人工智能的核心思想是，總有一天我們將能夠制造出和人類一樣聰明的機器，這種系統通常被稱為人工通用智能，簡稱AGI，這個名稱將該概念與更廣泛的研究領域區分開來，也表明真正的人工智能和適應性的智能。

到目前為止，我們建立了無數在特定任務上超越人類的系統，但是在一般的腦力方面，甚至沒有一個系統能比得上老鼠的智力。

盡管，這一想法在人工智能領域處于中心地位，但是對于何時能實現這一壯舉，研究人員之間沒有達成一致意見。作家馬丁福特在《智能建筑師》一書中采訪了23為當今人工智能領域最杰出的研究專家，包括DeepMind首席執行官戴密斯·哈薩比斯、谷歌人工智能首席執行官杰夫·迪恩和斯坦福大學人工智能總監李飛飛在一項非正式調查中，福特要求他們猜測一下，到哪一年AGI有50%的機會實現。

在接受采訪的23人中有18人回答了這個問題，其中只有2個人有記錄在案，有趣的是這兩個答案分屬兩個極端，未來學家、谷歌工程總監雷·庫茲韋爾提出，到2029年建造AGI的可能性為5成;機器人專家IRobot聯合創始人羅德尼·布魯克斯給出的答案是2200年，其余的猜測基本分散在這兩個極端之間，平均估值是2099年，也就是距現在81年后。

換句話說，專家們所預估的AGI實現的時間可能是一個比較理想的時間點，既不會過長也不會過短，你還是有可能活著看到它發生的。

福特也表示，進取心或者說樂觀程度與年齡可能存在一種粗略的相關性，他舉例說，采訪的幾個研究人員都已經70多歲了，在這個領域幾經起伏，一旦對某一課題研究了幾十年，或許就會變得更悲觀一些。

采訪中也揭示了研究人員們其他方面的分歧，比如AGI建成的話是否可以依據當前的方法。一些研究人員表示，我們已經擁有了大部分基本工具，建造AGI只需要時間和努力，還有人說，我們仍然缺少實現這一目標所需要的大量根本性突破，值得注意的是，福特說，那些以深度學習推動了近期繁榮的研究人員認為，未來的進步將通過神經網絡實現，而神經網絡是當代人工智能的主導者，而有其他知識背景的人認為，構建AGI需要更多的方法，比如符號邏輯等等。

在福特的采訪中，研究者們也存在相當的共識，例如所有受訪者都指出了當前人工智能系統的局限性，并提到了一些尚未掌握的關鍵技能，包括轉移學習和無監督學習，目前絕大多數的機器學習方法依賴于人類標注的數據，這造成了嚴重的發展瓶頸。

福特說，這種反復的思考可能是智能架構師們最重要的收獲，在人工智能這樣復雜的領域真的沒有簡單的答案，整個領域如此不可預測，人們對AGI的發展速度、下一個突破是什么，或者最重要的風險是什么意見不一。不過不管接下來會發生什么，它都極具顛覆性。