百度首席科学家，斯坦福大学人工智能专家吴恩达表示：

　　“担心人工智能过于强大就好像担心人类会在火星过度殖民导致火星人口爆炸一样。我很希望数百年后我们能在火星生活，但目前甚至都还没有人类登上过火星，我们为何要担心在火星过度殖民的问题呢？”

地平线科技创始人，人工智能专家余凯相信：

　　“即使到2029年，人工智能的进展也不会对人类产生威胁。因为那时的机器还没有好奇心，没有情感，没有自我意识。它们是智能的机器人，但不是智慧的机器人。智能是偏工具性的，而智慧会创造。”

……

　　应该说人工智能威胁论引发争论背后，本质上是人工智能的智力发展水平能不能定量评测的问题。对于这个问题，前人研究者已经做出大量工作。例如1950年，图灵提出了著名的图灵实验，采用提问和人类裁判的方法，判断一台计算机是否具有同人相当的智力。

　　2015年3月Stuart Geman，Donald Geman等研究在National Acad Sciences发表论文“Visual Turing test for computer vision systems”，提出的视觉图灵测试“Visual Turing test”，目的是测试计算机能否能像人类那样描述一张图片。

　　除此之外，2015年1月，在德克萨斯州召开的美国人工智能大会（AAAI-15)上，学者专门组织了研讨会（Beyond Turing Test)，对图灵测试进行深入的讨论，并对智能的评测标准提出了新的建议。总体上，这些测试还存在分析范围单一，或无法定量分析的问题。我们首先看一下图灵测试。

一.图灵测试的先天不足

　　测试人工智能系统是否具有智能最著名的方法是”图灵测试“。1950年，图灵发表论文《Computing Machinery and Intelligence》提出了“机器思维”的概念，提出一位测试者在与被测试者相互隔离不能进行直接交流的情况下，通过信息传输，和被测试者进行一系列的问答，在经过一段时间后，测试者如果无法根据获取的信息判断对方是人还是计算机系统，那么就可以认为这个系统具有同人类相当的智力能力，也就是说这台计算机是有思维能力的，这就是著名的“图灵测试”(Turing Testing)。图灵在论文中这样定义图灵测试：

　　“我们称下面这个问题为“模仿游戏”。游戏参与者包括一个男人，一个女人，以及一个任意性别的询问者。询问者与另两个人待在不同的房间里，并通过打字的方式与他们交流，以确保询问者不能通过声音和笔迹区分二者。两位被询问者分别用X和Y表示，询问者事先只知道X和Y中有且仅有一位女性，而询问的目标是正确分辨X和Y中哪一位是女性。另一方面，两位被询问者X和Y的目标都是试图让询问者认为自己是女性。也就是说，男性被询问者需要把自己伪装成女性，而女性被询问者需要努力自证。现在我们问：如果我们把“模仿游戏”中的男性被询问者换成计算机，结果会怎样？相比人类男性，计算机能否使询问者更容易产生误判？”。