早在上世紀80年代，日新月異的計算機技術就曾引發激烈的辯論：機器能否超越人類？三十年后的今天，機器已經可以求解微分方程、設計分析集成電路、合成人類自然語言，還有作曲、寫小說、編新聞稿，甚至能用幾十個小時“重新發現”牛頓的力學公式。連牛頓都“超越”了，微軟張亞勤還要發出“未來5至10年機器的智能會超過一般人”的預言，似乎有幾分“過去時”的意味。

根據張亞勤透露，微軟正在進行多個人工智能研究項目，“小冰”則是云計算、機器學習、深度神經網絡等課題的階段性成果。不久的將來，機器就可以對主人察言觀色。

如果人工智能研究不以解決具體問題，如診斷疾病、模態識別，而以超過人類為目標，那就應當先搞清兩大根本性問題。

第一，搞清人類的思維方式。張亞勤承認“人類可能永遠都不會知道大腦詳細的構成和工作原理，也無法完全模仿大腦的運算，”但是他認為“由于海量數據、大量計算，以及結合合理的算法所達到的結果甚至是可能超越人腦的。”張亞勤的觀點很有代表性，弊病是目標不明、路徑不清。

目標不明，試圖超越自己不能理解的東西，難免會出現顏回遇到的情況“仰之彌高，鉆之彌堅，瞻之在前，忽焉在后。”

路徑不清，沿二進制邏輯運算之路難以超越人類智慧?，F有人工智能大廈是建立在二進制邏輯運算之上的。計算機歸根結底只能認別0和1，就象小朋友，把電影里的角色分為“好人”和“壞人”。假如某星球的“世界杯”，每場比賽有三支球隊同時上場，那里的生物一定比地球人更智慧。人類的思維是生化反應，不會象電腦一樣只有“高電位”和“低電位”兩種狀態。生物芯片取代半導體硅片的生物計算機和量子計算或許能夠超過人類，但希望不一定屬于是微軟、谷歌這些今日的巨頭。

第二，決定賦予還是預先阻止機器獲得“求生本能”。所謂求生本能就是對自己生命的愛，從這種愛可以衍生出貪婪、恐懼等情感。從小小孩童的好奇心到太空探索，根本的驅動力就是人類的求生本能。

沒有求生本能，機器無法超越人類，有了求生本能，懂得愛自己的“生命”，人類對它們有何價值？機器需要人類為它做飯、打掃房間嗎？試圖關掉電源，終結機器“生命”的人會不會被能夠“察言觀色”的機器先發制人地終結？

如果象某些專家想象的那樣，機器復雜到一定程度就會自動產生求生本能，人類應當討論的就不是“機器何時超過我們”而是“如何防止機器超過我們”。