1997 年，IBM 的“深蓝”击败了俄罗斯国际象棋大师、世界冠军加里·卡斯帕罗夫，国际象棋界对此感到震惊。这是否意味着 IBM 的人工智能能够比人类国际象棋大师更敏锐的直觉？卡斯帕罗夫认为不是。“深蓝”击败卡斯帕罗夫所采用的策略与其他人可能尝试的策略有着根本的不同。用卡斯帕罗夫自己的话来说，“深蓝”击败卡斯帕罗夫并不是通过复制或模仿他的思维过程：
“他们（所谓的“人工智能”）得到的不是像国际象棋冠军一样思考和下棋的计算机，它具有人类的创造力和直觉，而是像机器一样下棋，系统地评估棋盘上每秒 2 亿步的棋法，并通过强大的数字运算赢得胜利。”
诺贝尔物理学奖得主理查德·费曼(Richard Feynman ) 于 1985 年曾有先见之明地指出，我们有可能开发出一种能够超越自然能力但又无需模仿自然的机器。如果计算机能够超越人类的直觉，那么计算机所依赖的规则很可能与人类使用的规则完全不同，推理方式也将与人类机体数十万年来进化而来的推理方式截然不同（参见 Gerd Gigerenzer，《直觉》，2007 年）。
人工智能的局限性
尽管目前人工智能被大肆宣传，但它也可能出人意料地低效。自动驾驶汽车已经遇到 BC 数据墨西哥 了重大问题，并且有据可查，例如最近在亚利桑那州开庭审理的一起案件，据称是一辆优步自动驾驶汽车导致的死亡。在医学诊断中，尽管斯坦福大学开发的雀斑分析系统无法复制医生通过“直觉”对皮肤病进行直觉判断的方式，但它仍然可以通过其强大的数字运算能力在对皮肤病一无所知的情况下诊断出皮肤癌（见丹尼尔·萨斯坎德，《没有工作的世界》，2020 年）。但正如著名计算机科学家斯图尔特·拉塞尔所说，这种人工智能系统所依赖的深度学习很难做到正确，例如，“一些已经学会识别癌性皮肤病变的算法，如果你将照片旋转 45 度，就会完全失效，这并不能让人们对这项技术产生很大的信心。”