很多关于人工智能的专著或教材都会提及著名的图灵测试。图灵测试的目的是测试计算机是否具有智能。测试是这样进行的：把一个人单独关在一个房间里，这个人被称为询问者，通过一个文本输入输出终端与外部联系。询问者提出的问题可以由计算机来解答，也可以由人来解答。如果询问者不能区分答案是由计算机给出的还是由人给出的，就可以认为计算机是有智能的。
图灵测试尽管被不少人认为是有意义的，可批评的意见也不少。
1980年，哲学家约翰·西尔勒提出“中文屋子”的假想实验。一般人都认为“中文屋子”实验证明了：即使机器通过了图灵测试，其实也没有智能。
围绕着图灵测试的争论，恰好反映对“智能”定义的争论。
20世纪90年代以来，尽管有日本开发第五代（智能）计算机失败的影响，人们并没有停止前进的脚步，一直到现在，各种各样以解决实际问题为目的的人工智能方法与技术层出不穷。
比如说，机器人已经有了一定的自主行走能力，遇到障碍物会停下来或绕过；机器人可以和人进行简单对话；计算机能识别不少印刷符号；计算机视觉技术能识别一些图像或跟踪图像中运动的目标。
美国航空航天局开发了第一个船载自主规划程序（称远程智能体），在远离地球几百万公里的太空，用于控制航天器的操作调度。远程智能体根据地面制定的高级目标生成规划，并在规划执行过程中间使航天器运转——当发生问题时进行检测、诊断以及恢复。
无人驾驶汽车似乎在接近实用。
我们的银行卡、身份证也都变成了ic卡（智能卡）。
手机只要有了操作系统，就叫智能手机。
以上这些技术或简单或复杂，都有一个共同特点，即开发者并不是特别关心人类是如何实现其智能行为，甚至不考虑究竟怎样才叫“智能”，只是以解决问题或部分解决问题为出发点；只求在功能上实现“智能”即可。只要是使用了计算机，只要是系统的行为和人的行为类似或接近，就将其称为“智能”。
我们把这样的“ai”称为“应用ai”（appliedai）、“窄ai”（narrowai）或者称为“弱ai（weakai）。我也把这样的ai称为爬树型的ai，其实他们从一开始就没想到要去月亮。
还是让我们回到“智能”的定义，“智能”是指高级生物（主要是人类）认知过程（包括：感觉、表征、记忆、概念形成、意识、辨识、判断、推理、决策、知识形成、问题解决）的能力。
尽管定义不太好下，需要列出一个长长的（可能永远也列不完的）有关“智能”特性的单子，但我们总不能因为机器只是具有记忆就将其称为“智能的”，否则，一个晶体管或者一个门电路也都是有“智能”的了；也不能因为机器能够简单地适应环境就将其称为“智能”，因为任何一个自动控制系统都可以有这样的功能。
其实，有些“人工智能”还是不称为“人工智能”为好。如果一定要叫“人工智能”，我就把他们叫做“伪人工智能”。
有人认为：“把神经网络归类于人工智能可能不合适，而归类为计算智能则更能说明问题的实质。进化计算、人工生命和模糊逻辑系统的某些课题，也都归类于计算智能。”
不过，我觉得，送走了神却又请来了鬼。既然不叫“人工智能”，为何又来个什么“xx智能”？那到底是什么的“智能”呢？显然，只能是人的智能。那么，哪种科学方法又不是人的智能呢？
最后，我们来谈谈“强人工智能”（强ai，即strongai）也称为“通用ai”（generalai)。
我个人认为，所谓“强ai”有两个特点：其一，机器所实现的“智能”水平至少要与人类相当甚至超过人类；其二，“智能”的实现是以模仿人类的认知过程来实现的。
这就是造火箭的人工智能了，因为目标是要到月亮上，爬树是解决不了问题的。
20世纪70年代，认知科学开始创立，这是一门研究人类认知过程的学科。其分支有：心智哲学、认知心理学、认知神经科学、认知人类学、认知语言学以及人工智能。
确实，要想搞清楚人类的心智，实现与心智发展过程实在是太难了，那么，用机器实现起来就更难！
设想一下，一个简单的过马路的过程，你能用计算机实现吗（请注意，是用你过马路的方式）？
你是如何识别一张桌子的？无论它是大是小，无论它的式样、颜色如何，无论它是正着放还是反着放，无论它是否少了一条或两条腿，无论它是否缺了一个角，你都轻易地能识别。但是，你能把这个过程表达清楚并用计算机实现吗？你能讲得清楚自己头脑里各种概念是如何形成的吗？
就连人们引以为豪的计算机的记忆能力，人类也不一定完全输给它。设想一下，当你独自一人在异乡行走时，远处飘来一阵若有若无的奇特气味，就会一下子勾起你沉睡多年的记忆，各种景象如潮水般在你的脑海里翻腾。这里绝没有任何的搜索过程，难道不奇妙吗？
话又说回来，不管有多难，人类一直没有放弃梦想。
就以一位朋友的话作为结语吧：我们都不是上帝，但是人类的理想就是不断接近上帝！
