（Frostbite）的雅达利游戏进行了更深入的研究。他们注意到孩子们可以比神经网络更快地学会玩这个游戏，因为他们很快就领会了游戏的目标和物体移动的方式。孩子们只要花两分钟的时间观看YouTube上别人玩游戏的视频，然后自己玩上15至20分钟，他们的得分就能达到神经网络的水平。
布兰登也提出了一些有趣的思想实验。他指出，他可以根据游戏的不同特点很自如地调整自己的游戏风格，比如，在游戏中钓到尽可能多的鱼，或者在不死的情况下玩尽可能长的时间。但对于神经网络来说，完成这些任务意味着重新从零开始训练。虽然科学家对大脑已经非常了解，但推动算法模拟人类去自发理解新环境对我们来说仍然难于登天。
谷歌、特斯拉、亚马逊、脸书和微软都在为早日做到这一点赛跑。他们在大部分研究工作上选择互相合作：共享代码库，并在各种会议（比如神经信息处理系统大会）上分享最新的进展，比如神经信息处理系统。这些科技巨头进行良性竞争，不断取得突破。一些工程师和数学家相信我们离实现真正的人工智能只有十年左右的时间，另外一些人则认为我们离真正的人工智能还遥遥无期。
我想知道，面对这种激动人心的局面，科技巨头的老板们会做些什么。
第三部分 人智能的未来人类了吗？
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