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发明工具、建立互联网、改变生物基因，甚至幻想寻找外星人创建星际联盟，人类似乎无所不能。但事实上，即使与普通动物相比，人类在许多方面也存在差距。我们并不是造物主最完美的“作品”。
视觉弱于鸟类
在哺乳动物中，人类视觉还算凑合。随便找个哺乳动物和人类来场辨别颜色的实验，人类都能胜出。这是因为人类的视觉是三色的，即视网膜上有三种不同的锥状细胞，分别对蓝、绿、红三个波段最为敏感，而大多数哺乳动物只对其中两种颜色敏感，只有双色视觉。“三色”对“双色”，人类赢。
然而，如果对手是鸟类，人类却必输无疑：鸟类在拥有三色视觉的基础上，还有一种人类没有的感光通道，能看到我们看不到的紫外线，它拥有“四色视觉”。虽然一些实验表明，极少数人类也有四色视觉，但仍局限于可见光的范围内，他们也看不到紫外线，输给了鸟类。
空间记忆力不敌北美星鸦
鸟类是大自然中的“精灵”。它们不仅视觉很出色，空间记忆能力也很棒。倘若考虑到，2.8亿年前，鸟类与猿类的脑进化就已分道扬镳，鸟类大脑并没有人类那种层层叠叠的皮质，鸟类能打败人类的记忆实在是令人惊奇。
北美星鸦就是鸟类中超群记忆力的“代言人”。
为了度过漫长的、缺少食物的冬天，北美星鸦从盛夏就开始忙碌起来。美国白皮松的松球里充满了饱满的松子，它们都是北美星鸦的搜集目标。北美星鸦从一棵树冲向另一棵树，仔细地检查每个松球，找到合适的就用锋利的喙将松子一个个揪出来。据研究显示，最快的星鸦一分钟能采集32颗种子，不到3分钟就能将喙下的袋囊填满。袋囊装满后，北美星鸦就会找地方卸货，石头后面、灌木丛下面、树洞里面等，全是卸货点。整个夏天，它们都会这样一直忙下去。到冬天来临的时候，一只鸟通常有5000到20000个松子埋藏点。而且，它们能记住这些埋藏点的方位！你看吧，冬天，到了饭点儿，它们会先飞到埋藏地附近的树上，稍作停顿，然后就一跳跳地到地面开挖——准确率还蛮高。动物界中，红松鼠也有在多个树洞里储藏松子的习惯，但它的空间记忆力要逊色得多，找不到埋松子的地方是常事。
研究人员认为，北美星鸦靠三角定位的方式来记忆埋藏种子的位置，比如利用埋藏点周围的岩石和树木帮助记忆。这意味着，每只星鸦的脑中都有成千上万张的“空间藏宝图”。找一个人来记忆成千上万张“空间藏宝图”？人类恐怕只有认输的份儿，因为一个人可能连准确记忆区区几张“平面藏宝图”也做不到。
平面记忆力败给黑猩猩
其实人类的空间记忆力不仅难比北美星鸦，而且和黑猩猩比赛记忆“藏宝图”，也是最后以败北告终。
在一次实验中，12名大学生“对战”6只黑猩猩。“平面藏宝图”是9个出现在平面不同位置的数字，人类和黑猩猩需要在“藏宝图”瞬间消失后再现“藏宝图”中9个数字的正确方位。结果，大多数黑猩猩都做到了，而人类却搞得一塌糊涂。对战黑猩猩的“平面记忆”，人类又输了一次。
为什么人类的“平面记忆”与“空间记忆”要逊色于黑猩猩和鸟类呢？因为人类处在一个复杂的生活环境，需要多方位的记忆能力，我们不用像黑猩猩那样，需要强悍的平面记忆力来一眼辨认出猩猩群中的“敌对分子”，也不用像鸟类那样需要非凡的空间记忆力度过难熬的寒冬。但是，这两种能力，平面记忆能力和空间记忆能力，对黑猩猩和鸟类来说却相当重要。如果黑猩猩缺少平面记忆，那么就无法在最短时间内找到敌手，并占领地盘夺取食物，这会使得它们的个体生活受到严重影响。而冬季的北美星鸦如果记不住食物储藏的地点，那么，自己餓死不说，新生的雏鸟也会一命呜呼。
棋艺输给“深蓝”和“AlphaGo”
人类与动物相比，在很多方面都不占优势，但有一点可以秒杀地球上所有其他动物，那就是人类所拥有的高超智慧。
不过人类的智慧正在被人类自己所创造出来的机器碾压——这就是横空出世的人工智能。第一台机器人诞生于1956年，这一年科学家首次提出了“人工智能”的术语。经过几十年的发展，人工智能的智慧变得越来越强大，强大到人类智慧开始有点招架不住了：
1997年，IBM公司设计的人工智能“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；
2015年，AlphaGo在与围棋高手樊麾二段的比赛中，以5：0的绝对优势获胜；
2016年，AlphaGo对战世界围棋冠军，赢了职业九段选手李世石；
2017年，AlphaGo与世界排名第一的柯洁对战，以3：0的全胜战绩结束比赛；
2017年，升级版AlphaGo再次以微弱优势战胜由5位世界围棋冠军组成的团队。
“深蓝”是IBM公司生产的世界上第一台超级国际象棋电脑，具有强大的计算能力，可以计算所有国际象棋路数来选择最优策略，平均每秒可计算棋局变化200万步。不过，虽然“深蓝”赢了人类，可是赢得却很吃力，1997年战胜卡斯帕罗夫之前，还曾被人类打败过。
与“深蓝”不同，AlphaGo挑战人类时，人类几乎没有取胜的机会。“深蓝”靠的是死记硬背般“硬算”，而AlphaGo靠的是超强学习能力。它可以自发研究新策略，能够像人类一样思考。2015年，AlphaGo在赢了樊麾二段之后，它自行下了数千场围棋比赛，来研究下一步的迎战策略。这为它后来击败人类顶尖冠军打下了坚实的基础。
从“深蓝”到AlphaGo，像人类在演化史上那样，人工智能在不断进化。深度学习是人工智能的未来。未来的机器人将能够模拟人脑神经网络来分析学习，思维也会越来越接近人类。
象棋、围棋，人类已经不敌“人工智能”。但不久的将来，人类可能会在更多方面败下阵来。
第一位“非人类”作曲家已出现，它叫Amper，是可以作曲的人工智能，由一群专业的音乐家和工程师开发而成。如今，它已经和一位美国歌手泰林·萨顿合作，发布了一首新歌《Break Free》。听说效果还不错。
在美国迪士尼公司和麻省理工研究人员的共同努力下，第一位人工智能故事短评家也诞生了，它可以很好地预测故事的流行度。未来，电影公司可能会“雇用”它来帮助甄选剧本。
一位软件工程师是《权力的游戏》的爱好者。因为他等不及原著作者出新书，所以创造了一种人工智能，被称作周期性神经网络，将成为第一个写长篇小说的“非人类作家”。尽管这个人工智能的功能还不大完善，但谁知道，今后会不会进化成为第二个让人类无法还击的“Alpha作家”呢？
……
人类输过这么多动物和机器，未来，还会输得更惨。现在，你还认为人类是地球上最强的吗？
视觉弱于鸟类
在哺乳动物中，人类视觉还算凑合。随便找个哺乳动物和人类来场辨别颜色的实验，人类都能胜出。这是因为人类的视觉是三色的，即视网膜上有三种不同的锥状细胞，分别对蓝、绿、红三个波段最为敏感，而大多数哺乳动物只对其中两种颜色敏感，只有双色视觉。“三色”对“双色”，人类赢。
然而，如果对手是鸟类，人类却必输无疑：鸟类在拥有三色视觉的基础上，还有一种人类没有的感光通道，能看到我们看不到的紫外线，它拥有“四色视觉”。虽然一些实验表明，极少数人类也有四色视觉，但仍局限于可见光的范围内，他们也看不到紫外线，输给了鸟类。
空间记忆力不敌北美星鸦
鸟类是大自然中的“精灵”。它们不仅视觉很出色，空间记忆能力也很棒。倘若考虑到，2.8亿年前，鸟类与猿类的脑进化就已分道扬镳，鸟类大脑并没有人类那种层层叠叠的皮质，鸟类能打败人类的记忆实在是令人惊奇。
北美星鸦就是鸟类中超群记忆力的“代言人”。
为了度过漫长的、缺少食物的冬天，北美星鸦从盛夏就开始忙碌起来。美国白皮松的松球里充满了饱满的松子，它们都是北美星鸦的搜集目标。北美星鸦从一棵树冲向另一棵树，仔细地检查每个松球，找到合适的就用锋利的喙将松子一个个揪出来。据研究显示，最快的星鸦一分钟能采集32颗种子，不到3分钟就能将喙下的袋囊填满。袋囊装满后，北美星鸦就会找地方卸货，石头后面、灌木丛下面、树洞里面等，全是卸货点。整个夏天，它们都会这样一直忙下去。到冬天来临的时候，一只鸟通常有5000到20000个松子埋藏点。而且，它们能记住这些埋藏点的方位！你看吧，冬天，到了饭点儿，它们会先飞到埋藏地附近的树上，稍作停顿，然后就一跳跳地到地面开挖——准确率还蛮高。动物界中，红松鼠也有在多个树洞里储藏松子的习惯，但它的空间记忆力要逊色得多，找不到埋松子的地方是常事。
研究人员认为，北美星鸦靠三角定位的方式来记忆埋藏种子的位置，比如利用埋藏点周围的岩石和树木帮助记忆。这意味着，每只星鸦的脑中都有成千上万张的“空间藏宝图”。找一个人来记忆成千上万张“空间藏宝图”？人类恐怕只有认输的份儿，因为一个人可能连准确记忆区区几张“平面藏宝图”也做不到。
平面记忆力败给黑猩猩
其实人类的空间记忆力不仅难比北美星鸦，而且和黑猩猩比赛记忆“藏宝图”，也是最后以败北告终。
在一次实验中，12名大学生“对战”6只黑猩猩。“平面藏宝图”是9个出现在平面不同位置的数字，人类和黑猩猩需要在“藏宝图”瞬间消失后再现“藏宝图”中9个数字的正确方位。结果，大多数黑猩猩都做到了，而人类却搞得一塌糊涂。对战黑猩猩的“平面记忆”，人类又输了一次。
为什么人类的“平面记忆”与“空间记忆”要逊色于黑猩猩和鸟类呢？因为人类处在一个复杂的生活环境，需要多方位的记忆能力，我们不用像黑猩猩那样，需要强悍的平面记忆力来一眼辨认出猩猩群中的“敌对分子”，也不用像鸟类那样需要非凡的空间记忆力度过难熬的寒冬。但是，这两种能力，平面记忆能力和空间记忆能力，对黑猩猩和鸟类来说却相当重要。如果黑猩猩缺少平面记忆，那么就无法在最短时间内找到敌手，并占领地盘夺取食物，这会使得它们的个体生活受到严重影响。而冬季的北美星鸦如果记不住食物储藏的地点，那么，自己餓死不说，新生的雏鸟也会一命呜呼。
棋艺输给“深蓝”和“AlphaGo”
人类与动物相比，在很多方面都不占优势，但有一点可以秒杀地球上所有其他动物，那就是人类所拥有的高超智慧。
不过人类的智慧正在被人类自己所创造出来的机器碾压——这就是横空出世的人工智能。第一台机器人诞生于1956年，这一年科学家首次提出了“人工智能”的术语。经过几十年的发展，人工智能的智慧变得越来越强大，强大到人类智慧开始有点招架不住了：
1997年，IBM公司设计的人工智能“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；
2015年，AlphaGo在与围棋高手樊麾二段的比赛中，以5：0的绝对优势获胜；
2016年，AlphaGo对战世界围棋冠军，赢了职业九段选手李世石；
2017年，AlphaGo与世界排名第一的柯洁对战，以3：0的全胜战绩结束比赛；
2017年，升级版AlphaGo再次以微弱优势战胜由5位世界围棋冠军组成的团队。
“深蓝”是IBM公司生产的世界上第一台超级国际象棋电脑，具有强大的计算能力，可以计算所有国际象棋路数来选择最优策略，平均每秒可计算棋局变化200万步。不过，虽然“深蓝”赢了人类，可是赢得却很吃力，1997年战胜卡斯帕罗夫之前，还曾被人类打败过。
与“深蓝”不同，AlphaGo挑战人类时，人类几乎没有取胜的机会。“深蓝”靠的是死记硬背般“硬算”，而AlphaGo靠的是超强学习能力。它可以自发研究新策略，能够像人类一样思考。2015年，AlphaGo在赢了樊麾二段之后，它自行下了数千场围棋比赛，来研究下一步的迎战策略。这为它后来击败人类顶尖冠军打下了坚实的基础。
从“深蓝”到AlphaGo，像人类在演化史上那样，人工智能在不断进化。深度学习是人工智能的未来。未来的机器人将能够模拟人脑神经网络来分析学习，思维也会越来越接近人类。
象棋、围棋，人类已经不敌“人工智能”。但不久的将来，人类可能会在更多方面败下阵来。
第一位“非人类”作曲家已出现，它叫Amper，是可以作曲的人工智能，由一群专业的音乐家和工程师开发而成。如今，它已经和一位美国歌手泰林·萨顿合作，发布了一首新歌《Break Free》。听说效果还不错。
在美国迪士尼公司和麻省理工研究人员的共同努力下，第一位人工智能故事短评家也诞生了，它可以很好地预测故事的流行度。未来，电影公司可能会“雇用”它来帮助甄选剧本。
一位软件工程师是《权力的游戏》的爱好者。因为他等不及原著作者出新书，所以创造了一种人工智能，被称作周期性神经网络，将成为第一个写长篇小说的“非人类作家”。尽管这个人工智能的功能还不大完善，但谁知道，今后会不会进化成为第二个让人类无法还击的“Alpha作家”呢？
……
人类输过这么多动物和机器，未来，还会输得更惨。现在，你还认为人类是地球上最强的吗？