谢谢邀请，依我看外呼系统，现在的人工智能仅仅依靠“符号化运算”来实现特定功能的智能，并不是广义上的具备自主性的真正的人工智能。“人工智能”一词，对于人类来说已经非常熟悉，人工智能隶属于技术人工物的一种，是上世纪人类社会高速发展而出现的新时代产物，它起源于1956年的夏季，是以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批年轻科学家在一起参加一次学术聚会，共同研究和讨论用人类机器模拟智能的一系列有关问题时，提出将“使用机器来模拟人类认知能力”的技术称之为“人工智能”（Artificial Intelligence）。从1956年的夏季到现如今，人工智能已经走过了足足64年的历史，一步一个脚印的发展成了涉及学科众多的一门交叉学科和科学前沿问题，人工智能这一学科从诞生之初只能处理一些简单的符号化运算问题，到现如今的大数据处理以及数据库分析，人工智能处理问题的能力也已经有了突飞猛进的变化。通俗地讲，人工智能学科就是人类计算机科学技术下的一个前沿分支，是通过利用计算机的逻辑控制来模拟人类智能活动的一种方式。
人类的行为中有很多的简单行为并不需要复杂的思考，比如说行走、睡觉和排便等等，可以说人类智能的行为是人类由内而发的自身想法和切身体会所产生的随机行为，而在目前的“人工智能”技术阶段，人工智能并没有摆脱“无心”机器的控诉，“无心”机器的种种行为本身并不是有感而发，而是基于算法本身所得出的最优解，所以现阶段的人工智能行为是由外界所赋予的程序计算所产生的行为，是由外自内的被赋予。这种“无心”却有“智”的人工智能可以帮助人类进行精确的工业加工，可以帮助人类去计算宇宙最深处的奥秘，可以与人类进行高深的棋类竞技，从某种意义上讲，目前的人工智能看起来对于人流确实战无不胜，可以处理很多人类无法轻易完成的复杂工作。然而，对于人类所认为的种种简单的问题时，人工智能却又显得笨拙起来外呼系统，譬如用感官去分辨水果蔬菜是否腐烂，抑或是用恰当的力气去拿起餐桌上的玻璃杯，这些简单的无需思考的行为对于人工智能来讲却又显得那么的珍贵。用语言学家和认知科学家史迪芬·平克的话来说，那就是“困难的问题是易解的，简单的问题是难解的”。在上世纪80年代，人工智能和机器人学者困惑地发现，人类所独有的高阶智慧能力只需要非常少的计算能力，例如推理，但是无意识的技能和直觉却需要极大的运算能力。这便是著名的莫拉维克悖论，莫拉维克发现，“要让电脑如成人般地下棋是非常容易的，但是要让电脑有如孩童的感知和行动能力却是相当困难甚至是不可能的。”这就好比去让一个成年人和一个人工智能比赛去背诵同一篇文章，那么人工智能胜利的可能性几乎为百分之百，而在对于记忆学习的行为方面，人工智能毫无疑问的是强于人类智能的。
