這個問題很有意思，個人認為人工智慧和人類相比，目前在個別單個領域人工智慧會或者已經趕超人類，比如AlphaGo這個新物種已經確實碾壓人類了，目前製造出來機器人基本都是單領域領先人類的，並沒有綜合領域的人工智慧領先人類。首先這是技術的侷限，Ai源於人工，有多少智慧就需要多少人工。人的思維認知是基於記憶，認知，推理產生的思維方式，最終產生意識決策行為。結合程式設計就是資料，演算法，需求推理決策，資料牽扯到質量和數量，演算法牽扯到準確精度，人在社會活動中記憶不斷增加，閱歷不斷沉澱，同樣的事情在不同的時間思考的結果都不一樣，在計算機程式設計裡就是資料的變化，導致了數學模型的進化，這是需要資料積累演變的，這也是機器學習是需要餵養資料的原因所在，AI所需要資料的產生和變化和一個人的成長是很類似的了，這是一個動態變化的過程也是程式設計的難點問題所在。所以說Ai源於人工，有多少智慧就需要多少人工。這種投入是長期的只要人類的進取之心不滅，人工智慧的訓練就需要不斷進化才能跟上人類的步伐。其次，人類關於自身未來的思考，不會完全依賴或者信賴人工智慧，這是人類在地球得以進化的本質，這種不安全感和繁殖生存的意願，會限制人類對人工智慧的開發和使用。

一定是人類，AI怎麼發展都是人敲的程式碼結果展現，但就效率及輸出結果在某些場景領域超越了過去人處理的方式，效率性，準確性，便捷性大大提高。

簡單點講，人工智慧是人訓練出來的，可以認為人工智慧只是工具，就像手機，電視，冰箱等，都只是服務於人的工具而已。人工智慧展現出的智慧，是人類智慧的結果。

舉個栗子，我們使用的智慧識花的APP, 是怎麼做到自動的來識別各種花草的呢，是人類使用上萬張花的圖片去訓練的，透過反覆的訓練，不斷的和正確答案進行擬合，得到穩定的模型。如果放一張沒有訓練過的花的圖片，模型是識別不到的。