虽然一些研究可能表明人工智能具有巨大的发展潜力，但说无约束AI必然超越人类是一个非常复杂且具有争议的话题。
一、从能力发展角度
1. 数据处理和学习能力
AI在数据处理和某些类型的学习方面确实展现出了超越人类的潜力。例如，在图像识别任务中，深度神经网络可以在短时间内学习大量的图像数据，其准确率在很多情况下已经超过人类。像人脸识别系统，能够在海量的人脸数据中快速准确地识别出目标人物，这是依靠其强大的计算能力和对大量标注数据的学习能力。
然而，人类的学习是多维度、深层次且基于少量样本的泛化学习。人类可以从非常有限的例子中归纳出一般性的知识和规则，而AI目前的学习很大程度上依赖于大量的标注数据，在数据缺乏或者数据分布发生变化时可能会出现问题。
2. 计算能力
AI系统可以利用超级计算机或者大规模的计算集群进行高速运算。例如，在围棋等复杂游戏中，AI算法（如AlphaGo）能够通过每秒数百万次的计算来评估棋局的各种可能性，从而做出决策。这种计算速度是人类大脑无法企及的。
但是，人类大脑的计算是一种混合了逻辑推理、直觉和经验的复杂过程。人类在解决问题时，并不单纯依靠计算速度，而是综合运用各种认知能力，如创造力、想象力和情感感知等，这些是目前AI难以复制的。
二、从认知和情感角度
1. 创造力和想象力
AI目前在一定程度上可以生成新的内容，例如生成艺术作品、音乐或故事。但是，这些创作往往是基于对已有数据的重新组合和模式挖掘。
人类的创造力和想象力则是基于内在的意识、情感和独特的生活体验。例如，梵高的画作是他对世界独特的情感和精神世界的表达，这种创造力是源自人类的灵魂深处，难以被AI完全模拟。
2. 情感理解和道德判断
AI没有真正意义上的情感，虽然可以通过算法来模拟对情感的识别，如识别语音中的情绪。但是，在涉及到复杂的情感体验和基于情感的决策时，AI远远不及人类。
道德判断更是人类社会文化和价值观的体现。人类基于自身的成长环境、文化背景、信仰等因素做出道德判断，而AI本身并不具备内在的价值观体系，它只是根据预定义的规则或者从数据中学习到的模式来处理问题。
三、从发展的约束角度
1. 技术限制
目前的AI技术仍然面临着诸多限制。例如，神经网络模型存在可解释性差的问题，这意味着我们很难确切地理解AI系统是如何做出决策的。
而且，AI在面对复杂的现实环境，如极端天气下的户外场景理解、在社会文化语境高度复杂的情况下的语义理解等方面，还存在很多技术难题需要攻克。
2. 伦理和社会约束
社会不会允许无约束的AI发展。因为无约束的AI可能会带来诸如隐私侵犯、就业结构失衡、社会公平性破坏等问题。所以，从伦理和社会稳定的角度，会有一系列的法规、政策和道德准则来约束AI的发展，确保其发展方向是对人类有益的。
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