第三章主要是奖励一下关于AI创造力的科普内容。对于当前AI，其在科学发展过程中的作用愈发凸显——从一开始的只能够进行大量数据的模式分析到现在可以通过学习过往科学家研究发现的思维推导方式来进行跨学科的创新研究，这种种迹象都表明了AI的快速发展以及其在科学研究领域的重要作用。但是当前AI在科研领域的作用仍然是有限的，尤其是其创新能力——当前AI的强大之处还是在于可以从大量复杂的数据中进行分析和模式识别，发现其中潜藏的关系，其强大的计算能力远超人类科学家的水平——但仅仅是进行计算和数据分析的话，AI只能作为一个强大的工具，完全还不能称作“AI”。
真正的AI应该具备能够独立解决问题的能力（个人认为这是智能非常重要的一方面），如果只是参与其中的某个步骤（比如说计算），那么只能说是工具，智能应该能够完成从理解问题到设计方案再到解决问题的全流程，过程中要有审视和思考，有推敲和验证——当前的AI前沿水平确实在朝这个方向发展，但是距离成功还是有一大段距离，而且这种能力也只是存在于全球顶尖实验室或者团队的手中，大部分人都无缘体验。
AI的创新能力始终受限于其训练数据，面对未知问题，其思考思路总是偏于保守，局限于现有方法的组合之上，不会质疑当前的理论框架，难以提出全新的科学范式，也不会产生革命性的科学思想——更别提像爱因斯坦一般提出颠覆当时人们对于牛顿定律的坚信的相对论。从这个层面来说，当前AI还是适合成为人类的另类助手而非真正的科学研究合作者。
同时，纵观人类科学发展史，人类的许多重要发现和发明都是基于一些实验中的偶然现象的，比如说青霉素的发现和光电效应的发现，而面对这样的失败，AI则很可能将其当作噪声过滤掉，这也注定了当前AI发展的局限性——人类有时候总是会展现出惊人的敏锐和毅力，对于一件看似“意外”的事坚持几十年的研究。
当然考虑到当前人类大脑的神经元的数目达到数百亿，AI发展到此规模时或许也可以展现出类人智能；同时当前具身智能刚刚起步，AI不具备实体与现实世界交互从而像人类婴儿一样主动学习，这也是一个桎梏——但是要达到这一步需要材料、能源、电机等各领域的变革性突破才行，当前技术水平还远远不够。
虽然有生之年可能无缘真正的AI出世，但是我还是对这项事业怀抱着极大的热忱和期望的，希望人类能够在这条路上继续开疆扩土。