域的一句公理，至少到目前为止还是不容置疑的总结，“人做不到的事，计算机同样做不到”。
这里的“能”与“不能”，是在不考虑时间、资源等因素的前提下，进行的判断。
就是对任何一个命题，倘若人，人类，人类文明，始终维持当前的认识水平，即便花费再长时间也无法解决，那么对计算机而言，即便同样有无限长的时间可用，这命题也注定会是无法解决的。
演绎到数学领域，原则上，只要是人证不出来的命题，计算机也一定证不出来。
这一判断，不仅在it领域，在自然科学领域也是一种共识，直到今天，也没有明确的迹象表示，计算机能够突破这样的限制，具备超越人脑的智慧。
至于当下的人工智能，看名称，仿佛就是计算机也能因此而具有智慧，实质却是在架构层面的一种模仿，试图利用算法、乃至硬件来模拟人类大脑的神经元活动，从而具备此前为人所独有的学习、记忆、联想乃至推断能力。
指导思想大抵如此，具体到每一种实现策略，不论神经网络、还是深度学习，效果在本质上也都是相近的。
与人类的大脑相比，目前的ai体系，不论是在软件层面的算法和架构，还是在