作。由于它的声音几乎与人类一模一样，所以在整个过程中可以瞒过其对话伙伴，使之认为自己是人类。

此外，谷歌开发的人工智能机器人AlphaGo，在最复杂的棋盘游戏中击败了世界冠军。美国FDA批准了达芬奇手术系统，使其成为美国第一个可在手术室使用的机器人系统。还有很多的事件可以表明，在不久的将来，机器人有可能会让人类身处失业的状态。

人工智能擅长处理数据，不善于抽象思考

举个例子，图像识别。如果给出深度神经网络、深度学习算法的基础结构以及足够多的标记图像，人工智能就可以用非常复杂的方式进行数据对比，并找到定义每种类型对象的相关性和模式，进而实现用该信息标记之前从未见过的图像中的对象。当然，语音识别的过程也是如此：如果有足够多的人的声音的数字样本，神经网络可以找到人的声音中的共同模式并确定某段录音是否属于那个人。

事实上，我们所了解的人工智能的应用，无论是图像识别到语言处理、数据分析和预测分析，亦或是能够驱逐恶意网络流量的人工智能网络安全工具，甚至是玩电脑游戏的复杂AI项目，都有这样一个同样的规则。只不过，技术不断在改变和进步。

正如有句老话说的是“人无完人”，所以AI也有自己的缺点， Duplex AI它可能非常擅长预订餐厅或美发沙龙，但这是两项非常狭窄且非常具体的任务。甚至这个人工智能还可以使用人类的语腔语调完成一次模仿人类对话的自然行为，但一旦谈话偏离了轨道，Duplex就会很难以连贯的方式对答，在这种情况下，它要么终止对话，要么在人类的帮助下才能以有意义的方式继续对话。而它欠缺的就是抽象思考、常识的运用以及知识迁移。

人类不善于处理数据，擅长做抽象决策

人类在存储和处理信息方面非常糟糕。比如，想要记住一首歌的歌词，必须多次循环听才能记住它;但对于计算机来说，记住一首歌词就像在应用程序中按“保存”或将文件复制到其硬盘中一样简单。同样，对于人类来说，不记忆也是很困难的。即使尽自己所能，一些不是很好的记忆还是会存在自己的脑海里。而对于计算机来说，忘记一些东西就像删除文件一样简单。人类或许能够执行与计算机相同的任务，只不过在人类识别和标记图像所花费的时间内，AI算法可以完成对一百万个图像的分类。毫不夸张的说，计算机的绝对处理速度使它们能够在涉及数学计算和数据处理的任何任务中超过人类。

举个例子，当人们第一次接触视频游戏时，他们可以快速地将日常生活中的知识转移到游戏环境里，像远离坑，壁架，火和尖尖的东西(或跳过它们)。他们知道必须要躲避子弹、避免被车辆撞到才能生存。但对于AI来说，每个视频游戏都是一个新的未知的世界，它必须从头学习。人类可以发明新事物，包括已经引领人工智能时代的所有技术，而AI只能获取数据，进行比较，提出新的组合和演示，并根据之前的序列预测趋势。

人工智能与人类智能截然不同，请停止比较

总而言之，所有这些都不意味着人工智能优于人类智能，反之亦然。因为本质上，二者就是完全不同的东西。AI擅长重复性任务，这些任务具有明确定义的边界，可以用数据表示，而且对于需要完成基于不完整信息，凭直觉做出决策的任务来说，往往表现的很糟糕。相比之下，人类智能适用于需要常识和抽象决策的环境，而对于需要进行大量实时计算和数据处理的任务则表现不佳。人工智能与人类智能相辅相成，弥补了彼此的不足。因此，他们可以一起完成任何自己无法单独完成的任务。

诚然，现在人工智能可以做越来越多的事情，它们的逻辑也变得更为复杂，所以它们有能力去应对更复杂的情况，以及处理更多的变量参数。但是人工智能和人类各自的强项都体现在不同的领域，这意味着我们需要探索的是共生关系，而不是竞争关系。

随着人工智能变得善于执行更多的任务，作为人类，我们将有更多的时间把我们的智慧用于具有创造性、社交性、艺术性、体育、文学、诗歌以及其他有价值的应用中。到那个时候，我们就使用我们的增强智能工具来增加这些工作的创造力了。

最后，我们不是机器，机器也不是人类，未来将是人工智能和人类智能共同构建的!