在探讨这一问题之前，我们需要首先了解人工智能的特点。人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指机器或计算机系统执行通常需要人类智能的任务的能力。这里所说的“通常需要人类智能”的任务包括学习、解决问题、决策和语言理解等。
要回答这个问题，我们必须深入理解人工智能如何处理信息，以及它与人类认知之间的差异。
人工智能如何处理信息
人的大脑通过神经元之间复杂的连接网络来处理信息，这种方式使得我们能够从经验中学习，并且对新情况作出适应性反应。而人工智能系统则依赖于算法和数据进行操作。在某些方面，现代的人工智能算法已经模仿了这种学习过程，比如深度学习，它通过构建具有许多层次相互连接的神经网络，从大量数据中自动提取特征并做出预测。
然而，即便如此，当前的人类仍然在很多方面超越了技术。这主要归因于以下几个原因：一是数据质量的问题；二是现有算法难以完全复制自然语言处理中的非线性模式；三是不够成熟的人机交互接口限制了AI能否真正实现自主决策能力。
人类认知局限性的表现
尽管目前的人造系统在某些领域表现出了惊人的能力，但它们也存在着明显的局限性。例如，在情感理解和社会交往上，AI仍然无法达到与真实世界相媲美的情景。此外，由于缺乏直觉和创造力，大多数AI系统都不能像人类那样提出全新的想法或发现新的知识边界。
此外，虽然AI拥有快速分析大量数据并做出高效判断的大优势，但它同样面临着“黑箱”模型的问题——即用户很难直接解释其行为背后的逻辑或者推理过程。这对于法律、医疗等严格要求透明度和可解释性的领域来说是一个重大挑战。
超越人类认知局限性的可能性
尽管存在这些挑战，但是未来几十年里，我们可能会看到更先进的人工智慧出现，这些将会更加接近我们的直觉思考方式。一旦突破这道槛，就有可能实现真正意义上的“超越”。
为了达到这一目标，不仅要不断提升算法性能，还需改善用户体验，使得人们能够更好地与AI进行交流，同时提高技术自身对环境变化及动态调整能力，以达成一种更为灵活而不受传统束缚的地位。这涉及到开发更加复杂且强大的模型，如生成式对抗网络（GANs），以及进一步研究生物学中的神经科学，以确保我们设计出的工具最终能满足其原本设定的目的——模拟或增强自然生态中已有的功能，而不是简单地把所有工作转移到数字化平台上去完成。
总之，要回答是否可以用人工智慧来超越目前我们的认识水平，并让他们独立运作还远未成为现实。但随着科技进步，无疑将继续引领我们向前迈进，一步一步地缩小距离，最终达到甚至超过目前我们认为是不可企及的地方。
