早在上世纪80年代，日新月异的计算机技术就曾引发激烈的辩论：机器能否超越人类？三十年后的今天，机器已经可以求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，还有作曲、写小说、编新闻稿，甚至能用几十个小时“重新发现”牛顿的力学公式。连牛顿都“超越”了，微软张亚勤还要发出“未来5至10年机器的智能会超过一般人”的预言，似乎有几分“过去时”的意味。
根据张亚勤透露，微软正在进行多个人工智能研究项目，“小冰” 则是云计算、机器学习、深度神经网络等课题的阶段性成果。不久的将来，机器就可以对主人察言观色。
如果人工智能研究不以解决具体问题，如诊断疾病、模态识别，而以超过人类为目标，那就应当先搞清两大根本性问题。
第一，搞清人类的思维方式。张亚勤承认“人类可能永远都不会知道大脑详细的构成和工作原理，也无法完全模仿大脑的运算，”但是他认为“由于海量数据、大量计算，以及结合合理的算法所达到的结果甚至是可能超越人脑的。” 张亚勤的观点很有代表性，弊病是目标不明、路径不清。
目标不明，试图超越自己不能理解的东西，难免会出现颜回遇到的情况“仰之弥高，钻之弥坚，瞻之在前，忽焉在后。”
路径不清，沿二进制逻辑运算之路难以超越人类智慧。现有人工智能大厦是建立在二进制逻辑运算之上的。计算机归根结底只能认别0和1，就象小朋友，把电影里的角色分为“好人”和“坏人”。假如某星球的“世界杯”，每场比赛有三支球队同时上场，那里的生物一定比地球人更智慧。人类的思维是生化反应，不会象电脑一样只有“高电位”和“低电位”两种状态。生物芯片取代半导体硅片的生物计算机和量子计算或许能够超过人类，但希望不一定属于是微软、谷歌这些今日的巨头。
第二，决定赋予还是预先阻止机器获得“求生本能”。所谓求生本能就是对自己生命的爱，从这种爱可以衍生出贪婪、恐惧等情感。从小小孩童的好奇心到太空探索，根本的驱动力就是人类的求生本能。
没有求生本能，机器无法超越人类，有了求生本能，懂得爱自己的“生命”，人类对它们有何价值？机器需要人类为它做饭、打扫房间吗？试图关掉电源，终结机器“生命”的人会不会被能够“察言观色”的机器先发制人地终结？
如果象某些专家想象的那样，机器复杂到一定程度就会自动产生求生本能，人类应当讨论的就不是“机器何时超过我们”而是“如何防止机器超过我们”。
