近日，搜狗CEO王小川在一次演講中說，人工智能現在的智力其實還不到人類一歲的水平，因為同樣一張圖，小孩子只要教一遍，下次就有可能記住圖中的物體，但人工智能如果要分辨出圖中物體，則需要有幾百萬張的圖庫做支撐，在這些圖中如果有很多圖顯示了同一個標簽，那么系統就會認定這張圖中的物體是什么了。雖然外界對于人工智能具體的智力水平都有不同的說法，但可以肯定的是，還沒有到人類平均水平。

為了找出我們的大腦為何比人工系統更善于學習的原因，以此研究出更先進的人工智能，美國情報研究計劃署（IARPA）在哈佛大學召集了三個團隊，提供了共2800萬美元的資金讓他們來研究這件事。

哈佛工程與應用科學學院（SEAS）的研究員約翰·保爾森（John A. Paulson），大腦科學中心（CBS）以及分子和細胞生物學系的任務是記錄大腦視覺皮層中的活動。他們必須找出大腦神經元之間的彼此連接。然后，他們必須使用收集到的數據找出一個方法來構建更好的人工智能系統。

哈佛的助理教授向媒體說道：

“這是一個月球探測器的挑戰，類似于人類基因組計劃的范圍。科學記錄這些活動的價值在于這些神經元以及他們之間的單獨映射是巨大的。不過這些僅僅是這項工程的一小部分工作。當我們計算出大腦學習的基本原理，不難想象我們zui終能夠設計出可以匹配人類，甚至是超越人類的人工智能系統。”

當整個項目共產生了拍字節（或者160萬CDs），研究員相信它會在計算上優先其他系統。當然，在項目進行期間，他們還要想辦法如何管理這些數據，以及加速項目進程。

zui近，由于人工智能的發展開始有了較明顯的起色，越來越多地機構開始加入進來。在學校方面，除了斯坦福等人工智能研究，上個月，劍橋大學花1000萬英鎊成立了一個人工智能研究中心，不過，他們的初衷并不是為了研究出更先進的人工智能，而是為了研究人工智能在發展的過程中帶給人類的機遇與挑戰，從而防止機器人在21世紀會控制世界。看來，人工智能不夠先進和過于先進都是一個問題，關鍵在于找到中間的那個度。