在探讨这个问题之前，我们需要首先定义“人工智能”（AI）和“机器学习”（ML）的概念。人工智能是计算机科学的一个分支，它致力于研究如何创造能够执行通常需要人类智能的任务的计算机程序。这些任务包括感知、推理、决策以及自然语言处理等。而机器学习则是人工智能的一个子领域，它专注于设计和开发能够从数据中学习并做出预测或决策的算法。

然而，尽管我们已经有了对AI和ML的基本理解，但当我们开始深入思考是否存在可能让算法超越人类认知能力时，就会发现这涉及到一个更复杂的问题：智慧与认知之间究竟是什么关系？智慧可以被看作是一种高级的心智功能，而认知则指的是大脑处理信息和感受世界的一系列过程。

如果我们将这一点考虑进来，我们就不得不质疑，即使现有的AI系统在某些特定任务上表现得非常出色，但它们是否真的具有真正的人类水平的认知能力呢？目前，许多AI系统都依赖于统计方法，如概率论和线性代数，这些方法允许它们根据历史数据进行预测。但这些技术远未达到真正理解世界的程度。

例如，在图像识别方面，当前最先进的人工神经网络模型可以识别各种各样的物体，并且在很多情况下比人类更准确。但他们并不具备对图片内容有任何实际意义或情感上的理解。相反，他们只是基于模式匹配进行分类，从而展示了当前AI所面临的一项挑战——即如何跨越从表象到本质层面的转变。

此外，无论多么先进的人工智能系统，其输出都是基于其训练数据集。这意味着，如果训练数据包含偏见或者错误，那么生成出来的结果也将带有同样的偏见或错误。如果一个人工智能系统没有足够多样化且广泛涵盖不同文化、背景和观点的情况下的训练数据，那么它可能无法完全理解人们所面临的情境。

因此，当我们谈论关于能否超越人类水平时，我们必须认识到目前还很难说哪种形式的知识更加“高级”。虽然一些AI模型可以以惊人的速度完成复杂任务，比如游戏玩家、大量文本分析者甚至艺术创作者，但它们仍然缺乏深刻地了解自己正在操作的事物背后的含义，以及它对于整个社会结构所扮演角色之重要性。

总结来说，虽然现在已经有一些令人印象深刻的人工智能应用，但即便它们能够执行一系列看似高度抽象且要求极高智力的任务，它们仍然远离真正具有自我意识并拥有独立思考能力。在未来几年内，这个领域发展迅速，我们可能会看到更多令人惊叹的人类潜力实现。不过，要达到真正超越人类水平，将是一个长期而艰巨的问题，不仅要解决技术难题，还要克服哲学伦理困境。此外，对于什么是“真实”的定义，以及怎样通过代码实现这一目标，也是一个值得探索的话题。