今日的人工智能大都是弱或狹的人工智能（narrow or weak AI），用于狹隘目的，如人臉識(shí)別,人工智能寫詩。而長期的研究目標(biāo)則是創(chuàng)造一般的或強(qiáng)的人工智能（general or strong AI）。弱人工智能在專門領(lǐng)域，如下棋、解方程等方面可以超越人類。

以國際象棋為例，2018年的世界國際象棋錦標(biāo)賽快棋決賽是在挪威和美國的兩名棋手之間，而不是人機(jī)之間進(jìn)行。人們一度認(rèn)為，人機(jī)間的國際象棋比賽，人已出局。此一事實(shí)說明，即使最好的電腦程序在下棋時(shí)不一定完美無缺。棋手會(huì)說，電腦以為最好的下子是X，但是我對(duì)最好的判斷是出于人的想法。于是人類就有了戰(zhàn)勝機(jī)器的可能，棋手至今廢不掉。

人工智能寫詩，情況與此類似。必須承認(rèn)，人工智能有深度學(xué)習(xí)的能力，但到目前為止，似乎未見富有創(chuàng)造性的作品。機(jī)器深入學(xué)習(xí)，能讀大量作品，為人所不及。但問題是它所選出的好作品，標(biāo)準(zhǔn)是什么？那還是根據(jù)歷來的標(biāo)準(zhǔn)。一旦標(biāo)準(zhǔn)變了，機(jī)器能否知曉？這是個(gè)問題。社會(huì)發(fā)展，標(biāo)準(zhǔn)自然會(huì)變，過去認(rèn)為好的作品，今后未必視之為好。

2019年8月，美國的科技博客Boy Genius Report刊文介紹，IBM的研究者與多倫多大學(xué)及墨爾本大學(xué)合作，訓(xùn)練人工智能寫詩，成效卓著，現(xiàn)在已能使機(jī)器亦步亦趨，模仿莎士比亞，較人模仿能力更強(qiáng)。這里有兩點(diǎn)值得注意：一是模仿莎翁，足以亂真，為人所不及，然而僅是模仿而已。若無模仿對(duì)象，又當(dāng)如何？二是機(jī)器畢竟需要人加以訓(xùn)練，亦即深度學(xué)習(xí)依賴的是大量數(shù)據(jù)。文學(xué)所貴，正在于創(chuàng)造性。這正是機(jī)器所缺乏的，至少在目前如此。

現(xiàn)代哲學(xué)家波普爾認(rèn)為，人類歷史的進(jìn)程受到人類知識(shí)的強(qiáng)烈影響，而科學(xué)知識(shí)今后如何增長，難以預(yù)料，不論是用理性的還是科學(xué)的方法，都無從預(yù)測(cè)。因此，我們無法預(yù)知人類歷史未來的進(jìn)程。

波普爾此說，正可用于機(jī)器寫詩與文學(xué)創(chuàng)作的關(guān)系。機(jī)器的深度學(xué)習(xí)，必須依賴海量數(shù)據(jù)，其思維方法是邏輯的、理性的。而人類思維，似不如此刻板，思維常是跳躍式的，邏輯和理性等，都是事后的解釋。尤其是大文學(xué)家，其創(chuàng)作過程，往往無定法可得。以定法求無定法，且欲駕而上之，至少就目前人工智能的發(fā)展?fàn)顩r而言，還辦不到。至于強(qiáng)人工智能長足發(fā)展以后，情況究竟如何，現(xiàn)在預(yù)測(cè)，還為時(shí)過早。