其實我們只需要機器能幹活，為什麼要機器有思想？這纔是點錯科技樹了吧。而且思想這個東西，是來自於人類的自我觀察，是基於人類的思想，但是這個本體離研究清楚還差十萬八千里呢。

可以嘗試搜一下，通用人工智慧或者AGI。

業內人士(鄙人勉強算八分之一個吧)，一般不用強人工智慧這個詞，有歧義。

強人工智慧，可以說這是人們暫時想像出來的一種人工智慧，也是人們暫時比較希望達到但是又很害怕的一種人工智慧，只能說，大家對於他的期望不是很高

知乎上還有強人工智慧這個話題嘛。去看了下。

把有知覺，有自我意識的機器稱作強人工智慧，我覺得這不恰當。知覺和自我意識這兩者本身都是人工智慧的一部分，如果只實現了這兩部分，那這臺機器甚至稱不上人工智慧，更稱不上「強」人工智慧。

「強」人工智慧，這個子話題沒意義啊。

隔壁的通用人工智慧倒是有點意思，題主可以瞭解一下。

由於目前距離強人工智慧還比較遠。如今的人工智慧技術還處於起步發展階段。

人工智慧的發展階段還很初級，討論所謂的「強」人工智慧沒有什麼意義。

強人工智慧離我們太遙遠了，哪怕現在最火最牛逼的神經網路其實也是漏洞百出。

BERT被NOT拉下神壇這個事件中，有什麼可以借鑒的呢？?

www.zhihu.com圖標

人類的大腦內部一秒鐘觸發100,000個神經元的計算量，在計算機中大概用大約40分鐘才能模擬出來，可是人類大腦有870億個神經元呢，40分鐘只能模擬出100,000個。就算100,000也夠用了（差不多小嬰兒的智力吧），根據阿姆達爾定律，計算機必須模擬多達3,000個連接和3,000個以上的連接纔可能模擬出大腦的一部分，因此出於同步和通信的目的，必須考慮使用6001個內核的系統，這樣的系統上哪裡找出，現在0202年最牛逼的處理器也才12核。

可見這是一個理想與現實之間跨跨越度極大的挑戰。如果我們以中國的超級計算機為起點，那麼您將需要其中的8700臺才能獲得所需的性能。用8700臺超算的價錢只能模擬小嬰兒的智力，顯然不划算。並且這一情況會持續很長的一段時間

大概強人工智慧計算力遠超人類的理解與想像的邊界

AGI或者強人工智慧短時間比較難以實現，老闆都看中投資的回報，不可能花錢幹這種希望小但是風險極高的事情，研究機構也不研究這種費力不討好的項目，即使研究申請批准也是難題，現在人工智慧企業雖多，但是都是弱人工智慧的企業，如果他們花大量的錢和時間去研究強人工智慧，那麼最多幾年後就破產倒閉了

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