人工智能的发展大致可分为三个阶段：逻辑推理－概率推理－因果推理。1956年开始人工智能推理以命题逻辑、谓词演算等知识表达、启发式搜索算法为代表。二十世纪八十年代盛行的专家系统就是其典型 。随着研究的深入，科学家发现逻辑推理不能完全模拟人类思维。人类思维是一种随机过程，人工智能应该建立在概率推理的基础之上。这就形成了二十世纪八九十年代以来的视觉识别、语音识别、机器学习等研究领域。2000年以后以加州大学洛杉矶分校计算机系的珀尔（Judea Pearl）教授，卡耐基梅隆大学哲学系的格利穆尔（Clark Glymour）教授等人为代表的因果推理派也逐渐进入了人工智能学界的视野，珀尔教授在人工智能领域引入因果推断方法。目前发展火热的仍是基于概率的机器学习及其分支深度学习等领域。人工智能的一些基本概念在传播过程中，不免发生混淆。[1] 尤其是弱人工智能、强人工智能、通用人工智能和超级人工智能这四个概念之间的区别和联系。例如通用人工智可以等同于强人工智能吗。[2]——————————————[1] 徐英瑾.“强人工智能、弱人工智能及语义落地问题”.《社会科学战线》微信公众号, 2018. [2] 李开复、王永刚. 人工智能[M]. 北京:文化发展出版社, 2017, 113. 让我们逐一进行分析，弱人工智能／强人工智能（在后面的讨论中，视其语境，将人工智能简写为AI）这个区分是塞尔在《心灵、大脑与程序》（1980）一文开头提出来的[3] ，塞尔指出弱人工智能不过断言计算机是研究智能的一个有用的工具。——————————————[3] 这里有必要引用塞尔的相关论述:“我们应当怎样评价计算机在模拟人类认知能力方面的成果所具有的心理学和哲学意义呢？在回答这个问题时，我发现，将我称之为强AI的东西与'弱’AI或者审慎的AI加以区别是有益的。就弱AI而言，计算机在心灵研究中的主要价值是为我们提供一个强有力的工具。例如，它能使我们以更严格、更精确的方式对一些假设进行系统阐述和检验。但是就强AI而言，计算机不只是研究心灵的工作，更确切地说带有正确程序的计算机缺失可被认为具有理解和其它认知状态，在这个意义上恰当编程的计算机其实就是一个心灵。在强AI中，由于编程的计算机具有认知状态，这些程序不仅使我们可用来检验心理解释的工具，而且本身就是一种状态。” 玛格丽特·博登编. 人工智能哲学[M]. 刘西瑞、王汉琦译, 上海:上海译文出版社, 2001, 92.一个弱意义上的人工智能程序只是对认知过程的模拟，程序自身并不是一个认知过程。强人工智能断言一个计算机的运行在原则上就是一个心智，它具有智力、理解、感知、信念和其它通常归属给人类的认知状态。通用人工智能（AGI）：指计算机在各个方面具有和人类同样的智能。它们能够执行与人类相同水平、相同类型的智力任务。苹果公司的创始人之一史蒂夫·沃兹尼亚克将咖啡测试作为AGI的一项指标。在测试过程中，机器人必须进入普通家庭并尝试制作咖啡。这意味着要找到所有的工具，找出它们如何运作，然后执行任务。能够完成这个测试的机器人将被认为是AGI的一个例子。根据如上理解，我们可以说一个弱AI可能就是通用人工智能，因为弱AI虽然只是工具，但它可以实现对人类所有智能模块的模拟。强AI则不仅仅是通用人工智能，而是要和人类心灵在性能上完全一样。如果我们做一些强行划分，弱人工智能分成两个部分，弱AI（a）第一部分，在某个方面对人类智能的模拟，这也是一般人对弱AI的理解。计算机不过是人的工具。就像我们所接触到的各种机械系统一样。弱AI（b）的第二部分，可以是通用人工智能。它是对人类智能的全面模仿。机器人进入普通家庭制作咖啡。这个任务，就如同图灵测试中的计算机一样，只要计算机能成功的回答提问者的问题，就可以表明计算机能够思考。同样，我们可以把机器人制作咖啡，做任务分解，机器人如果能完成这项复杂的任务，这也表明它具有和人一样的推理能力。按照塞尔的理解机器人制作咖啡也是弱AI。所谓强，就意味着机器人知道自己在制作咖啡，或者更深入一些，套用托马斯·内格尔的术语，机器人必须知道what it is like to be a Coffee waitress（成为一名咖啡制作者是怎样的）。显然目前所理解的通用人工智能做不到这一点。强AI 既包括老百姓的一般理解，计算机要像人一样做所有的事情，它还必须具有人类也有的意识：情感、感受性，甚至伦理道德等等。而这几乎回到了心灵哲学中关于意识问题的物理主义和二元论的永恒争论上来了。至于超级智能：作为人工智能领域的领军人物之一，尼克·博斯特罗（Nick Bostrom） 将超智能定义“在几乎所有领域，包括科学创造力，一般智能和社交技能方面，都比人类最优秀的智能更聪明”。从哲学的角度来看，这也是一个比较含混的表达，如果要根据塞尔的两分法，超级人工智能在类型上既可以是弱的也可以是强的人工智能。在塞尔看来，机器是否具有理解、意识（自我意识），是衡量机器是否具有人工智能的唯一标准。因此人工智能按照徐英瑾的说法只有真假之别（也就是强弱之分），而无程度（宽窄）之别。颇为吊诡的是，不管是大众还是人工智能领域的专家，都有意无意的忽略了塞尔最早提出强弱两分的标准，而是代之以新的标准：弱的人工智能就是对人的局部模仿，强的人工智智能就是对人的全部模仿。大众更从实用、后果的层面理解人工智能。在这里为哲学家津津乐道的what it is like to be 问题处在了边缘。不难看出，哲学家、科学家、大众对何谓人工智能的理解并不是一致的，这里面存在系统的差异，对这种差异的检测或许会成为新的研究的起点。
