近年來，人工智能技術不斷滲入大眾的日常生活中，技術發展變化日新月異。 日常生活中，我們隨處可見人工智能的身影：高效的信息分發（如Google、Tiktok）、各大樓宇中的人臉識別，甚至是我們常用的翻譯工具……世界智能領域的專家學者們不斷嘗試 更多的優化算法，各類算法指標不斷被刷新，與此同時，人工智能在特定領域的應用能力逐漸逼近極限值。 鑑於此，不少有誌之專家學者自覺不自覺地停下來開始冷靜思考，人工智能究竟該走向何處？
 當前的人工智能及未來的智能科學研究存在兩個致命的缺點：（1）把數學等同於邏輯；弗雷格、羅素等邏輯主義者一般是把數學歸於邏輯學(logic)之下（“+  logy”也成為許多學科(非所有學科)的字尾，譬如生物學Biology=bio(生)+logy(學科)）。 邏輯是探索、闡述和確立有效推理原則的學料。 數學不等同於邏輯，數學研究空間形式和數量關係結構，是一種基於公理的邏輯體系；邏輯研究思維的形式結構。 二者一致之處為“研究對像都是高度抽象的結構”。 一方面，數學和邏輯的研究對像不同，數學的研究對像是客觀事物的空間形式與數量關係，而邏輯學的研究對像是思維的形式及規律；另一方面，數學和邏輯的任務和目標不 相同，數學的主要目標和任務是揭示客觀事物的空間形式與數量關係的特徵，探索其規律性，而邏輯的主要目標和任務卻是為了解決思維推理形式的有效性或真實性問題。  （2）把符號與對象的指涉混淆。 符號重點在於表徵，而對象重點在於意向性，一般來說，一種意向可以對應一種或多種符號，而一種符號代表的意向性也可以有多個指向（如能指、所指、 意指）。                  劉偉 陶雯軒