人工智能经历了60年的探索与徘徊，与人生通常几十年的经历在时间尺度上相当，但就其研究的积累和应用的成就而言，基本尚处类似儿童的“学步”阶段，例如，婴儿很小时候就能识别谁是妈妈谁不是，而这对机器而言依然是困难的。杜甫《曲江·其二》诗有句：

酒债寻常行处有，人生七十古来稀。

可聊改为：

智慧寻常行处有，机生七十幼童般。

人工智能的探索主要有“自顶向下”和“自底向上”两条道路。前者基于人类自己对其思维过程和行为特征的理解，建立宏观上与人脑表现基本一致，但细节难以对应的模拟理论，如物理符号系统假设；后者构建一定数量的类似于人脑的细胞节点（神经元）及其相互联系的神经结构，如人工神经元网络。“自顶向下”和“自底向上”方法可互相取长补短。就如同冯·诺伊曼与图灵的思想互相影响一样。［47］

如今，计算机进入了寻常百姓的生活，已是可佩戴、无处不在的基本的生活和工作用品。在体积缩小的同时，超级计算机的运算速度达到每秒一万万亿次量级。性能的不断超越源于科技的进步，相较而言，由于认识程度、思想方法、实验手段等的制约，人们赋予机器自身“智能”方面的进步则是缓慢的。一切智能行为最终会追溯到我们对“人是什么”的理解上，这会陷入无穷的回归，讨论计算、认识智能脱离不了这个背景。

尽管逻辑主义难以贴切表达知识、缺乏形象思维能力，联结主义与实际脑内结构在规模及其相互联系上有巨大差异，行为主义仅仅涉及简单行为结果，各自有其自身局限和制约，但这并不意味着它们没有进一步的价值或不能集成起来而发挥更大作用。就循序渐进、逐步完善而言，以人机结合情景下的图灵测试为阶段目标，是相对而言有其可行性的，比如人机结合的艺术创作模拟、计算机辅助医学分析，这样做，一方面降低了阶段工作的难度，另一方面也符合人机共存的实际现状。随之而来的问题是如何确定标准，包括测试规模、指标体系等。

如同人的成长离不开家庭、学校和社会，需要营养、知识和环境那样，人工智能需要发育前的哺育和磨炼，需要耐心和“情商”，也需要一代又一代的摸索。杜甫《曲江·其一》诗还有句：

细推物理须行乐，何用浮名绊此身。

我们可聊改为：

细推物理须情智，何用浮名绊此身。

曾国藩在他的与弟书中说：“大凡人之自诩智识，多由阅历太少。”［48］总而言之，人们关于人工智能的经验以及人工智能所需的经验还少。人工智能前面依然是万水千山。《列子·汤问》中另有一则家喻户晓的愚公移山的故事，愚公面对的是巨大的困难和漫长的道路，故事反映的则是积极的期待和坚定的信念。追求人工智能抑或“愚公移山”乎？“为了少走弯路，我们需要逻辑的‘指南针’，需要系统论的思维，需要最先进的登山工具。”［49］以人工智能而言，“逻辑的指南针”来自历史、经验基础上的判断与直觉，“系统论的思维”是整体论而不只是还原论，“先进的登山工具”则是能反映思维自身及其成长过程的方法。