1 .人类智能发展极限
人类智能的极限到目前为止还没有统一明确的答案，外国的逻辑学家哥德尔未明确给出人类理性的极限，但他认为人类智能的进化就是逻辑的进化，人的智能就是去认知。纵观整个科学发展史，人类总是在不断突破认知边界，人类智能的极限不是绝对静止的，而是随着人类发展阶段的不同，极限也有所不同，它是一个动态的过程。国内学者王飓安（1995）从数理逻辑角度去对人类智能极限做出解释，他认为人类的智能是从社会实践中产生的，人类智能从实践、认识、再实践和再认识中不断提高，循环不断逼至极限；魏金河（2007）认为人的智能是在生理基础与外部环境共同作用下产生，人类对于自身和外界事物规律的认识能力以及创造能力是无穷无尽的，人类智能不存在上限。物理学家和数学家则从量子光学和计算机的角度去解释人类的智能极限，外国学者诺尔蒂认为人类智能的致命缺点是受人类理解速度的影响，单单从视觉传感上来说，人类每秒理解的平均信息量只有的入眼信息量的28万分之一，他认为人类智能极限实质上是受人类生理极限的限制；外国学者Douglas Fox（2011）认为人类智能发展已经接近演化的极限，各种研究表明可以使人类变得更加聪明的细微变化大多数都会受到物理定律的限制，举例来说，人脑容量的增加能够明显影响人脑神经元的数量进而增加人的智力，但是这也会使大脑处于超耗能状态，脑神经线路会受限于热力学定律。笔者认为，逻辑学家认为人的认知能力是无穷无尽的，所以人的智能也应该是无上限的，这是“软极限”；实际上人类智能受到人类生理“硬极限”的限制，譬如快速的视频读入、音频抓取等，人类听觉只能抓取频率在20赫兹~20000赫兹的音频，超出人类摄入信息极限的部分是人类智能所不能及的，这些可能需要人工智能的帮助。
2. 互联网与人工智能未来发展趋势
互联网、大数据、人工智能是新一代信息技术的代表，互联网是大数据与人工智能诞生和发展的基础平台，大数据又是人工智能进化的源泉。最初的互联网发展是用来实现人人的信息连接、物联网的搭建等，是一个信息网络化的过程。互联网发展的下半阶段，结构完整、全面化和系统化的网络连接已经逐渐成型，并且开始往纵深发展，大数据基础之上出现人工智能。互联网与人工智能之间的不断交融促使互联网智能化不断提升，世界逐步迈入互联网人工智能时代，随着互联网覆盖范围和发展空间不断延伸，人工智能的发展产物正在不断渗入到人们的日常生活并为人类带来便捷、新颖的体验，比如可穿戴设备、无人驾驶汽车、虚拟现实等等，人工智能已经成为引领世界科技发展的新热潮。现今互联网智能化的发展使得互联网功能结构与人脑高度相似，互联网云脑开始形成：以物联网为代表的互联网大脑的感觉神经末梢，以云计算为代表的互联网大脑的中枢神经系统，以无人机、智能驾驶等为代表的互联网大脑的运动神经系统，以虚拟现实等为代表的互联网大脑的视觉神经系统等等，人工智能正在再塑互联网。
虽然目前使用的人工智能技术多种多样，但是仍处于初等智能、浅层应用的阶段，并未真正达到各个产业领域全部打通的程度。一方面，人工智能一直受制于没有足够多的数据进行验证和训练。依托于互联网应用的深入发展，人类社会进入大数据时代，数据量并不是限制人工智能发展的主要原因，数据无法共享，“数据壁垒”的存在成为了主要的制约因素。目前很多部门单位声称的大数据并不是真正的大数据，其拥有掌握的数据并不是全集的，各单位内部掌握着不同的信息数据，但囿于数据共享后利益不能共享、单位隐私和安全受到损害等问题不愿公开数据，各自中心化数据的结果是形成独立的信息孤岛，数据种类单一且价值密度低，难以接近真正的大数据源；另一方面，目前行业内多数人工智能狂热者多着重于AI的应用场景而非核心的技术领域，人工智能发展的核心因素除了数据之外，还包括算法和算力，算法和算力属于超尖端技术，每次突破难度极大。基于人工智能算法模型的数据处理量依旧在不断扩大，人工智能的算法技术多是采用传统的分布式计算结构，关键技术还需要寻求创新和突破，来解决日益增长的数据负荷。其次，算法程序的进步往往建立在以云计算为核心的强大计算平台之上，随着人工智能应用对算力要求越来越高，以云计算技术应用为代表的计算2.0时代正在朝以人工智能为核心的计算3.0时代转变。
长期来看，人工智能的发展任重而道远。第一，区块链技术能否打破“数据壁垒”、解决信任危机，最终实现数据共享流通，帮助各个领域、行业合作研发出更加综合全面的人工智能产品。第二，人工智能在过去几年只是在部分传统领域小试牛刀，人工智能的“落地”问题仍然是未来发展的核心，人工智能将如何更好的给实体产业赋能，帮助各个企业寻找在商业上可规模应用的方案将是一大挑战。第三，人工智能关键技术的研发和突破离不开顶级AI专家的努力，根据《2019年全球AI人才报告发布：AI专家仅3.6万》可知，AI专家已经到了供不应求、极其稀缺的地步，未来全球化AI专业人才的培养将是无法回避的重大问题。第四，不少学者对于未来的人工智能发展持有威胁论的看法，未来能否研发出具有自主学习和生物特性的超级人工智能？以及从伦理上来说，当人工智能足够发达，人类智能与人工智能界限模糊的时候，又该如何平衡两者关系？这些可能都是未来需要思考的问题。