无论你是否欢迎，结论都是肯定的——
未来的人工智能，将具备名副其实的
思维能力。
从以下几个方面说明：
1、狭义的思维，就是指运算。例如一维运算，二维运算，三维四维...等运算。
而一维运算，就是二进制进位运算。这是机器的强项。二维，只是两个相互垂直的一维。三维四维等也如此。结论，现在机器就能做到。
2、广义思维，其含义应包括：
2.1、逻辑推演。现在机器就能做到。
2.2、推演内容的命名。这是
机器学习的主要形式之一。机器的知识储备\存储，依赖对大量输入信号的命名。例如麦克风输入\得到的语音信号，被分段摄取并建立命名句。此是a此是p此是l此是e，此是apple，此是苹果。摄像头输入\得到的音频信号，也如此建立大量命名句。这样机器就可以不断地学习并存储知识，而丰富推演的内容。机器可以将不同的红色，命名为红1红2红100，红n。这种命名能力，比普通人要强大很多。
2.3、推演内容的定义。这也是机器学习的主要形式之一。命名句，是先得到现象，后对现象命名。这很像我们幼儿时的
学习方法，指认法。而定义句相反，先有名称，后去对应其含义。这很像我们上学后的学习方法。名称，学者们已经建立好了。并约定成俗，我们不能乱改。只能用既有的名称，去赋予其既有的含义(及各种现象)。而含义，只是另外一大堆已知名称而已。现在的机器能够做到。
2.4、推演内容的判断。这是机器工作的主要过程之一。就是不断作出
判断句。例如，
语音识别、图像识别、指纹解锁，人脸解锁等，都是在做判断句。在说此是什么什么。这其实只是对已经建立的命名句、定义句的重复读取。机器能够做到。
2.5、造句。这其实是名称的再组合。动词是动作的名称。形容词是状态程度等的名称。连词是关系名称。感叹词是语气名称。句中的都是名称。所以说，造句只是名称的再组合。机器能够做到。
2.6、语法。多学几门外语就能感觉到。语法只是造句中的名称顺序习惯而已。
2.7、预测未来。其本质是回忆过去。具有过去经历的积累，微观规模足够丰富，宏观规模足够高远，就能预测未来。例如，城里的人比农村人，更熟练地判断车速及距离，也就更善于过马路。而农村人比城里人更善于预测今年庄稼的收成。这都是由于经历积累更多。机器回忆过去的能力，即过去的存储量规模，都比普通人强很多，预测未来能力也更强。
2.8、逻辑关系建立。含义与含义之间关系，名称与名称之间的关系，名称与含义之间关系，现象与现象之间关系，等各种逻辑关系，可归纳为从属关系、并列关系、先后关系、程度关系、
因果关系等。这些关系错综复杂，
关系模型的建立有很大难度。但并非不可破解。
人类文明名义逻辑关系模型建立后，机器就能够实现遵循全部关系的推演。
2.9、
逻辑运算。这不用说了。机器能做到。
2.10、文学创作、艺术创作、工业设计创作等，这只是遵循逻辑关系的各种逻辑演绎。机器能做到。
2.11、关于思维，还有一些应说的旁支内容。不再详述。
总之，未来的人工智能，将具备名副其实的思维能力。这没有问题。