很多關於人工智能的專著或教材都會提及著名的圖靈測試。圖靈測試的目的是測試計算機是否具有智能。測試是這樣進行的：把一個人單獨關在一個房間裏，這個人被稱爲詢問者，通過一個文本輸入輸出終端與外部聯繫。詢問者提出的問題可以由計算機來解答，也可以由人來解答。如果詢問者不能區分答案是由計算機給出的還是由人給出的，就可以認爲計算機是有智能的。
圖靈測試儘管被不少人認爲是有意義的，可批評的意見也不少。
1980年，哲學家約翰·西爾勒提出“中文屋子”的假想實驗。一般人都認爲“中文屋子”實驗證明了：即使機器通過了圖靈測試，其實也沒有智能。
圍繞着圖靈測試的爭論，恰好反映對“智能”定義的爭論。
20世紀90年代以來，儘管有日本開發第五代（智能）計算機失敗的影響，人們並沒有停止前進的腳步，一直到現在，各種各樣以解決實際問題爲目的的人工智能方法與技術層出不窮。
比如說，機器人已經有了一定的自主行走能力，遇到障礙物會停下來或繞過；機器人可以和人進行簡單對話；計算機能識別不少印刷符號；計算機視覺技術能識別一些圖像或跟蹤圖像中運動的目標。
美國航空航天局開發了第一個船載自主規劃程序（稱遠程智能體），在遠離地球幾百萬公里的太空，用於控制航天器的操作調度。遠程智能體根據地面制定的高級目標生成規劃，並在規劃執行過程中間使航天器運轉——當發生問題時進行檢測、診斷以及恢復。
無人駕駛汽車似乎在接近實用。
我們的銀行卡、×××也都變成了ic卡（智能卡）。
手機只要有了操作系統，就叫智能手機。
以上這些技術或簡單或複雜，都有一個共同特點，即開發者並不是特別關心人類是如何實現其智能行爲，甚至不考慮究竟怎樣才叫“智能”，只是以解決問題或部分解決問題爲出發點；只求在功能上實現“智能”即可。只要是使用了計算機，只要是系統的行爲和人的行爲類似或接近，就將其稱爲“智能”。
我們把這樣的“ai”稱爲“應用ai”（appliedai）、“窄ai”（narrowai）或者稱爲“弱ai（weakai）。我也把這樣的ai稱爲爬樹型的ai，其實他們從一開始就沒想到要去月亮。
還是讓我們回到“智能”的定義，“智能”是指高級生物（主要是人類）認知過程（包括：感覺、表徵、記憶、概念形成、意識、辨識、判斷、推理、決策、知識形成、問題解決）的能力。
儘管定義不太好下，需要列出一個長長的（可能永遠也列不完的）有關“智能”特性的單子，但我們總不能因爲機器只是具有記憶就將其稱爲“智能的”，否則，一個晶體管或者一個門電路也都是有“智能”的了；也不能因爲機器能夠簡單地適應環境就將其稱爲“智能”，因爲任何一個自動控制系統都可以有這樣的功能。
其實，有些“人工智能”還是不稱爲“人工智能”爲好。如果一定要叫“人工智能”，我就把他們叫做“僞人工智能”。
有人認爲：“把神經網絡歸類於人工智能可能不合適，而歸類爲計算智能則更能說明問題的實質。進化計算、人工生命和模糊邏輯系統的某些課題，也都歸類於計算智能。”
不過，我覺得，送走了神卻又請來了鬼。既然不叫“人工智能”，爲何又來個什麼“xx智能”？那到底是什麼的“智能”呢？顯然，只能是人的智能。那麼，哪種科學方法又不是人的智能呢？
最後，我們來談談“強人工智能”（強ai，即strongai）也稱爲“通用ai”（generalai)。
我個人認爲，所謂“強ai”有兩個特點：其一，機器所實現的“智能”水平至少要與人類相當甚至超過人類；其二，“智能”的實現是以模仿人類的認知過程來實現的。
這就是造火箭的人工智能了，因爲目標是要到月亮上，爬樹是解決不了問題的。
20世紀70年代，認知科學開始創立，這是一門研究人類認知過程的學科。其分支有：心智哲學、認知心理學、認知神經科學、認知人類學、認知語言學以及人工智能。
確實，要想搞清楚人類的心智，實現與心智發展過程實在是太難了，那麼，用機器實現起來就更難！
設想一下，一個簡單的過馬路的過程，你能用計算機實現嗎（請注意，是用你過馬路的方式）？
你是如何識別一張桌子的？無論它是大是小，無論它的式樣、顏色如何，無論它是正着放還是反着放，無論它是否少了一條或兩條腿，無論它是否缺了一個角，你都輕易地能識別。但是，你能把這個過程表達清楚並用計算機實現嗎？你能講得清楚自己頭腦裏各種概念是如何形成的嗎？
就連人們引以爲豪的計算機的記憶能力，人類也不一定完全輸給它。設想一下，當你獨自一人在異鄉行走時，遠處飄來一陣若有若無的奇特氣味，就會一下子勾起你沉睡多年的記憶，各種景象如潮水般在你的腦海裏翻騰。這裏絕沒有任何的搜索過程，難道不奇妙嗎？
話又說回來，不管有多難，人類一直沒有放棄夢想。
就以一位朋友的話作爲結語吧：我們都不是上帝，但是人類的理想就是不斷接近上帝！
想了解更多人工智能資訊機器人請登錄Giiso智搜: http://www.giiso.com 謝謝