弱人工智能已加速渗透，强人工智能并不遥远。根据传统认知科学的研究成果，智能包含以下几种能力：1）感知能力。感知能力即对外界情况的感受与认知，其中包含两种处理方式：一种是面对简单或紧急情况，可不经大脑思考进行本能反应与应对。另一种是面对复杂情况，需要经大脑皮层进行处理与思考后，做出反应与应对；2）记忆与思维能力。其中，记忆是对感知到的外界信息或由思维产生的内部知识的存储过程，思维是对所存储的信息或知识的本质属性、内部规律等的认识过程；3）学习和自适应能力。能通过学习和自适应进行智能思维能力进化是人类智能的重要体现；4）决策与行为能力。即通过对信息或知识判别后，进行主观决策与行为。 人工智能发展历经波折，现已进入加速爆发期。人工智能发展历经波折，历史上经历过2 次低谷。传统人工智能受制于计算能力，并没能完成大规模的并行计算和并行处理，人工智能系统的能力较差。2006 年，Hinton 教授提出‚深度学习‛神经网络使得人工智能性能获得突破性进展，进而促使人工智能产业又一次进入快速发展阶段。 深度学习推动神经网络算法发展步入爆发期。1981 年诺贝尔医学奖获得者的研究成果显示，人的视觉系统信息处理是分级的。视觉信号通过视网膜触发，经过相对低级的V1区提取边缘特征，到V2区形成基本形状或目标的局部，再到相对高层的V4 区形成整个目标（如判定为一张人脸），进而到更高层的PFC（前额叶皮层）进行分类判断等。值得注意的是，对于人脑来说，高层的特征是低层特征的组合，从低层到高层的特征表达越来越抽象和概念化。