1.你认为人工智能能超越人类大脑吗？
超不超越这个是一个伪命题，当谷歌AlphaGo在围棋界战胜人类以前以为机器无法超越的领域后，人类智能的尊严又一次被挑战，诸如百度大脑的视觉识别能力和IBM的沃森的百科知识回答能力都开始全面超越人类。。。虽然人类大脑的学习能力是目前计算机无法超越的，创造性思维也是人类引以为傲的资本。但是目前科技发展很快，只要掌握了人类学习思考的一般规律，机器思维一定会像指数爆炸性的提升，更何况机器处理器的运算速度是生物大脑无法企及的，未来全面超越人脑并不是不可能的事情，强AI就是人造的神，我们现在做的AI工作就是造神运动。
2.你认为人工智能近期最有可能实现的是什么？
数据挖掘、指纹识别、识图搜图、语音助手、无人驾驶、语音翻译、视觉处理、排名、预测、医疗辅助。。。
这些空洞概念已经说烂了，不多说了。
说说一些技术启发：
人机交互的关键是自然语言理解，而中文分词后的上下文理解越来越重要。
NLP统计语言模型，用统计语言模型表征自然语言这种上下文相关的特性，通过词频辅助标记出对话的重点和主题也是大方向。
学习与训练模型的语料库的丰富，让一些大概率同时出现的词语关联，通过关联度（权值）的提升，进行机器学习。可以先在数据库中以词条作为一种知识单元，运用数据关联的机制，让不同词条之间形成知识网络，通过语料训练来反复激活一组组关联的知识网进行强化和巩固，当训练成熟后人机问答，先激活这个知识网络，而后得到关联的知识数据，再可以通过格式化的句式组合，把相应的回答反馈给用户。这样的效果比传统的数据化的一对一QA，更智能化，并且是可学习的。
比如“红色”是一个知识单元，在构建这个单元的数据结构就需要预留一个可保存可扩展的关联项（可以是保存其他知识单元数据指针或其他知识单元的ID），比如通过词频标记或语料学习，“红色”可以对应“热情”、“革命”、“鲜血”等等关联词语，把词频率高的储存在知识单元的关联项数据段里，当以后出现“红色”的时候，整个知识网络中与“红色”相关的单元也会活跃，这种结构和人脑的运行原理是一样的，如稍加利用这种关联结构，将会对AI智能起到显著性成果。概率处理和知识关联是机器思维提升的突破口
3.你认为人工智能近期最迫切需要实现的是什么？
个人的几点建议：
1、个性化定制智能服务：
创造友好的社交机器人，帮助家庭管理他们每天的日常活动，以及方便与外部世界的连接，这个大多数开发AI的公司都或多或少的做到了，而带有情感反馈的交互，提供一种可以为用户量身定制的个性化智能服务的就比较少，定制情感，特殊记忆、癖好、故事等针对性强的用户体验，满足各个年龄层次的需求，无论是精神需求还是生理需求，这些个性化定制的前景很广阔，软硬件都需要跟进配合。
2、智能终端的配置提升与个体自主学习：
现在市面上的终端智能设备，无论是教学、娱乐机器人，都需要通过互联网处理人机交互的内容，比方说语音识别、语义处理、图像识别等都需要服务器支持后回传结果，这也造成了一种联网依赖，或者说智能核心在服务器那里，用户手里的却只是一个假AI，是一个动作执行器，当在没有联网环境的地方就是一个废物了。同时过多的联网也会给服务器带来过多的压力，不适应信息的即时处理。还有更重要的一点，这样的AI始终是一个伪AI，和服务器沟通的是JSON 数据文本，这种数据本身是无智能的无个性的，无法学习的，是一种依赖更是一种束缚。所以说提升本地化的、独立性的软硬件智能非常重要。人之所以神奇，因为我们的记忆是不同的，我们独立自主学习，通过自己的大脑思考做出个性的反应。如果我们的思想统一了，如果记忆统一了，或者人的一切听命与神的旨意，我们的智慧就不存在了。同样如果把智慧的处理都放到服务器上，与它联网的所有智能终端都是一个个傀儡，毫无个体智慧可言，更无法本地自主学习知识！这个是目前商业运用的交互机器人的通病！
该贴被LUAN编辑于2017-4-11 17:29:07
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