人工智能學科的核心目標是，有朝一日我們能夠建造像人類一樣聰明的機器。這樣的系統通常被稱為通用人工智能系統（AGI）。

到目前為止，我們已經建立了無數AI系統，在特定任務中的表現可以超過人類，但是當涉及到一般的腦力活動時，目前還沒有一個AI系統能夠比得上老鼠，更別說超過人類了。

但是，盡管關于AGI的話題在人工智能領域一直被廣泛討論，但研究人員對于這一宏偉目標何時實現的問題上，幾乎從未達成一致意見。

23位頂尖AI專家預測：通用人工智能可能在2099年實現

在近日出版的一本名為《智能架構》的新書中，該書的作者、未來學家馬丁·福特采訪了AI領域的23位最杰出的人物，其中包括DeepMind首席執行官Demis Hassabis，谷歌AI首席執行官Jeff Dean和斯坦福AI負責人李飛飛等。

其中一個話題要求受訪對象做出預測，我們在哪一年能夠有50%的機會成功實現通用人工智能？

在23位受訪者中，有18人回答了這個問題，但只有兩人愿意具名回答。

有趣的是，這兩個人給出的答案是最極端的：谷歌的未來學家和工程總監Ray Kurzweil認為，這個時間為2029年。而iRobot聯合創始人Rodney Brooks的回答則是2200年。其余人給出的答案在這兩個時間點之間，平均算下來，這個時間點為2099年，也就是81年之后。

換句話說：有一點可能，我們能夠在有生之年，見證通用人工智能的實現。

通用AI就是具備廣泛智能水平的AI，但我們目前仍缺少實現通用人工智能的很多關鍵技術

要實現通用人工智能，目前缺乏必要的技術基礎

從調查結果看，對這個問題的態度和年齡之間可能存在一些相關性。福特指出，有些接受采訪的研究人員已經70多歲，經歷過AI領域的起起伏伏。 “如果你身處AI領域，對這個問題確實會變得更加悲觀。”

福特說，這個調查顯示出專家們對這個問題的有趣的分歧，不是關于何時實現AGI，而是使用現有方法是否可能實現AGI。

一些研究人員表示，現在大部分基本工具和條件都已經具備了，實現AGI只需要時間和精力了。還有人則表示，我們目前仍然缺少實現這一目標所需的重大技術突破。

目前AI研究人員的大量成果都基于深度學習，這部分人傾向于認為未來的進步離不開神經網絡，即當代AI的核心。而具有其他AI背景的人認為，實現AGI需要通過其他方法，比如符號邏輯。無論哪種方式，對這個問題都存在相當大的分歧。

福特說：“深度學習陣營中的一些人非常看不起在AI中直接設計常識之類的東西。他們認為這種想法很愚蠢。有人說，這就像是要把一些信息直接粘貼到大腦中一樣。”

許多專家認為，我們目前還缺少實現AGI的一些必要技術基礎。

所有受訪專家都提到當前AI系統的局限性，并提到了目前尚未掌握的關鍵技術。包括遷移學習、無監督學習等。（目前絕大多數機器學習方法都要依賴人工標記數據，這是AI技術發展的嚴重瓶頸。）

盧瑟福預測原子能永遠不能提取，結果16小時遭“打臉”

加州大學伯克利分校教授Stuart Russell曾寫過一本關于AI的基礎教科書，他說，實現AGI所需的那些技術突破“并不是指更大的數據集，速度更快的機器”，所以這個目標很不容易實現。

“說起這個問題，我總是要說核物理學研究中的故事，”Russell在接受采訪時說。 “原子核物理學之父盧瑟福于1933年9月11日曾表示，我們永遠不可能從原子中提取出原子能。也就是說，他對“原子能何時誕生”的預測是“永遠不可能”。

但事實證明，第二天早上Leo Szilard看到了盧瑟福的表態，覺得很煩，然后第二天就發明出了由中子介導的鏈式核反應！

“本來盧瑟福的預測是“永遠不可能”，而事實是，大約16個小時后就實現了！同樣，我覺得對AGI何時實現的預測也是這樣，這種關于未來的遙遠預測其實沒什么意義。”

福特表示，這種在基本層面上的不可知性，可能是受訪專家不愿意具名公開預測這個問題的重要原因。 “那些預測時間距離今天較近的人，可能會擔心會引發太多不必要的關注。”他說。

許多研究人員表示，與超級人工智能的威脅相比，未來對人類威脅更大的是經濟問題

現在討論AGI毫無意義，不如多關注AI現實

關于通用人工智能可能帶來的危險，眾多專家同樣意見不一。牛津大學哲學家NickBostrom是《超級智能》（這是“鋼鐵俠”馬斯克的最愛讀的書之一）的作者，他曾經對通用人工智能可能帶來的危險做出激烈的表態。

他說，人工智能對人類的威脅可能比氣候變化更大。

“我覺得，值得擔憂的關鍵問題不是AI會因為被我們奴役，而對我們產生厭惡或怨恨，也不是擔心AI突然產生意識的火花，并背叛我們。”博斯特羅姆說。“而是AI會去全力追求一個不同的目標，而這個目標并不是我們真正想要的。”

大多數受訪者表示，與全球經濟問題和在戰爭中使用先進自動化技術等問題相比，AI威脅人類的問題還極為遙遠。

哈佛大學人工智能教授Barbara Grosz表示：通用AI倫理問題大多是“沒說到點子上，轉移了人們的注意力。真正的問題是，目前的AI系統就已經產生很多道德問題了。在這種情況下，我認為將注意力轉移到遙遠的未來場景是不合適的。”

福特說，這種觀點上的反復爭論，可能是智能架構建立時最重要的一點：在AI這樣復雜的領域，確實沒有簡單唯一的答案。即使是頂級的精英科學家中，也不可能就世界面臨的基本問題和挑戰達成一致意見。

那么，我們究竟在這個問題上達成什么共識？福特表示，共識只有一個：無論AI接下來會朝什么方向發展，都將是非常具有破壞性的。