“人工智能”这个词，从语义上来说是模棱两可的，或者说是有歧义的。

   可以将其解读为，一种人造出来的“人类智能”；也可以将其解读为，一种人造出来的，完全不同于人类智能的“非人智能”。

   两者的本质区别在于，前者的目标，是让人工智能越来越逼真，以替代人类自己；而后者的目的，则是创造一种全新的思维模式，甚至远超出人类的理解和认知能力，以突破人类智能的极限。

   可以粗略地认为，通过有监督学习而获得的人工智能，会更接近前者；而通过无监督学习而获得的人工智能，则更接近后者。

   对于有监督学习，机器需要根据已有的数据集，学习大量的样本数据，掌握输入和输出结果之间的关系，并最终实现举一反三。而整个学习过程，相当于人类把自己的思维模式灌输给了机器。所以通过这种方式训练出来的人工智能模型，自然更接近人类的思维模式。

   例如自动驾驶就是如此，需要通过学习大量的图片、视频，来认识车道线、障碍物以及各种交通标志。而自动驾驶最终的目的，就是让机器能够像真人一样去开车，并能够处理所有的突发情况。这样的人工智能，可以看作是一个永远不会犯错误、不会疲劳的完美人，但它的思维和认知方式仍然属于人类。

   而对于无监督学习，机器并不知道数据与特征之间的关系，没有标签去给它们做参考，而是需要机器自己根据聚类或一定的模型得到数据之间的关系。比起监督学习，无监督学习更像是自学，只给定了基本的规则，却不提供教材，让机器学会自己寻找和定义逻辑关系。人们任由机器自己进行训练和成长，只能看到机器学习的成果，而无法干预机器学习的过程。所以通过无监督学习最终训练出来的人工智能模型，更像是一个黑盒子，人们并不知道它的决策过程是什么。

   例如谷歌的阿尔法狗就是这种人工智能的产物，所以阿尔法狗才能展现出与人类棋手完全不同的“思维方式”，其原因就是，通过无监督学习，机器获得了与人类智能完全不同的一种只属于机器的智能。