作者：费特杨
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现在谈强人工智能有点早了，预估近些年内是不会存在“实现”二字。
强人工智能是人工智能研究的最主要目标之一，比较广泛的定义是具备执行一般智慧行为的能力。AGI通常把人工智能和意识、感性、知识和自觉等人类的特征互相连结。
为什么说暂时不太可能实现呢？从业界标准来看，实现强人工智能至少需要拥有以下能力：
- 存在不确定因素时进行推理，使用策略，解决问题、制定决策的能力；
- 知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力；
- 规划能力和学习能力；
- 使用自然语言进行交流沟通的能力；
- 将上述能力整合起来实现既定目标的能力。
以上，我们大概可以想象，一个具备强人工智能计算机程序会表现出什么样的行为特征。要是这些能力都能实现，那我们人类的大部分工作都可以由人工智能来取代了。
再从当前业界技术发展方向来看，主流人工智能学界的努力不是朝向强人工智能，现有技术的发展也不会自动地使强人工智能成为可能，目前主要研究方面：
- 图像识别、语音识别方面，机器已经达到甚至超过了普通人类的水平；
- 机器翻译方面，便携的实时翻译器已经民用好几年了；
- 自动推理方面，机器很早就能进行定理自动证明；
- 在棋类等游戏方面，AlphaGO的事已经快成老黄历了。
以上研究，都是在考虑某种特定类型的智能行为，而不是“完全智能”行为。聚焦在特定类型的智能行为上，才使得任务成为可能；另一方面，如果目标是制造“工具”，那么考虑特定类型的智能行为就比较足够。
人工智能研究活跃的子领域，都是与制造智能“工具”直接相关的；而对“强人工智能”必不可少、却与“工具”不太相关的内容，比如自主心智、独立意识、机器情感之类，目前未接触到比较严肃的研究。
以上，希望能对提问有所帮助。有收获记得点个赞同，感谢。
知识图谱可以作为一个方向。
强人工智能的实现需要机器掌握大量的常识性 知识，同时以人的思维模式和知识结构来进行语言理解、视觉场景解析和决策分析。
知识图谱技术将信息中的知识或者数据加以关联，实现人类知识的描述及推理计算，并最终实现像人类一样对事物进行理解与解释。
知识图谱技术是由弱人工智能发展到强人工智能过程中的必然趋势，对于实现强人工智能有着重要的意义。
作者：爱上网的林徽因
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现在谈还是有些早。就像前四年，我们做儿童方面的语音识别，太早了，各种条件都不成熟，很浪费时间的。
强大的人工智能是可以实现的，但这需要一段时间。
目前的主要障碍是对“结构学习”的深刻理解，特别是因为它涉及到对世界的建模和指导作用。
机器学习已经在“参数学习”方面取得了相当好的成绩。当一个问题已经被人类设计师建模，机器学习可以微调参数。但是这个模型是如何建立的呢？这就是“结构学习” : 推断模型的最优结构，并在证据不同意时改变模型(例如概念上的“范式转移”)。
例如，对物理环境建模的基本组件是什么？我们熟悉的物体包括人、树木、汽车和椅子，但是一个自动视觉系统是如何在没有人或程序预先确定的情况下自己判断出来的呢？这些都是基本的物体，但是人类的大脑能够学习到物体首先存在的概念。结构学习也适用于行动，因为与环境的互动必须建立在可塑性元素之上，这些元素可以变形、合并和分裂，作为与世界接触或”思考”的副作用。
一个有趣的问题是计算机算法是否能解决这个问题，或者我们是否只需要对大脑进行逆向工程，然后根据我们所发现的发明一个全新的计算范式。
作者：foku
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首先是知识的获取
想让机器取得和人类同等的认知水平，先要让机器拥有主动获取知识的能力，而不是人工去喂数据。
其次是知识的存储。
怎么存储，以什么结构存储。知识图谱只是抛砖引玉，未必是最终解决方案。涉及逻辑判断的复杂推理知识图谱就解决不了。针对以下场景，知识图谱还没有给出有效的解决方案：
把<收缩压大于140，舒张压大于90，是高血压>这类知识合理存入图谱里，进而完成图查询来回答“我血压123,请问是高血压吗”这类问题。
最后是机器的体系结构。
既然要让机器拥有人的智能，起码要让机器与人脑拥有差不多的物理结构吧。仿生学的概念。存储和运算由神经元完成。传统的冯诺依曼结构，与人脑的运行机制和物理结构...根本不是一回事。量子计算机的技术路线，让我们看到了突破传统结构的曙光。
强人工智能，是世纪级的超级工程。跟可控核聚变一样，五十年前说五十年后会实现，结果五十年后的今天说五十年后未必可以解决。属于有生之年系列，反正我是看不到那天了。想对那些过分担忧人工智能危害的人说，家祭无忘告乃翁吧。
它们真不如把过剩的精力，放在眼下，解决一下大数据隐私问题。
水平不足，能力有限，胡言乱语，各位看官，不必计较，拱手有礼。
作者：BroLin
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