近期，大家對於人工智慧都超前關注，人工智慧越來越智慧的同時，也讓我們開始關注一個哲學難題，機器真的能思考嗎？是應該機械計算還是應該自主思考？1950年，艾倫·麥席森·圖靈在他名垂青史的論文《計算機器與智慧》的開篇説：“我建議大家考慮這個問題：‘機器能思考嗎？’” 而自從圖靈1950年的那一次發問之後，關於機器究竟能否像人類一樣思考的討論始終沒有停止，其中還包括對圖靈測試本身的批評。如今，人們正在努力讓機器大腦變得更像人腦，未來機器大腦在人類社會中的角色會是什麼？我們對於人工智慧的認知是否是客觀的？機器大腦何時可以無需人的干涉自主學習？
機器大腦的現狀如何？
2012年6月，華裔計算機科學家吳恩達和他帶領的谷歌大腦項目，運用深度學習的研究成果，使用1000台電腦創造出包含10億個連接的“神經網絡”，使機器系統學會自動識別貓。它的突破在於，研究者無需告訴機器“貓應該長成啥樣”，而由它去自主學習這個概念。從此，“機器學習”一詞逐漸被更多的普通人熟知。
計算機科學家吳恩達認為，機器學習是一門讓計算機在沒有明確編程的情況下進行學習的科學。“我所參與的一個研究項目就是教會機器人清潔房間。你會怎麼做呢？你可以先向機器人展示這些任務，然後它就能學習。機器人看到你拿了什麼物品、把它放置在什麼地方，以後你不在的時候它也可以這麼做。”
而對於機器大腦的神奇，拉裏·佩奇表示，他認為真正神奇的地方，在於它可以自主學習，無需人的干預。
機器大腦能像人腦一樣工作嗎？
姚期智在2000年因為計算理論、密碼學等方面的貢獻而獲得圖靈獎，他也是截至目前獲獎者中唯一的中國面孔。圖靈獎是計算機界最崇高的獎項，有“計算機界的諾貝爾獎”之稱。設立半個多世紀以來，全世界只有為計算機科學作出最傑出貢獻的數十位學者獲此殊榮。圖靈獎的名稱取自計算機科學先驅、被尊為“人工智慧之父”的英國科學家艾倫·麥席森·圖靈。
計算機科學家 2000年圖靈獎獲得者姚期智告訴我們説，其實傳統計算機算法理論研究，比較集中于對於特定問題的數學化研究。現在，人工智慧算法帶來了根本性的改變。人工智慧算法或深度學習算法，為很多計算問題帶來驚人的改進。在圖靈最先提出圖靈測試的時候，計算機的能力遠不如現在。現在，讓計算機和人類進行一段對話，看起來並不困難。
人類和計算機能力區別在哪？
計算機科學家 1986年圖靈獎獲得者約翰·霍普克洛夫特認為，人類和計算機的能力之間有本質區別。毫無疑問，在很多方面，計算機現在都比人類出色，但這些本質上都只是需要大量計算。
計算機科學和神經學給了機器大腦機會？
儘管還需要很多努力，但人們正在努力讓機器大腦變得更像人腦。如今，不少人工智慧研究者和創業者都是神經科學的專家。具有神經科學背景的計算機科學家，成了有意于發展深度學習的大型科技公司爭搶的對象——比如谷歌旗下DeepMind公司的創始人德米斯·哈薩比斯，他被稱為超級圍棋人工智慧程序AlphaGo之父。
DeepMind公司創始人德米斯·哈薩比斯認為AlphaGo啟示我們，在更廣泛的任務中使用人工智慧，與人類專家一同尋找並解決問題。
谷歌公司聯合創始人拉裏·佩奇表示，其實，德米斯有神經科學和計算機科學的背景。他曾經重返校園攻讀博士學位，課題是研究人類大腦。在神經學和計算機科學交叉的領域，看到了許多令人激動的成果，這些成果有助於人類去理解怎樣才能製造出智慧機器，然後做一些非常有趣的事情。
沈南鵬：人工智慧沒那麼超前,還處於早期階段!
紅杉資本全球執行合夥人沈南鵬：我感覺可能整體媒體把人工智慧稍微有點想的超前一點。比如講阿爾法狗和我們圍棋手的比賽，這是在特別特定的場景下面作為人工智慧手段，確實有可能戰勝人類，但是不表明它在很多運用層面上面已經到了可以實際産生運用，商業價值的時候，這應該講還是比較早期的階段。
小結：從感知能力到大腦結構，人類的探索從來沒有停止。人工智慧發展到今天，機器和人體的結合成為了最熱門的探索方向。它反映的，正是人們對生命本身的研究，這也是我們最重要的使命之一。我是誰？我從哪來？我為什麼是這樣？我會變成什麼樣？要想認識你自己，生命科學可以提供最合理的視角。而計算機科學和人工智慧，將可能成為我們打開生命謎題大門的金鑰匙。
