从两个具体例子，探讨一下人工智能的能与不能。
第一个例子。
今年3月，腾讯科恩实验室（Tencent Keen Security Lab）再一次“黑”了特斯拉的Model S。与去年9月公布的那次不同，此次科恩实验室不再通过无线网络黑进Model S的系统进行“远程”控制，而是针对Model S的Autopilot系统进行物理攻击。在腾讯科恩实验室公开的3个例子中，有两个并未通过网络与Model S的控制系统建立联系，而是在现实的物理世界中，通过对周围物理环境所作的改动，欺骗Model S的人工智能做出错误反应，而其中至少有一个例子有可能产生严重后果。
在第一个例子中，科恩实验室在Model S车前用液晶电视播放视频，画面内容在人看来是没有任何意义的模糊色块。从腾讯的展示视频中可以看到，研究人员在视频的某些帧引入了一些难以引起人的注意的细微变化，而特斯拉的Autopilot系统在此情景下做出了打开雨刷器的判断。
在第二个例子中，科恩实验室在实验道路场地的地面放置了三个白色纸片做成的圆点。从车内视角的视频来看，如果是人类驾驶员，可能未必会发现地面上的白点。而Model S的Autopilot系统则因此在较高速度行驶的状态下，调整方向驶入了对面的逆行车道。
详细信息可以在这里找到：腾讯科恩实验室: 特斯拉Autopilot的实验性安全研究。
第二个例子。
在科恩实验室的分析报告中，可以看到特斯拉Autopilot的雨刷控制“人工智能”由多层人工神经网络构成。尽管在科恩实验室的挑战下莫名失败，但神经网络的研究者却能轻易的给出人工神经网络的种种惊人能力，比如无穷尽的莎士比亚风格的剧本，或是敲出一段几乎以假乱真的C语言程序。
这是人工智能写出的一段剧本对白：
PANDARUS:
Alas, I think he shall be come approached and the day
When little srain would be attain'd into being never fed,
And who is but a chain and subjects of his death,
I should not sleep.
Second Senator:
They are away this miseries, produced upon my soul,
Breaking and strongly should be buried, when I perish
The earth and thoughts of many states.
DUKE VINCENTIO:
Well, your wit is in the care of side and that.
Second Lord:
They would be ruled after this chamber, and
my fair nues begun out of the fact, to be conveyed,
Whose noble souls I'll have the heart of the wars.
这是人工智能写出的一段剧本独白：
VIOLA:
Why, Salisbury must find his flesh and thought
That which I am not aps, not a man and in fire,
To show the reining of the raven and the wars
To grace my hand reproach within, and not a fair are hand,
That Caesar and my goodly father's world;
When I was heaven of presence and our fleets,
We spare with hours, but cut thy council I am great,
Murdered and by thy master's ready there
My power to give thee but so much as hell:
Some service in the noble bondman here,
Would show him to her wine.
这些都是人工神经网络真正的创作，在莎士比亚的原作里几乎找不到任何一行的踪迹。阅读这些“作品”，会发现
 莎士比亚时代的人名、称谓
 莎士比亚时代的古英语单词
 完全符合语法的句子，包括句子结构、动词时态、语态、单复数
 剧本的形式：对话的形式、独白的形式
 拼写正确的英文单词
这个神经网络完全基于字母，训练时没有任何词典的参考，只是把70多页、18000多字的莎士比亚作品一个个字母的输入给神经网络进行训练。生产作品时，也是一个一个字母的输出。 同样的神经网络，把Linux内核源代码一个