但并不是说人工智能就一定能胜过人类的大脑，至今为止，人类的大脑是我们所知宇宙中最复杂的东西。

举个例子，人类想造一个能在瞬间算出十位数乘法的计算机非常简单，但想造一个能分辨出一个动物是猫还是狗的计算机就是极端困难。

再比如，人类可以造一个能战胜世界象棋冠军的电脑，但想造一个能够读懂六岁小朋友的图片书中的文字，并且了解那些词汇意思的电脑那就非常困难了，谷歌花了几十亿美元在做，还没做出来。

一些我们觉得困难的事情——微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都太简单了。

我们觉得容易的事情——视觉、动态、移动、直觉，这些对于电脑来说太 TM的难了。

这些就是人工智能与人脑的差别。

但这些对于现在的陈羡来说并不难实现，因为他拥有娜米。

娜米就是一个超级人工智能，甚至是比超级人工智能更高级的智能生命。

“枫哥，那你认为目前限制我们突破的主要原因有哪些？”陈羡好奇地追问。

林枫沉吟了片刻，然后缓缓开口，“首先，我们需要更深入地理解人类大脑的工作机制，尤其是创造性思维和情感是如何产生的。这是一个极其复杂的领域，涉及到神经科学、心理学、认知科学等多个学科，目前，我们对大脑的理解还远远不够。”

“其次，我们需要开发出更加先进的算法，让人工智能能够自我学习和进化。目前的机器学习算法虽然在某些方面取得了显著的成果，但它们大多数还依赖于大量的数据和明确的规则。要让机器真正拥有自主学习和创新的能力，我们需要开发出更加智能的算法。”

“最后，我们还需要考虑人工智能的伦理和道德问题。随着人工智能的智能化水平提高，它将不可避免地涉及到更多的决策和选择，所以必须确保这些决策是符合人类价值观的。”

陈羡听得认真，他知道林枫所说的每一个问题都是目前人工智能领域面临的巨大挑战。

同时也在思考，未来世界的人工智能是如何去解决这些问题的。

目前的人工智能主流的算法在开发超级人工智能方面存在一些限制，主要就包括数据依赖性、缺乏理解和创造力、缺乏情感和意识这几个方面。

现有的机器学习算法大多依赖于大量的数据来训练模型，尽管这种方法在特定任务上取得了成功，但它限制了机器在没有足够数据支持的情况下进行学习的能力。

而且现有的算法通常缺乏对数据的深层次理解，它们可以识别模式和关联，但并不真正理解这些模式背后的含义。

人类智能的一个关键特征是创造力，在没有明确指导的情况下生成新想法和解决问题的能力，这些都是当前的算法通常不具备的能力。

除此之外，计算能力限制也是一个重要的原因，模拟人类大脑的复杂性需要巨大的计算能力，目前的硬件可能无法提供足够的处理速度和效率。

陈羡自己也不多想，反正不了解的事情，只要问问娜米，就知道了。

于是，陈羡直接在脑海中询问起娜米。

（本章完）