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Facebook 的 AI 研究负责人指出，一味模仿人脑开发 AI 将会阻碍 AI 的发展。很多业界专家也有类似的论调，他们认为 AI 研究的重点不应是模仿大脑的工作机制，而应该是探寻智能的根本原则。
有些人认为，造物主是按照自身形象创造出人类。而人工智能可能是人类最伟大的发明，人类也一直试图按照自身来创造 AI。最典型的方法是以数字形式再造人类大脑。然而顶尖科学家并不认同这一方式，认为试图完全模拟人类大脑纯属浪费时间。应从别的地方寻找灵感。
巴纳德学院的天文学家 Janna Levin 说，“我们并未真正理解人类大脑。我们试图探索大脑，却没有奏效。“ Levin 近期主导了一个关于人工智能技术和伦理前景的圆桌讨论。
“我们自己都不了解人类大脑，何谈创造人工大脑？”
参与圆桌讨论的专家表示，这是一个棘手的问题。人类并不能完全模拟大脑。所以，人类更应该花时间去解锁智能的根本原理。
MIT 未来生命研究院的主任 Max Tegmark 认为，过度关注人类大脑就是一种“碳沙文主义“。尽管科学家并未完全了解大脑运行的机制，但可以说的是，这不神奇。
Tegmark 说，“我们太迷恋大脑的运行机制了。这是一种想象力的匮乏。”
从历史上看，他的观点是成立的。在维多利亚时代，一个叫做 Clément Ader 的工程师从蝙蝠中获得灵感，建造了第一架飞行机器。
Ader 在无法掌控这个装置的情况下持续飞行了数百米。但为什么怀特兄弟声名远扬，而他不为人所知呢？
Tegmark 认为，这是因为怀特兄弟真正从科学角度研究了飞行原理，而 Ader 始终在模仿生物。怀特兄弟通过建造风洞和测试来研发飞机，而非仅仅模仿生物。这个道理同样适用于人工智能。
但即使按照人类自身形象来创造人工智能，也不是最正确的路径。上述的圆桌讨论总是会回归到生物学这个议题。
Facebook 的 AI 研发主管 Yann LeCun 认为，“你可以从生物学中获取灵感，但你并不想简单复制。从工程角度来看，溯源进化过程将会异常困难。“
经过数百万年的随机突变，人类得以繁殖，我们才能出现在这里。这是一个恒等式。而将大脑的智能和推理能力最大化或是简单化，都是不明智的。
人类大脑的运行机制异常复杂。婴儿还在母体内的时候，大脑便能自行组装。在人的一生中，大脑也具有自行修复功能。而机器并不需要这些机制。机器只需要接收并处理数据，进行学习。
有监督运行和强化学习是人工智能进行学习的两种方式。
LeCun 解释说，对于更传统的监督学习，人类必须输入数千个示例，机器才能真正开始工作。比方说，图像识别算法必须首先看到无数个苹果，才能做到精准识别。
另一种方式是强化学习。AI 算法和神经网络可以互相训练。通常这种方式只适用于博弈。一个象棋 AI 可以随时与自己进行数百万次对弈，来学习象棋比赛中的微妙细节。
但这两种方法都不完美，无法真正教会 AI 认识世界。人类仍在监督学习中挑大梁；象棋 AI 除了下象棋以外一无所知。
LeCun 说，“我们在以非常愚蠢的方式训练神经网络。”
婴儿在二个月大时就能理解客体永久性。半岁时，能直观理解物质世界如何运转。但目前为止，人类还无法让机器进行类似的无监督学习。
如果有人能实现机器的无监督学习，这些人很可能是 LeCun 和他的团队。只有巨头公司才拥有足够的资源和架构，来训练高级神经网络。但在圆桌讨论期间，LeCun 只是耸耸肩，表示“我们也还没有想法。”
对 AI 来说，生物基础至关重要。这个基础并不是人类大脑的完全重建。人类大脑是一个科学奇迹，但不是唯一的答案。AI 研发者需要牢牢记住，人类本身并没有多么特殊，他们应该尝试寻找一些新的灵感。
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