AlphaGo 首日击败九段围棋选手李世石，一时间成为了全球网络热门话题。尽管今日还有第二盘棋局，但大多数人看着 20 年间，人工智能（AI）已经从当初的击败国际象棋世界冠军的「深蓝」成长至今日的 AlphaGo，加之国际象棋与围棋间的难度和复杂度差异，认为 AI 的发展远远超出预期，甚至出现了如同科幻小说、电影中的 AI 威胁论。
孰不知，当多数人担忧「可怕的不是 AI 赢得比赛，而是 AI 故意输掉比赛时」，却忘记最重要的前提——无论是 AlphaGo 还是深蓝，他们都只是特定领域的 AI，谷歌对 AlphaGo 的定义是「围棋人工智能程序」。棋局的特殊性，使得 AlphaGo 背后的团队能够尽可能地量化、模拟棋手的决策，再借助越来越强大的硬件计算能力以及独有的「深度学习」系统，才获得了今天这样的成果。简化一下这个过程，即 AlphaGo 团队共同努力→计算机运算→战胜棋手，所以从根本上不过是一群人战胜了一个棋手。而单个样本根本无法用来衡量一整个群体，一个人更是无法代表全人类。即使今天 AlphaGo 再度获胜，单就围棋领域，也不能断言 AI 已经可以彻底碾压全人类的智慧。
实际上，AI 就是借助强大的运算能力和预置的一套系统去代替人类完成一部分的工作，或者是实现人际交互。我们所熟悉的 Siri 是 AI，常用的搜索引擎中也植入了 AI，自动驾驶汽车更是依赖于 AI。但它们是作为更加便捷的工具，一定程度上让人变得更「懒」罢了。
而回到人脑，科学研究至今，也仅仅知道大多数人的大脑仅仅利用了一小部分。人脑除了可以用计算机和 AI 去量化模拟、替代运作的部分外，更多的还是无法用生物学、心理学去量化、解释的未知领域。在 3D 打印技术和生物技术愈发成熟的今天，可以利用科学去制造义肢、假体来更换身体某个受损的部位，但强化人脑、甚至复制的人脑的科学技术却仅存在于《Limitless》之类的科幻作品里。
正如果壳采访英国曼彻斯特大学计算机科学教授史蒂夫·弗伯时，他所说的：
鉴于我们尚未解开人类思考之谜，我认为目前还没有足够理据来回答 AI 和人类在决策上的差别。我们目前能够确定的计算机与人脑之间的最大区别，在于计算机可以快速处理简单任务，而人脑可以低速处理复杂任务。
举个简单的例子，机器与机器之间的共同行为源自同样的代码和同一条流水线的制造工艺，人与人之间的相似行为却仅仅是依照共有的知识、文化以及环境所决定。机器是复制粘贴，人却是基于生存本能通过一系列复杂的思考、决策后才去做出，甚至是被迫做出和他人相同的行为。
当然，AI 威胁论并不是没有任何依据，最著名的莫过于美国科幻作家弗诺·文奇的「技术奇点」假设——技术发展将会在很短的时间内发生极大的接近于无限的进步。而技术奇点将由超越现今人类并且可以自我进化的机器智能或者其它形式的超级智能的出现所引发。可是，需要注意的是，人类文明和科技之所以随着时间发展越来越快，不单单是近几十年来计算机科技的兴起和成熟，而是随着时间推移以及一个又一个成熟理论的建立。当越来越多可以用来解释之前未知事件的成熟理论建立时，诸多问题自然迎刃而解。而这些理论的建立者，是人类，并非 AI。
因而，无论未来的发展如何，至少在一段可以预期的时间内，人脑和 AI 都将是相辅相成。不受生物机能限制的 AI 将和其他的生产力工具一样，代替人类完成生理上所限制的工作。如若在未来的某日人脑也将得到进一步的开发和利用，AI 甚至不会再如今日那般成为人类先锋研究的热点。
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