在《麻省理工科技評論》新興科技峰會上，MIT計算機科學和人工智能實驗室教授Tomaso Poggio談論了目前人工智能領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀的看法，“現(xiàn)在，我們所提及的人工智能并不是真正的人工智能。”

Tomaso Poggio教授在演講中表示，當前的AI僅解決10%難題，90%要借助神經(jīng)認知學科。同時，這位教授還認為當前人們所謂的“人工智能”技術(shù)根本就是錯的，因為從生物學層面上根本就說不通。他對比表示，“人工智能”通過數(shù)百萬次訓練才分清了貓和狗的區(qū)別，但即便是嬰兒時期的人類大腦也無需這么龐大訓練來獲得認知。

在Tomaso Poggio教授的觀點之后，高通全球副總裁Charles Bergan也支持有相類似的觀點，對當前人工智能研究進程表現(xiàn)出不滿意。對于人工智能，商湯科技商湯研究院院長王曉剛也表示，當神經(jīng)網(wǎng)絡什么時候從上百層減到一層，與人腦相媲美的真正的人工智能就實現(xiàn)了。

北京大學信息科學技術(shù)學院教授黃鐵軍稱，對于人類大腦的探索，從而令機器大腦擁有人腦的能力是一種“強人工智能”。是一種被學界認為具備自我意識、有知覺可以實現(xiàn)真正推理和解決問題的智能機器。黃鐵軍教授表示，要從機器大腦到強人工智能需要15到30年時間。

人類大腦經(jīng)過5500年的演化，并成功創(chuàng)造了現(xiàn)代文明。因而人工智能的研究實質(zhì)應該是對人腦的深度研究，鑒于當前人類大腦的構(gòu)造及神經(jīng)傳輸無法完整復制，人工智能的研究尚處于最初級階段。

不過對人工智能來說好的一面是，計算機技術(shù)突飛猛進的發(fā)展。近期，新加坡國立大學量子技術(shù)中心的研究人員就宣布，通過量子計算就可以改善機器學習執(zhí)行任務的局限性。通過量子計算機也可更快速的分析大數(shù)據(jù)集，隨著計算能力的提高，人工智能的邏輯將表現(xiàn)的更好。