1. 形態

1.1. 科幻小説及影視作品中所承載的人類想象力，遠比真實世界要精彩得多，也超前得多

1.2. 1999年，好萊塢相繼誕生了兩部科幻大作—《黑客帝國》和《異次元駭客》

1.2.1. 《黑客帝國》對人工智能的態度無疑是最消極的，即人工智能成為遠超人類的新物種後，必將導致人類的毀滅
1.2.2. 《異次元駭客》
1.2.2.1. “世界1999”中的科學家創造出一個“虛擬世界1937”，卻沒想到自己的世界也是一個由2024年科學家創造出的虛擬世界，更為神奇的是“世界1999”的男主角最後成功穿越來到了真實的“世界2024”（替代了他的“藍本”）
1.2.2.2. 如果大腦的思維能夠解碼、遷移，人和虛擬世界中的代碼又有何分別

1.3. 第一種類型是擬人化的個體機器人

1.4. 第二種類型是虛擬化的人類助手

1.5. 第三種類型則是脱離人類控制，甚至主宰人類的超級人工智能系統

1.5.1. 《黑客帝國》中無所不在的“Matrix”，不僅可以在虛擬世界中控制人類的精神，還可以在現實世界中控制烏賊機器人攻擊覺醒的人類
1.5.2. 《疑犯追蹤》中善良的人工智能系統“The Machine”和邪惡的人工智能系統“Samaritan”，都能夠調用社會資源，僱傭人類為其所用
1.5.3. 人工智能無疑成了主宰人類的“神”，擁有人類幾乎全部知識、具有獨立意志的人工智能系統成為人類最大的威脅
1.5.4. IBM人工智能系統Watson、谷歌人工智能平台等則是第三種類型，它們默默收集並處理世界各個地方、各個行業的數據，它們能夠勝任多種多樣的智能任務，但公眾在日常生活中卻難以感受它們的存在

2. 未來進化方向

2.1. 影視劇或許能夠啓發我們思考未來人工智能的形態，以及人類與人工智能的關係如何發展，卻沒法告訴我們當下的弱人工智能技術將如何演化

2.2. 預測技術的發展趨勢遠比幻想未來要困難得多

2.3. 在人工智能60餘年的歷史中，算力、算法和數據無疑是最核心的發展要素

2.3.1. 支持向量機和深度學習等機器學習技術的誕生，能夠直接開創人工智能的新時代，這是算法的力量
2.3.2. 算法的發展也離不開計算能力、數據量的提升
2.3.3. 深度學習算法的提出，就是以摩爾定律下芯片計算能力突飛猛進為前提的
2.3.4. 在人工智能1.0時代到3.0時代初期這一階段，計算能力和數據量都處於低水平，這時一種新算法的提出往往能夠為人工智能的發展帶來突破，算法成為驅動人工智能發展的關鍵要素
2.3.5. 在深度學習時代，計算能力和數據量處於高水平狀態，這時高質量的數據成為人工智能發展的關鍵，算法的重要性則大幅下降

2.4. 兩種路徑

2.4.1. 基於大數據利用的人工智能，可以簡稱為“數據智能”
2.4.1.1. 尤其是在深度學習時代，如何通過機器學習技術對大數據進行處理、分析和挖掘，提取數據中所包含的有價值的信息和知識，將成為發展人工智能的關鍵
2.4.1.2. 當下大熱的生成式對抗網絡(GAN)、膠囊網絡(capsule networks)、自動學習機器(AutoML)、元學習(meta-learning)和遷移學習(transfer learning)等都屬於這一範
2.4.1.3. 如何用小數據解決大問題、完成多任務
2.4.2. 基於腦科學、認知科學或心理學的全新機制的人工智能，可以簡稱為“機制智能”
2.4.3. 數據智能和機制智能絕非對立的關係，數據智能的某一些技術可能會演變為機制智能，機制智能的某一些思路或許特別適合處理以前難以應付的數據類型
2.4.3.1. 人工智能的進化方向是難以預料的，也非人的意志所能左右的
2.4.3.2. 當下最關鍵的，是身處大數據時代的我們，怎樣消化和利用好現有的機器學習、深度學習技術，解決人類社會和自然生態中最緊迫的問題

2.5. 人類自誕生以來，就一直在創造工具、利用工具，來改造自身社會和自然環境

2.6. 人工智能與人類將可能在最大限度上進行互補，人工智能擅長快速計算、處理大數據，而人類擅長抽象思考、舉一反三多角度思考，兩種“智能”各有所長又各有所短，完全可以有機結合起來，並不存在誰替代誰的問題

3.1. 當下人工智能取得的進展和成功，都是源於弱人工智能的研究

3.2. 人類具有強人工智能，人類意識是生物神經系統這個大規模非線性動力學系統涌現出的功能

3.3. “結構仿腦，功能類腦，性能超腦”，是以生物大腦為藍本，先從結構仿真入手，構建出模仿神經系統的電子結構，再加以外界刺激進行訓練，最終使其獲得與生物大腦相同的功能

3.4. 人類大腦是一個超高維度的複雜系統，想實現結構上的模擬又談何容易

3.5. 可能性