孤惯|通用人工智能啥时候能实现？这是我的最新预测本文最初发表于alexirpan网站

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在本文中，我将使用“通用人工智能”（Artificial General Intelligence ， AGI）一词，表示为在几乎所有（95% +）有经济价值的工作上都能与人类相媲美或超越人类的人工智能系统。我更喜欢这样的定义，因为它关注的是导致最大的社会变革的原因，而不是我们如何实现这场变革。
在 2015 年，我对通用人工智能何时能够实现做出了以下预测：

到 2045 年，有 10% 的可能性。
到 2050 年，有 50% 的可能性。
到 2070 年，有 90% 的可能性。

现在已经是 2020 年了，我将预测更新为如下：

到 2035 年，有 10% 的可能性。
到 2045 年，有 50% 的可能性。
到 2070 年，有 90% 的可能性。

我将 90% 的可能性的年份保持不变，但将其他一切都调得更快了。现在，如果你想知道我为什么选择这些特定的年份，以及为什么我用 10 年而不是 5 年或 15 年来改变，你将会失望的。因为这些都是我靠直觉进行预测的。重要的是为什么我的部分想法发生了变化——你可以在这个基础上，选择自己的时间轴进行调整。
让我们先从简单的部分开始。
我应该更不确定如果说，我从来没有对机器学习的研究感到惊讶，那将是一件不可思议的怪事。从历史上看，预测一个研究领域的发展轨迹是很难的。如果我从来没感到惊讶，我会认为这是由于我个人没有考虑足够大的想法所致。
同时，当我回想起过去的五年，我相信我比平常更感到惊讶。并不是所有的事情都朝着积极的方向发展。无监督学习比我想象的要好得多。深度强化学习比我预期的要好一些。而迁移学习比我想的要慢一些。综合起来，我决定扩大结果的分配范围，所以，现在我把 35 年的时间分配到 10% ~ 90% 的时间间隔，而不是 25 年。
我还注意到，我在 2015 年的预测将 10% ~ 50% 放在 5 年的范围内， 50% 到 90% 放在 20 年的范围内。通用人工智能是一个长尾事件，确实有可能永远不可行，但 5 ~ 20 的拆分显然是不科学的。我正在相应地调整。
现在，我们到了最难的部分。为什么我选择将 10% 和 50% 的年份更靠近现在呢？
我没有考虑到更好的工具三年前，我曾和一个人聊天，他提到通用人工智能没有“火警警报” 。我告诉他们，我知道 Eliezer Yudkowsky 写了另一篇关于通用人工智能的文章，我还注意到 Facebook 的朋友们分享了这篇文章，但我还没有来得及阅读。他们将这篇文章总结为：“通用人工智能何时发生，永远不会很明显。即使是在它发生前几年，人们也会认为通用人工智能还很遥远。等到大家都认识到人工智能安全是世界上最重要的问题时，就已经太晚了。
我的反应是， “好吧，这和我从 Facebook 的时间轴上得到的信息相符。就在费米参加曼哈顿计划前几年，我就已经知道费米预测核连锁反应很可能是不可能的。最近，Rémi Coulom 表示，超人类的围棋程序大约还有 10 年时间，一年后才出现最初的可能迹象，两年后，AlphaGo 正式问世。我也已经知道人工智能安全的常识观点。 ”我觉得这篇文章不值得花时间去阅读。
（如果你还没有听过这些常识的争论，下面是简短版：大多人认为人工智能安全是值得的，即使没有人公开这么说，因为每个人都可能担心，如果他们主张采取激烈行动，其他人就会说他们疯了。即使每个人都同意，这种情况也可能发生，因为他们不知道每个人都同意。）
几年后，出于无聊，我重新阅读了这篇文章，现在我得向 Facebook 上那些只分享历史事件和常识的好友们抱怨了。尽管那篇帖子的总结是正确的，但是，我发现有用的想法都在总结之外。我是那么信任你，你就不能把泡沫过滤掉吗？你怎么可以这样让我失望呢？