2016年，人工智能被报道了很多次，不只是因为谷歌人工智能程序战胜世界顶级围棋手李世石。机器战胜人类引发巨大反响，有的人兴奋，有些人满是焦虑，所有人都设想——人工智能的目标是达到“人类智力水平”，或像一些人所预测的“超级智能（superintelligence）”。
直击人机大战AlphaGo对战李世石“我并不那么在乎我们正在建造的东西是不是真的智能，”谷歌研究部主任Peter Norvig说，“我们知道如何建造真正的智能——我和我妻子已经尝试过两次，尽管她的贡献更多。我们不需要复制人类。这就是为什么我专注于利用工具来帮助我们，而不是复制我们已经知道的做事方式。我们想要人类与机器合作，做一些他/它们无法单独完成的事情。”
Norvig进一步对神经科学与人工智能研究做了有用的区分。他说：“理解大脑令人着迷，但是我认为把它和人工智能的目标（即解决问题）区别开来，很重要。”
每个领域都可以相互学习，但是，“如果你将二者混为一谈，就好像同时瞄准两座山峰——最终，你往往会落在山峰之间的低谷中”。要避免这种情况，明智的做法是明确目标，小心使用具有误导性的标签：“如果有比神经网络更好的表达，情况会更好些；如果Google Brain团队换一个名称也许我们会更好。Google Brain团队提供解决问题的编程工具——它不是理解大脑的工具，也并不一定要与大脑的工作原理相关。”
提供有用的东西。解决具体的难题。不要被机器终将变得和人类一样这种莫名的期望带偏了路。了解训练机器时需要做哪些提升来在不确定的情况下做决定，传播使用知识。注重增强人类智力并开发出人机团队合作的艺术。这就是“人工智能”的全部，Peter Norvig 如是说。
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