關於機器智慧未來的看法
人工智慧靠著兩個主要領域的進程恢復了失去的威望：一是在機器學習上追求更扎實的統計和資訊理論基礎；二是追求在各種專門問題及領域上，創造實用且有利潤的應用程式。然而，人工智慧社群的早期歷史可能有些殘存的文化影響，使得許多主流研究者不願意向太遠大的企圖靠攏。圈內大前輩尼爾斯．尼爾松（Nils Nilsson）就曾抱怨，現在的同事缺乏他那個年代推動領域前線的大無畏精神。
我認為，某些人工智慧研究者對於「名望」的顧慮，讓他們的思考退化了。我聽到他們說什麼「人工智慧以前被世人評說太虛浮，現在我們有了扎實的進展，可別冒著風險失去我們的聲望。」這種保守主義的結果，就是他們更加關注支援人類思考的「弱人工智慧」，遠離了企圖將人類水準智慧機械化的「強人工智慧」。
其他幾位人工智慧的創始者也回應了尼爾松的感歎，包括馬文．明斯基、約翰．麥卡錫和派崔克．溫斯頓（Patrick Winston）。
過去幾年，人工智慧風潮似乎再起，但也許尚未蔓延到通用人工智慧（尼爾松口中的「強人工智能」）的復興運動。除了更快的硬體，許多人工智慧分支領域的大幅進展（主要軟體工程，此外則是計算神經科學等相鄰領域）都讓當代的許多計劃獲益良多。2011年秋季，賽巴斯丁．史藍（Sebastian Thrun）和彼得．諾維格（Peter Norvig）在史丹佛大學開設了免費的線上人工智慧入門課程，反響不錯，全球各地約有16萬名學生登記選修課程，且有23,000人完成修業，可謂優質資訊與教育潛在需求的指標。
專家對於人工智慧的未來意見往往南轅北轍。不管是時間進程，還是人工智慧的最終形式皆眾說紛紜。至於人工智慧未來發展的預測，近期的一份研究指出：「其信心十足，一如其分歧多樣。」
儘管尚未有人仔細測量當前世人對人工智慧的信念分布，但我們從眾多較小的調查和資訊觀察可以大略推敲出概貌。尤其近期有一連串針對相關專業社群人員所做的問卷調查，詢問他們預期何時能開發出「人類水準的機器智慧」（定義為「可從事人類絕大多數的職業，至少要有普通人水準」），結果可見表二。合計的樣本得出以下估計（中間值）：2022年有10%的可能性，2040年為50%，2075 年為90%（問卷受訪者在「人類持續科學活動而沒有大型負面干擾」的假設下所估計的時間）。
這個數字不能盡信：樣本相當小，不一定能代表全體專家。然而，這個數字卻和其他調查結果一致。
調查結果也與近期幾篇針對二十多位人工智慧相關領域研究者的訪問一致。舉例來說，尼爾松在他時長又傑出的研究生涯中，致力於搜尋、計劃、知識呈現，以及機器人學的各種難題；他寫了好幾本關於人工智慧的著作，近期還寫完至今最全面的人工智慧史。關於人類水準的機器智慧何時會到來，他的看法如下：
