基于现阶段的人工智能原理的人工智能，是不可能比人更聪明的。虽然人工智能在很多领域显示出了绝对优势，比如阿尔法狗和阿尔法零在围棋的棋力上超过所有人类，IRM的Watson判案上好于专业的法官，在诊断病情上，好于专业的医生，甚至在可预见的未来，无人驾驶汽车的安全性要好于司机。这些智能说明人工智能在某些领域要强于人类，比如计算器在计算方面要强于人类，所以人工智能是更好的工具。它们有几个先天的弱点，让他们无法在智力上战胜人类。
现阶段的人工智能，是从穷举模式的计算器上发展出来的。
在深蓝的时代，电脑称雄国际象棋，靠的是穷举法的算力
到了阿尔法狗，发展到有监督的机器学习时代，算法的基本原理变成回归分析，通过大量的输入棋谱，让机器找到最佳策略，节省了算力。
最后发展到阿尔法零，无监督机器学习阶段，不需要被人类过去得到的结果所束缚，直接通过类似左右互博的手法，在自我挑战中发现最优策略。
然而，基于这种原理的人工智能，只能让它们成为更好的工具，在现实世界的智力对抗上，仍然一定会输给人类。
之所以深蓝模式的电脑在几十年都没有在围棋盘上战胜人类，说明即使一个小小的棋盘，也能让最强大的算力耗尽。有策略感，局势感的人很容易在围棋上赢深蓝。这也是为什么现阶段的人工智能被开发出来。机器学习让电脑不再穷举，而是找到最优路径，从而降低了算力要求，提高了效率。
你以为在现实世界中，人在和阿尔法狗的对抗中会好好和它下棋吗，错！人类会跨界。
给它断电让它下不成不就得了。只要稍微一跨界，人工智能的优势就是0. 人类有一百种方法让阿尔法狗下不成这盘棋。
机器学习，无论是有监督的，还是无监督的，操作的第一步就是划界。阿尔法狗的界限是棋盘，Watson的界限是某个领域的文档资料。只有划定了范围，他们才能在范围内无限的重复，以求最优解。它对来自于界限之外的攻击，没有任何防御能力。
那么，如果有人造一台超级电脑，把所有已知领域的人工智能都整合到一起，让它完成闭合内循环，横跨很多领域，那么人工智能在现实世界总能胜过人类了吧，不行！
人工智能的优势是，在它能发挥作用的领域，找到最优路径，做到最好。
在本领域做到最好，被来自其他领域的攻击轻而易举的击垮的例子很多。当年的诺基亚在非智能手机方面是绝对的第一，只因为苹果开启了智能手机时代，诺基亚便一蹶不振。
人工智能在人类的帮助下，能跨领域，并不说明有能力自主跨领域。人工智能没有认知能力，人类可以通过自己的认知能力，找到新的领域，通过新的领域把人工智能击败。
如果人工智能能奴役人类，借助人类的能力发展自己，它仍然不是最强智力。
基于回归分析算法的人工智能，求的是最优解。也就是说，人工智能不会犯错。这就是人工智能的最大弱点。在有限的棋盘，这是可能的。但是，现实世界无论在宏观上还是在微观上，都是无限的。有限领域的最优解，在无限领域的环境内，是无效的。
人工智能要走的路，肯定是一条最优的路。可是，在时间维度上足够长，只有有坑，人工智能一定会往里掉的。如果坑在未知领域，人工智能会在不知不觉中走向死路。所以，理论上说，没有最优路径，多变的环境让任何路都可能是死路。
而智能不够的人类，会在在多方向上探索，不纠结于特定的一条路，反而能赢。
人类不具备最强智能，但是人类是最强智能的载体。由于世界的无限多变，穷举法没错，没有任何其他任何捷径可走。只有通过DNA的方式，才有可能尝试无限的可能，去每条路上栽跟头，用无限的牺牲，找出正确的路。
DNA布局于所有有生命的东西：能自由行动的动物，不能自由行动的植物，依赖环境的真菌，和对环境要求很低的连自我意识都没有的病毒。虽然人类有智能，人类并不是DNA的最优路径，甚至动物界都不是。它让他们每种都环境中随机的无限的变异，在环境的演变中慢慢演化。DNA通过给生物一点点生殖方面的快感，让他们一代代的把自己的优化编码往下传。人类以为自己是万物的灵长，却不知自己只是DNA的无差别的优化自己的载体之一。
这样的结果是，DNA达到了最大的生存概率。即使发生核战，小行星撞击，甚至更大的灾难，顶多是对环境依赖程度高的物种如人类和动植物被淘汰，微生物界仍然能存活。
存在于所有可能的领域，在所以可能的方向上进化，达到最大的生存几率，这才是最强智能。
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