人工智慧的核心是瞭解周圍的環境，對環境給予判斷並作出相應的反應，以求得最大機率的成功。僅僅是從字面上的意義來看，人工智慧是附屬於人類的，對其生活、工作環境無限模擬感知的一種過程，最終目標必然是代替一部分只有人類才能完成的工作，比如工具的使用、知識的積累和技術功能的拓展。因此，人工智慧也許存在一個邊界，那就是人類自己。

也許會有人提出人工智慧無限制的發展會超越人類本身，但試想一下，如果AI有了人類所謂的“意識”，那麼他們將不會被稱為人工智慧了，那將是全新的物種，會有新的名字。以新物種的角度來看待人類，就如同我們看待猩猩那樣，我們不會把自己稱為“猩智慧“的。

人工智慧的目標

人工智慧定義上的目標如果不變，其發展就是以它的定義為核心方向的進步，可以包括如下幾個方面：

知識庫。建立計算機能夠高效理解運用的資料庫，發展出非人類語音屬性的機器語音，大大提高人工智慧交流效率，包含已知的一切客觀的事物資訊，自然規律和研究方法。

自我學習。人工智自己能夠學習，從0到1的過程已經完成，更多的是從1到100000，讓AI自主學習，反饋和修正。由於人類設計的侷限性，人工智慧會被限制於監督學習和非監督學習之下，這一邏輯壁壘是區分人工智慧的關鍵，人工智慧朝著其定義發展的結果是，無限地模擬人類的學習方式，由單一任務下的學習向多工自主學習發展。

邏輯判斷。人工智慧的邏輯判斷必然要依賴於其學習，只有能夠自主學習，才會產生更接近人類的邏輯判斷結果。機器要突破的一點就是，目前仍沒能和人類媲美，對特定的任務結果產生預測。但參考“波士頓動力”的機器人，這一方面進展很快。得益於一些列先進演算法的實現，人工智慧在某些方面的邏輯判斷很快會全面超越人類。不過我們並不知道目前人工智慧是否已經具備出現“意識”的條件，很大原因是“意識”是由人類定義的，並不適用於機器。

未來人工智慧最主要方向

自然語言處理。這個領域也許是目前最熱門的領域，其目的性也很強，就是使人工智慧完全模擬人類的自然語音，包括識別和資訊傳遞，已經有AI實際通過了圖靈測試，因此技術的突破將很快到來。不過這僅僅是停留在模擬人類的層面，是不會超越人工智慧其定義的。

深度學習。這個基於人工神經網路的學習分支很火，將會更廣泛的應用於聲音和影象的處理上。深度學習的結果是使人工智慧可以完成只有人類能夠勝任的工作，即便對我們來說是司空見慣的事情，對人工智慧來說，那將是邁向智慧種群的一大步。

超人類功能替代。人工智慧的發展不會僅限於模擬和重複，深度學習的方向必然是，對於某些人類很難完成的工作，人工智慧會做得更好。例如超高速的自動駕駛、危險環境下的作業，甚至對於人類賴以為傲的某些領域，例如高階製造、醫療等，將會來到完全人工智慧替代的時代。