人工智能要想实现可能还需要60年

人工智能的核心思想是，总有一天我们将能够制造出和人类一样聪明的机器，这种系统通常被称为人工通用智能，简称AGI，这个名称将该概念与更广泛的研究领域区分开来，也表明真正的人工智能和适应性的智能。

到目前为止，我们建立了无数在特定任务上超越人类的系统，但是在一般的脑力方面，甚至没有一个系统能比得上老鼠的智力。

尽管，这一想法在人工智能领域处于中心地位，但是对于何时能实现这一壮举，研究人员之间没有达成一致意见。作家马丁福特在《智能建筑师》一书中采访了23为当今人工智能领域最杰出的研究专家，包括DeepMind首席执行官戴密斯·哈萨比斯、谷歌人工智能首席执行官杰夫·迪恩和斯坦福大学人工智能总监李飞飞在一项非正式调查中，福特要求他们猜测一下，到哪一年AGI有50%的机会实现。

在接受采访的23人中有18人回答了这个问题，其中只有2个人有记录在案，有趣的是这两个答案分属两个极端，未来学家、谷歌工程总监雷·库兹韦尔提出，到2029年建造AGI的可能性为5成;机器人专家IRobot联合创始人罗德尼·布鲁克斯给出的答案是2200年，其余的猜测基本分散在这两个极端之间，平均估值是2099年，也就是距现在81年后。

换句话说，专家们所预估的AGI实现的时间可能是一个比较理想的时间点，既不会过长也不会过短，你还是有可能活着看到它发生的。

福特也表示，进取心或者说乐观程度与年龄可能存在一种粗略的相关性，他举例说，采访的几个研究人员都已经70多岁了，在这个领域几经起伏，一旦对某一课题研究了几十年，或许就会变得更悲观一些。

采访中也揭示了研究人员们其他方面的分歧，比如AGI建成的话是否可以依据当前的方法。一些研究人员表示，我们已经拥有了大部分基本工具，建造AGI只需要时间和努力，还有人说，我们仍然缺少实现这一目标所需要的大量根本性突破，值得注意的是，福特说，那些以深度学习推动了近期繁荣的研究人员认为，未来的进步将通过神经网络实现，而神经网络是当代人工智能的主导者，而有其他知识背景的人认为，构建AGI需要更多的方法，比如符号逻辑等等。

在福特的采访中，研究者们也存在相当的共识，例如所有受访者都指出了当前人工智能系统的局限性，并提到了一些尚未掌握的关键技能，包括转移学习和无监督学习，目前绝大多数的机器学习方法依赖于人类标注的数据，这造成了严重的发展瓶颈。

福特说，这种反复的思考可能是智能架构师们最重要的收获，在人工智能这样复杂的领域真的没有简单的答案，整个领域如此不可预测，人们对AGI的发展速度、下一个突破是什么，或者最重要的风险是什么意见不一。不过不管接下来会发生什么，它都极具颠覆性。