的确，毫无疑问的是，未来的AI（人工智能）将能够造成重大的伤害。例如，可以想象的是，机器人可以被编程入一些功能，如作为极其危险的自治武器，这是我们之前从未见过的。此外，我们很容易想象一个无约束的软件应用能够在互联网中遍及，可能会对严重扰乱我们最有效和最依赖的全球交流媒介。
但是，这些场景与机器人决定转向打败我们，让我们沦为它们的奴隶，或消灭我们是截然不同的。在这方面，我们无疑是安全的。应该注意的是，在没有特别的指令下，我们就不可能使机器人自己决定帮助我们或者给我们爱。
这是因为如此有意识的行为来自于一个AI（人工智能），无疑是需要一个头脑的，只有具有自己的信仰、欲望和动机，这些意识才会产生。包含这些特征的AI（人工智能）在科学界是被称为“强AI（人工智能）”。根据定义，强AI（人工智能）应该具备人类全方位的认知能力，包括自我意识、知觉、意识，这是人类认识的所有特征。
另一方面，“弱AI（人工智能）”指的是无知觉的AI（人工智能）。这个弱AI（人工智能）假说表明，我们的机器人是依靠数字计算机程序才可以运行，并没有主观意识。这样的AI（人工智能）不能体会到世界的美好，虽然它们可能会表现出看似智能的行为，它永远也是受限于缺乏意识。
没有认识到这种强/弱AI（人工智能）区别的重要性，可能就会导致像Stephen Hawking（史蒂芬霍金）、Elon Musk（伊隆?马克斯）以及Bill Gates（比尔盖茨）那样的担忧，他们都认为我们已经朝着发展强AI（人工智能）的方向靠近。对于他们来说，这不是“如果”的问题，而是“什么时候”的问题。
但事实是，目前所有的AI（人工智能）基本上都是弱AI（人工智能），这反映了当今计算机完全没有任何有意识的行为。虽然有一些非常复杂和较有说服力的机器人似乎是活着的，仔细检查，就会发现它们也和普通计算机一样盲目的。
这是因为大脑和计算机的工作非常不同。虽然都是在计算，但只有一个能够理解，并且有一些非常令人信服的理由相信，这是不会改变的。强AI（人工智能）要成为现实，还是有很多的技术障碍。
所有的数字计算机都是二进制系统。这意味着他们存储和处理的信息只有两种状态，并且代表不同的符号。这是一个有趣的事实，二进制数字可以被用来表示大多数的东西，如数字、字母、颜色、形状、图像，甚至是近乎完美的精确音频。
这个符号系统是所有数字计算的基本原则。电脑所做的每一件事情都需要在某种程度上操纵2个符号。因此，它们可以被认为是一种特别的图灵机器人，是一个抽象的、假设性的机器，通过操纵符号来计算。
一个图灵机器人的操作称为“语法”，意味着它们仅仅识别符号，而不是这些符号的实际意义，它们的语义。即使这个单词“认识”被误导了，因为它意味着一种主观经验，所以也许更容易说这个计算机对符号是敏感的，然而大脑是能够理解的。
这个计算机无论有多快，它有多少内存，或编程语言是多么复杂和高层次，它是不重要的。这个国际象棋冠军Watson（沃森）和Deep Blue（深蓝）从根本上说，是和你的微波炉一样工作的。简单地说，一个严格的符号处理机器人永远不能成为一个符号理解的机器人。这个有影响力的哲学家John Searle（塞尔）已经巧妙地描绘了这个事实，在他那著名的和备受争议的“中文屋论证”中，令人信服的想法是“语法不完全代表语义”。虽然有些专家是反驳的，提出语法和语义之间的差距，不可能一次就逾越了。但即使有一个人没有被完全说服，它也不会改变这个事实：图灵机器人只是操纵符号的机器人而不是思考的机器人。
这个弱AI（人工智能）的假设表明电脑只能模拟大脑，并且根据一些像John Searle（塞尔嗦）那样，他创造这个强/弱AI（人工智能）的术语，一个有意识系统的模拟与真实的事物是非常不同的。换句话说，这是机器的硬件的问题，并且单纯的数字仅仅代表生物机制，是无法创造任何在真实世界发生的事情。
我们要记住，我们仍然可以推测非生物机器是否支持意识的存在，但我们必须认识到，这些机器可能需要重复的基本电化学过程，那是在有意识的状态期间，在大脑中发生的。如果在没有任何有机材料的情况下，这是可能的，这大概就需要对图灵机器人要求的更多，而不是纯粹的语法处理器（符号机械手），并且数字模拟可能缺乏必要的物理机制。
实现强AI（人工智能）的最好方法就是，首先需要找出大脑是如何工作的，并且机器学习研究者最大的错误就是认为他们可以走捷径。作为科学家和人类，我们对于我们能够完成的事情必须保持乐观的态度。同时，我们不能过分自信，这样可能会引导我们走错了方向，并且阻止了我们真正的进展。
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