和人工智能相比，基于人脑的生物智能的复杂度要高得多，现在的人工智能的技术在近一二十年取得了长足的发展和进步，但相对于人脑的智能程度来说，还有很长的技术发展空间。这里说说几点来分析一下。
1、人脑智能的多通道混合感知特性，从感知功能来说，人类的视觉，听觉等多通道同步感受能力相对于AI来说有遥遥领先的优越性，仅从视觉来看，人脑能够分割任何全景场景，人脑能够脑补遮挡部分，识别未见过的物体，实时tracking能力等都非常强，人脑的视觉时间分辨率，颜色分辨率，物理空间大小分辨率都挺高。这些AI的能力现在还距离比较远；
2、人脑的决策能力也非常独特，虽然在某些单项的游戏场景中，AI已经超过人脑，但是人脑的决策能力贯穿于生活工作社交的方方面面，如日常生活的衣食住行，工作中的设想，规划和执行以及社会交往中的沟通交流，活动组织，宣传外交等等的决策都由每个人的人脑去执行，而且人类是群体性社会性的生物，智能的决策很多时候不仅仅由一个人来执行，而且集思广益后做出的选择性的较优决策，而集这些能力于一体的AI的决策智能体的实现可能还有些路程要走；
3、人脑也有生成式AI的功能，而且是复合式生成的智能，如既可以说话（语音生成），也可以写撰写文章（如chatgpt），还可以唱歌（AI music），舞蹈，绘画等等，人类大脑最强大的生成能力在于人类的艺术创造力和科学创造力。而集成如此多项能力于一体的生成式AI的模型的研发也不是那么容易实现；
4、人脑也是一个GAN网络，GAN网络其实也是生成式AI的一种技术实现，不过GAN网络也可以用作判别。比如某人当前生成了一个想法观点，待实践验证发现和想法不太一致的时候，下次可能就会动态调整生成策略。这个时候实践验证就可以理解为物理世界帮我们生成了训练集，而观点想法则可以理解为生成式网络。我们的想法和判断不停的去动态的博弈，最终我们的想法会越来越和实际世界接近，这个时候我们可以说我们的大脑的GAN网络的生成网络训练就比较成功了；还有我们接受信息也是会加以自己的理解和判断的，怎么解读也是判别式网络，如果解读的和后面发现的物理世界的实际发生不一致时，也相当于为我们生成了训练集，我们也可以训练我们的判别式网络，解读的越合理我们的判断就越准确，以便后面的决策；
5、人脑也具备动作规划和执行功能，手脚的精细运动，现在的机器人的能力也差距比较远；斯坦福的aloha的机器人做家务的场景也是后面人为的精细操作的动作捕捉的复现；
6、人脑的自主性，人类可以自主的学习生活工作和与人交往，能自主感觉饥饿，自主看书学习和进化，这也是现在的AI所达不到的。
说几点主要的AI优势：
1、精确快速大算力的数值计算和表示；2、AI for science在分子材料设计药物设计和其他科学方面的效率比人类要强；3、AI在人类不太适合的工作场景下能够工作等等。
综合上述的分析，虽然AI在某些方面比人类的能力强，但综合来看达到人类的智能还比较遥远，AI在不断延申人类能力辅助人们更好生活工作的同时，也在不断的随着科学家和工程师的努力在进化和发展，期待AI给人类带来更多的便利和福祉。
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