人工智能的自我提升是可能的吗？目前有什么不可破的技术障碍吗？
谢邀。 人工智能的最高目标是自学习、自适应、自进化。 自学习是从环境中识别出规律。早期AI没有自学习能力，主要是利用人类所提供的启发性知识缩小解空间、加快求解过程；后来的自学习主要是专家系统，主要提取人类专家的领域知识，表达为机器可处理的知识，但这个提取过程是由知识工程师以离线方式取得并录入，并非计算机自动提取；再后来计算机积累了大量的数据，人类经验还不足以从短期内迅速积累起来的海量数据中归纳出知识或经验，所以人工智能就从知识处理走向了数理统计，先是知识挖掘，后来就是数据挖掘，直到现在的深度学习，但这种学习和人类的学习还是有所不同的，归根到底是在人所划定的领域或区域内提取事物间的规律，还不存在跨领域学习的能力。 自进化是自主改变自己的系统结构和功能。物理结构目前根本不可能，少量的变形不能算，系统功能取决于系统结构，结构变形只不过是在预定功能中进行选择而已，不能算真正的进化。但信息连接结构的调整，就已经很平常了，比如，IP的网络路由协议，但这种进化仍然是限定领域、限定功能。 自适应是当环境变化后随动这种变化。自适应现在在控制领域其实已经比较普遍，低级的如各种反馈控制，高级的如自动驾驶。 人类的智力活动包括低级神经活动，如听说读写走跑跳；高级心理活动，最核心的就是符号思维能力。由于神经网络的进展比较快，所以本轮人工智能的突破主要就体现在视觉、听觉、走跑跳之类，但知识处理的关键在数学，IT的本质还是形式自动机，形式逻辑没有本质的突破，那么人工智能也就是计算能力在量上的叠加。 目前的来看，人工智能的计算能力已经远超人类，但知识处理能力还非常差，原因首先在于常识，人类在任何一个领域，专家都需要积累数百万以上的常识作为学习、推理、构造解的背景知识，而之所以被称为常识，就在于常识根本就是被认为众所周知的，潜意识中都是被忽略掉的。在一般的人工智能中，这样的常识都被程序员自动嵌入到系统中了，所以这样的人工智能由于是硬编码为程序代码的，而系统智能中那些听起来非常高大上的东东如果脱离了这些常识根本就是白痴（连最基本的是大是小都无法判断了），所以根本就无法自我改进。 举个简单的例子，我现在正想通过做一个斗地主的程序来实现一个较为通用的人工智能系统，但我们拿到一副牌就能简单判断的事，就很难处理：两张2算多算少？算大算小？应该如何组合？根据不同的组合，该如何构造出牌策略？对方出了一张牌，该如何配合或阻击？这些如果都编到程序中，系统就简单多了，但这就没有通用性更不可能有什么改善的可能了，这最多算是应用了人工智能技术的专用程序。但如果要把这些内容提出来，可以从外部让不同玩家的根据自己的经验输入，那就非常麻烦了：知识库就会过于庞大，更麻烦的由于这些知识的结构性非常差，处理效率极端低下。 比如，我们拿到一手牌25张，可以有各种组合，那么怎么挑出合理的牌型，挑牌过程写个程序是再简单不过了：进化算法、蚁群算法，分分钟搞定的事。但决定牌型结果的是如何判断某牌型下A234的顺子和三张5带对2哪个更有价值。 所以在我来看，如果没有一个基础的常识库，那么人工智能就不可能有什么进化、自主改善的可能