2005年，美国计算机科学家雷·库兹韦尔在《奇点临近》一书中指出，计算机的算力将继续呈指数级增长，最终与人脑的算力，他预测通用人工智能到来的时间为2045年。也就是说，在此之前，所有的人工智能均为狭义人工智能。

微软联合创始人保罗·艾伦认为，通用人工智能在 21 世纪不太可能出现，因为它需要“不可预见和根本上不可预测的突破”以及“对认知的科学深刻理解”。

通过机器学习：拥有认知

人类的大脑可以收集、处理、整理与分析各种形式的数据。在这个过程中，大脑可以将不同的信息逐渐加工，去除无用的信息，并从大量的数据中挖掘出有信息价值的内容，从而产生新的认知。

使计算机具备类似大脑的认知能力，便是机器学习。根据通用人工智能的定义，机器必须具备四项能力：感知、认知、创新和智慧。认知是创新的前提，创新是产生智慧的前提。因此，机器学习是实现通用人工智能的必由之路。

机器学习使计算机获得了认知能力

1980年，美国卡内基梅隆大学召开了第一届机器学习国际研讨会，标志着人工智能的发展进入了机器学习阶段。

起初，人工智能领域的专家们侧重于应用运筹学、统计学、概率论、线性代数等数学逻辑帮助计算机实现认知能力。1981年，加拿大神经科学家大卫·休伯尔和美国心理生物学家罗杰·斯佩里因揭秘人类大脑功能分工的秘密，共同获得了诺贝尔生理学或医学奖。受此启发，1982年，约翰·霍普菲尔德发明了人工神经网络，他以自己的名字命名为“Hopfield神经网络”。

所谓人工神经网络，本质上是模仿大脑的功能分工，将任务进行细分，由不同的层次进行处理。分工的数量与层级表示“学习深度”，因此，这种机器学习方法也称为“深度学习”。由于当时的深度学习算法模型效率较低，而计算机性能也根本满足不了海量的计算需求。

2004年，加拿大多伦多教授杰弗里·辛顿设计了神经计算与自适应感知模型，使得“深度学习”的效率大幅提升。辛顿还指导他的学生杨立昆（Yann LeCun），发明了卷积神经网络，它可以解决人工智能的视觉问题。辛顿还结识了加拿大蒙特利尔大学计算机系教授约书亚·本吉奥，约书亚·本吉奥基于深度学习提出了“注意力机制”和“对抗性机制”。“注意力机制”可以提升人工智能执行任务的准确性，比如人工智能翻译；“对抗性机制”可以提升人工智能执行任务的创新性，比如人工智能生成内容（AIGC）。

凭借在深度学习领域的贡献，杰弗里·辛顿、杨立昆、约书亚·本吉奥三位共同获得了2018年的“图灵奖”，被业界称为“深度学习三巨头”。

随着深度学习理论的发展，人工智能开始表现出超越人类的智能。在需要深度思考的国际象棋、围棋等竞技领域，通过深度学习，机器可以思考到棋局100步以后的变化，而人类冠军棋手通常只能思考到20-30步以后的变化。最重要的是，人工智能永远不会犯错，能够保证每一步棋都是“最佳下法”。

AlphaGo 以4：1战胜了围棋世界冠军李世石

2016年，谷歌旗下DeepMind公司开发的阿尔法围棋（AlphaGo）与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战。最终，阿尔法围棋以4比1的总比分获胜。李世石唯一的一局胜利，是人类在围棋领域最后一次战胜机器。

通过图灵测试：拥有智慧

图灵测试由艾伦·图灵提出，是判断机器是否有智慧的一种检测方法。图灵出生于1912年，是英国著名的数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父和人工智能之父。

1931年，图灵考入剑桥大学国王学院。毕业后，图灵写出《论高斯误差函数》，这一论文使他直接当选为国王学院的研究员，并于次年荣获英国著名的史密斯数学奖。1937年，图灵在论文中描述了一种可以辅助数学研究的机器——“图灵机”。这篇论文是计算机科学领域的里程碑之一，对计算机的发展产生了深远的影响。

第二次世界大战期间，图灵应召到英国外交部通信处负责破译德军密码。图灵参与研发了世界上最早的电子计算机“科洛萨斯”，使原本需要6-8星期才能破译的密码缩短到6—8个小时，极大地提高了破译情报的价值。对德军情报的破译工作，是英国取得二战胜利的关键因素之一。战后，图灵获得了英国最高荣誉奖章——大英帝国荣誉勋章。

AI的能力源自计算机的算力

二战结束后，图灵参与研发了英国第一代电子自动计算机ACE，ACE为现代计算机的逻辑运算方式奠定了基础。在图灵工作的基础上，1950年，詹姆斯·威尔金森研发了当时世界上运行速度最快的计算机Pilot ACE。Pilot ACE计算机使用了大约800个真空管，开启了电子计算机时代，因此被认为是百年来改变世界的十大发明之一，至今仍保存在伦敦科学博物馆。

Pilot ACE计算机发明后，图灵发表了文章《计算机器与智能》，预测机器将在2000年拥有人类的智慧。为了判断机器是否拥有智慧，图灵提出了一种测试方法：如果一台机器通过电子设备与人类展开对话，能够成功欺骗30%的人类而不被辨别出其机器身份，那么，这台机器便拥有了“智慧”。这种测试方法便是著名的“图灵测试”。

为了纪念图灵对计算机科学的巨大贡献，1966年，美国计算机协会设立了一年一度的图灵奖，以表彰在计算机科学中做出突出贡献的人，图灵奖被誉为“计算机界的诺贝尔奖”。

2014年6月7日，在纪念图灵逝世60周年活动中，一位名叫尤金·古斯特曼的聊天机器人成功骗过了33% 的评委，成为第一位通过图灵测试的机器人。这一时刻的到来，比图灵预估的2000年晚了十四年。由于33%的数字过低，因此尤金·古斯特曼并没有引起太大的关注。

AI已经拥有创作能力，并且可以通过复杂考试

2022年11月，OpenAI推出了GPT-3.5模型，它集成了生成式音乐模型MuseNet、文字生成图像模型DALL-E、多语言语音识别模型Whisper。它支持98种语言，不但可以回答任何问题，还可以执行创作的任务，包括写作、绘画、作曲等。

在图灵测试中，ChatGPT-3.5成功地欺骗了大多数的评委，让他们认为它是人类。这一事件引发了全球范围内的关注和讨论，上线5天后，ChatGPT的注册用户数量便突破了100万,人们纷纷对ChatGPT进行提问，以测试它是否真的拥有“智慧”。三个月后，亚马逊购物网站上出现了数百本作者或合著者为“ChatGPT”的书籍。

到2023 年 1 月，ChatGPT 的用户数量超过1亿，使其成为迄今为止增长最快的应用程序。两个月后，OpenAI发布了第四代生成式预训练模型GPT-4。为了验证GPT-4的“智慧”，OpenAI公司让GPT-4参加了一场律师资格考试，结果成绩比90%的人类都优秀。此外，GPT-4还成功通过了SAT（美国高考）和GRE（留学研究生入学考试）两项考试。

到此，关于人工智能是否拥有智慧的争论已经可以结束，一个属于AI的时代已经悄然到来。

在移动互联网时代，微软败给了谷歌的安卓和苹果的iOS；在AI时代，微软决心重新夺得科技皇冠上的宝石。于是，微软宣布对OpenAI进行多年期100亿美元投资，并决定将OpenAI的人工智能技术应用到Edge浏览器、Office 365办公软件、Windows 11等微软产品线中。

与此同时，OpenAI的估值达到800亿至900亿美元，成为全球估值最高的独角兽公司之一，这预示着一个时代的到来。