为方便理解，我将计算机（人工智能）的发展分为3个阶段，其中在第三阶段中阐述了人工智能超越人类需要跨过的一大门槛。
人工智能发展的第一阶段：
我们通过给定一定的输入和输出关系，然后计算机用这一给定算法告诉我们对应一个具体输入有什么输出。
第二阶段：
我们并不知道具体的输入输出关系。但是我们已经有了大量的数据，我们通过对数据进行处理，得到一系列明确的输入输出关系，然后交由计算机进行学习，计算机会自行找出对应的输入输出关系，从而实现阶段一。
第三阶段：
现有的机器学习（或者说人工智能）是在人类已经给定了的一个范围里面寻求答案。即即使人类并不了解具体的输出结果，但是我们会知道输出结果的范围——是0~100，或者是一个数字，或者是一个字母。我们在编程的时候或多或少地局限了计算机的输出结果。也许计算机在大量的数据中已经发现了一些我们并没有发现的规律——这也是许多 科学家在现实世界中所做的事情。但是计算机却并没有办法告诉我们。如何让计算机将我们还未发现的规律告诉我们，需要在输出结果上做什么样的限定？
又或者并不是我们在输出结果的过程的限制，而是计算机得到输入输出结果的过程就是在人类的帮助（框架）下得到的，从而限制了他们对关系的想象？
如果有一天，一位杰出的工程师带领团队写出的程序，但是他们完全无法给出程序运行结果的范围的时候，就是一个突破。
但是，如此突破又会带来一个新的问题，工程师们将如何debug？
也就是说，以后的程序，不是人类给的逻辑关系，而是人类构建一个模型，然后提供一些处理过的数据原型，之后由计算机根据模型自主学习数据，调整后给出一个逻辑关系。此时的debug目的，不是达到100%的准确度，而是使得逻辑关系尽可能达到现实的需要。此时debug的手段，一是调整训练数据集，增加或者去掉不合理部分，使得训练后的模型更符合现实；二是调整程序，使其符合模型要求；三是调整模型，使得其更快学习，更好地学习。
