人类创造更强大的智能有两条路径，一是从生命科学出发，通过改造基因或者直接改造大脑来获取更强大的智能；二是从人工智能出发，创造一种新形式的智能。现在看来，这两条路径都困难重重，甚至比解决世界的问题都要更困难，这是人类面临智能危机的根本原因。
为什么AI总是很难落地？为什么人工智能常常被人诟病？有人说这是由于科幻电影、科幻小说、电子游戏、新闻媒体等造成的，这个观点有一定的合理成分，但还有一个更重要的事实为大家所忽略，那就是本应为“人机环境系统融合智能”常常被误认为是“人工智能（甚至是一些算法）”所致。
伦理对人而言还是一个很难遵守的复杂体系，对机器而言则更加难以理解......人机智能是人—机—环境系统相互作用而产生的新型智能系统。其与人类智能、人工智能的差异具体表现在3个方面。
“通用”软件和“通用”硬件就可以通吃。虽然这种做法在信息领域很常见，但在人工智能领域通常行不通，因为信息产业所涉及的通信、计算机、控制技术都建立在坚实的理论基础上，具有很强的通用性，产业道路和目标都很明确。但人工智能至今还没有完整的理论，唯一有的就是算法。
当今社会的数字化进程，带来了人体的抽象化。在工作场所、公共场合乃至私密领域，人已经不再是一个实体，而是抽象为离散的流动状态，也就是数据化的我们，流向了公共服务部门、商业实体。我们以无法自我控制的方式，被分类、标记、分析，并且成为一个个干预目标。
我认为AlphaGo有点像游戏。人类冠军棋手非常优秀，非常擅长发现模式等。但面对可以进行大规模搜索的AI，人类最终会失去这种能力。这并不意味着人类不聪明，人类聪明得多，可以理解很多不同的事物，如语义理解和社会关系等。而计算机非常狭隘地只专注于一件事，慢慢地这些系统肯定会变得不那么狭窄，但仍然会非常狭隘
人类是细胞生物，所以大脑才是一个个神经元组成的网络，如果认为人工智能内部也应该是由一个个单元组成，那就有点东施效颦了。我们需要反思，与大脑类似的智能架构适合在计算机上重现吗？是否存在更加高效、更加适合计算机的智能实现方式？
早在上世纪60年代，麻省理工学院的两位学者就已经编写过一个名叫Eliza的聊天AI。它可以从自己的文本库中选出一些语句来对人们的提问进行回应。但我们都知道，它所做的一切只不过是按照程序行事。
在公共场合，智能垃圾桶会知道自己什么时候已经满了，公路会知道它们何时会裂缝，超市货架会知道它们何时被买空。每个系统都会把信息传给负责处理这个问题的人（或机器）。智能指示牌、路灯和交通指示灯将直接与经过此地的无人驾驶汽车进行交流。
2014年，以太坊的联合创始人以及波尔卡圆点的创建者加文·伍德，第一次公开提出了Web3.0的概念。“Web3.0最特别的就是，用户所创造的数字内容，所有权和控制权都归属于用户，用户所创造的价值可以由用户自主选择与他人签订协议进行分配。”李克秋说。
人类发展总共有26种通用目的技术，而人工智能就是其中一种。硅谷创业教父史蒂夫·霍夫曼认为，人工智能是一股极强的趋势，它会改变地球上的一切行业。
