人工智能的水平较低是因为数据库不足和运算处理速度不够吗？
是因为路子不对（没有否定目前人工智能进展的意思）。因为目前人工智能是真的”人工“智能，只要没了人工，便没有智能。 这句话怎么理解？简单讲，就是一个神经网络做什么，取决于你给它的输入。我们人类学习，有个学习目标后，会自己寻找“训练资料”，也就是找书看。而神经网络不会自己寻找“训练资料”。（题外话，可以略过：尽管有个训练方法叫主动学习（Active Learning），但也是在给定的未标记训练数据里找，而且找到合适的数据后，还得人工给这个数据打标记） 当然，这里说“智能”，主要指人类定义的综合智能，例如单项技能能力及融会贯通的能力。如果智能指的是单向能力，那么很多方面计算机都超越人类了，例如图像识别率，下围棋水平等。但说到融合贯通的能力，也就是通用的推理能力，人类目前很难造出能和自己媲美的机器，因为人类是怎么实现推理的这个过程，推理时各种信号是怎么传递的，人类也不太清楚其细节。  我之前被收录的一篇回答（如果神经网络规模足够大，会产生智能吗？）里说到，神经网络模拟的是一个个大脑功能，最多是大脑的一个分区，而不是大脑本身。这句话不好理解？举个例子： 我们走去小卖部买瓶水这个简单过程，需要大脑这样协调：首先是眼球接受到光信号，然后传到视觉皮层，然后视觉信号传到前额皮质区（负责评估潜在未来行动的脑区），右后部海马活动计算潜在未来路径的数量。这么一个简单的过程，人工智能依然难以实现。 这个过程和自动驾驶比较接近，但自动驾驶系统的的每个子系统也是”知道“，而不”理解“。例如当路面识别系统遇到新的障碍物，就可能识别不出来了。例如今年六月特斯拉的AutoPilot就出问题了，因为基于”知道“的AutoPilot只知道正常行驶的货车，但”躺下“的货车它就不认识了（据新闻说因为货车车顶反白光，让AutoPilot摄像头产生致盲反应） 同样道理，有的识别系统只知道谁是谁，并不能力理解其形态。例如抓拍行人闯红灯的系统，只知道当下状态是红灯，这时候镜头前有个董明珠（的图），结果就直接认为董明珠穿红灯了，而不会做推理，贴在公交上的照片只是个广告，而且不是三维的。 同样的事情，董明珠遇到过后，赵雅芝也遇到了。 检测到小车，坐着的人，斑马线，于是判断这个人非机动车过斑马线没有下车推行。这就是“知道”但不“理解”的人工智障。 而怎么实现”理解“，进而”推理“，才是人工智能取得突破的关键。但目前在实现推理上，业界取得的成绩还是不够。实现了理解，进而推理，才能走向强人工智能。关于怎么实现强人工智能，其实目前还没答案，但我也在另一个回答里分享了强人工智能可能出现的契机。 而现在的人工智能，主要是靠机器学习这一波浪潮撑起来的。而机器学习，有个漫画讲得有点道理（虽然不完全对） 还是那句，神经网络只是“知道”，并不“理解” 而且效率是低效到令人发指的。神经网络优化一直是学术界工业界都在研究的问题，例如如何剪枝不会减少性能。现在业界最强的AI全是暴力美学，例如业界最强的GPT-3。下图是其参数数量和其他模型的比较，横轴的是模型出现的年份，纵轴是参数数量。不点击原图你多没法看得清了。如果你看不清原图，直观感受下其参数的差距。右上角的是GPT-3，图片下方的是其他模型。 GPT-3已经1700亿个神经元了，约等于人脑两倍的神经元，也是很多看起来就很“蠢”的回答。你别看业界吹得GPT-3多神，其实是对表现好的地方进行cherry-picking而已，很多情况下GPT-3给出的答案也是很难明白的。更别说GPT-3训练费用也达到惊人的1200万美元。人工智能大佬Gary Marcus也批评媒体搞cherry-picking误导读者。 至于GPT-3都出现了哪些搞笑的回答，详情可以参考我的另一个回答 下面是一个与GPT-3人机对话的结果 脚有两只眼睛？脚上长鸡眼了吗？ 你一个神经网络可以有几百亿个神经元，但如果你这个神经网络要完成多项任务，就会有灾难性遗忘[1]。这也是GPT-3有1700个神经元但没用来搞ImageNet的原因。 如果”一个“神经网络不行。那么有没可能通过工程的方法，设置多个神经网络，让其各司其职，实现智能呢？对人类来说，我今天搬砖，我明天可以可以搬水管，搬的方法都一样。但是要用人工智能来做这个事，首先它需要有神经网络识别砖头和水管，然后知道”搬“这个动作的触发时机，万一明天要搬轮胎，那之前只能之别砖头和水管的网络就要重新训练。人工智能能穷尽有限状态里的可能性，但不能穷尽人类已有的知识，即使想去穷尽人类目前的知识，那个工程量也并不是目前能搞得定的。