關於這個問題，首先，有必要首先了解一下通用人工智慧究竟是什麼，實現它需要什麼條件，以及現有的人工智慧水平距離通用人工智慧還有多遠。

人工智慧發展的現狀如何？

網際網路上充斥著各種令人驚歎的故事，描述了現在的各種人工智慧應用，在經歷了多年人工智慧研究之後達到了頂峰。諸如比人類醫生更準確地診斷癌症的人工智慧系統類似的例子比比皆是，在這些領域裡，專用的人工智慧正在複製類似人類的推理和認知。

例如，社交媒體網站使用的深度學習演算法越來越擅長識別物件和人，甚至還能夠識別這些物件和人的詳細特徵。由深度學習推動的現代計算機視覺技術現在可以識別釋出到社交媒體的影象中的人、影象中人物的位置、他們的表情以及他們可能穿著的任何配飾。這使人工智慧系統能夠感知與人類相似的影象，不僅可以簡單地從影象中識別人物，還可以分析細微的模式以識別那些不那麼顯而易見的屬性。一個例子是斯坦福大學的一項研究，該研究表明，透過分析人的面部影象，神經網路能夠識別人的性取向——而這種能力不太可能出現在人類身上。

執行類似人類功能的人工智慧系統的另一個例項是自然語言處理（NLP），人工智慧可以理解以自然語言傳遞的語音或文字。作為智慧手機中聊天機器人和虛擬助手等應用程式（如Siri、Cortana等）的一部分，人工智慧能夠精準理解文字和語音的含義。自然語言生成也取得了進步，這是一種生成正常人類語言資訊的技術，被用於需要機器響應人們語音或文字的眾多應用程式之中。

隨著這些發展，人類智慧和人工智慧之間的差距似乎正在快速縮小。這可能會讓你覺得強大的人工智慧系統或通用人工智慧系統的未來可能不會太遙遠。然而，至關重要的是，要理解通用人工智慧可不僅僅是在特定任務上勝過人類這麼簡單。

簡而言之，通用人工智慧（AGI）可以定義為可以完成任何人類可以完成任務的機器。儘管上面提到的應用顯示出人工智慧可以比人類更有效地完成很多工，但是它們並不是通用人工智慧，也就是說，它們只是在某個單一的功能上表現出色，而對於任何其他的事情都無能為力。因此，儘管人工智慧應用在完成某項特定任務時可以相當於一百個訓練有素的人類，但是在完成任何其他的任務方面，它可能會輸給一個年僅五歲的孩子。例如，計算機視覺系統雖然擅長理解視覺資訊，卻無法將這種能力轉化並應用於其他任務。相反，人類雖然有時無法非常熟練地執行這些任務，但是和當今任何現有的人工智慧程式相比，人類能夠執行更廣泛的任務。

人工智慧要想實現任何功能，都必須使用大量的資料進行訓練，而人類需要的學習經驗明顯要少得多。而且，人類——以及未來可能具有通用人工智慧的機器人——可以更好地將一種學習體驗應用到其他類似的學習體驗之中。具有通用人工智慧的機器人不僅需要的訓練資料相對較少，而且還能夠將從一個領域獲得的知識應用於另一個領域。例如，一個經過訓練，使用NLP處理一種語言的通用人工智慧代理可能學習使用相同詞根和類似語法的語言。這種能力將使人工智慧系統的學習過程和人類相似，能夠極大地減少培訓時間，同時讓機器獲得多個領域的能力。

人工智慧系統，尤其是通用人工智慧系統，參考了人腦。由於我們自己對大腦及其功能沒有全面的瞭解，因此很難對其進行建模並複製它的工作方式。然而，正如Church-Turing論文所述，建立能夠複製人類大腦複雜計算能力的演算法從理論上說是可能的，用簡單的話說——如果有無限的時間和記憶，任何一種問題可以透過演算法解決。這是有道理的，因為深度學習和人工智慧的其他子集基本上是儲存器的函式，擁有無限（或足夠大量）的儲存器則意味著可以使用演算法來解決複雜度最高的問題。

雖然複製人腦的功能從理論上說是可能的，但是目前尚不可行。因此，在能力方面，我們在突飛猛進。然而，在時間方面，人工智慧開發新功能的速度越來越快，這意味著當人工智慧研究界在通用人工智慧開發方面取得了突破時，我們可能會接近拐點。最近一項面向人工智慧專家的調查結果顯示通用人工智慧或奇點可能會在2060年出現。

因此，儘管在能力方面，我們遠未實現通用人工智慧，但人工智慧研究的指數級推進可能最終會在我們的一生中或本世紀末發明通用人工智慧。通用人工智慧的發展是否對人類有益還有待於辯論和猜測。對世界上首個真實世界中的通用人工智慧出現所需的時間也只是一種估計。但是確定無疑的是——通用人工智慧的發展將觸發一系列事件並帶來不可逆的變化（好的或者是壞的），它將永遠重塑我們所知道的世界和生活。

我認為目前也談不上所謂的後阿法狗時代，目前全世界也都處於人工智慧的前期基礎研究，我認為真正的人工智慧需要等強大的量子計算機面世以後。目前量子計算機技術以及量子計算機語言都處於早期階段。目前所推出的人工智慧都是特定領域的應用。目前的人工智慧是基於大資料分析下的人為應用，遠大不到我們看科幻片場景的智慧機器人所以談通用人工智慧還為時尚早。不過量子計算機以及量子化下的邏輯運算一旦成熟那麼通用人工智慧就來了。而目前研究很熱也頗有成效的神經網路演算法也必須要有量子計算機這樣具有強大平行計算能力的傢伙執行。我估計10到15年後出現強大的通用人工智慧，甚至超過人類，這很可怕。