你应该对数学、数字、模拟、人工智能都有误解，抛开这些的严格意义不谈，只讨论你所表达出的观点。
人工智能的目标就是让机器有智能，不同的时代，这个问题的可实现目标是不一样的，采用的方法也不一样。
最初，人们想的是让机器代替人的繁琐计算，这就算让机器有智能了。拿现在的一个计算器，回到那个时代，绝对是智能的巅峰。但是现在，一台计算机都算不上智能，更不用说计算器了。
后来，有了多个人工智能学派，其中两个最大的派别是符号主义和连接主义。符号主义是用人提供先验知识，让机器执行这个先验知识，得到智能；连接主义旨在模拟神经元，让它像人一样学习智能。
目前的人工智能，理念是从数据中学习，让机器自己学习智能。这个方式的起点（不是提出的时间，提出时间很早），应该是概率统计应用到自然语言。统计学方法搞自然语言，跟原来的规则学派吵架就吵了15年。最后统计学方法胜出，不是吵架吵赢了，而是规则学派的人陆续退休了（吴军《数学之美》中的观点）。
总之，人工智能都是建立在当前的硬件计算基础上的，数字逻辑是最基础的构建电路的方法。
人工智能的目标就是让机器有智能，最初是人梳理知识，传授给机器。发现这种方法受限后，现在的思路就是让机器自己从数据中学习，目前来看，这是合理的方式。将来的发展有可能推翻这个思路，但是目前来说，没有人能提出更好的哲学层面的方法。
人工智能一定是限定在某个计算机结构基础上的，你让一个简单电路具有的智能，和一台超级计算机所具有的智能，肯定能力上是不一样的，就像蚂蚁的智能和人类的智能不一样一样。
如果你的目标不是机器智能，比如你要个生物智能，那么生个孩子应该是目前最靠谱的方案。
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