回答一：

这取决于你如何衡量智力。如果你的意思是图灵测试，那么计算机所做的最好的就是与人类无法区分的人类智能。如果你的意思是能够比人类更快更好地解决问题或做有用的工作，那么自20世纪50年代以来，计算机就已经这样做了。

当然，人类仍然超越机器的问题越来越少。问题是我们只想从这一组中测量智力，以便让人类脱颖而出。有一段时间，我们认为解决数学问题的能力或象棋作为智力的标志。当计算机开始更好地完成这些工作时，这种情 然后它变成了一个算法。我们喜欢将我们的智商测试偏向人类。如果您想了解机器偏差是什么样的，请尝试此IQ测试。

也就是说，我们仍然在全球每年花费75万亿美元来支付人们从事机器不够聪明的工作。有人可能会问一下这个问题，问机器什么时候可以完成所有这些工作。事实上，为了我们的利益，机器已经在完成大部分工作。只需访问计算机和互联网，您的收入就会大大高于其他情况。如果你想问机器什么时候会让我们失业，那就不会发生什么了。相反，我们的薪酬和工作质量都在提高，因为机器使我们的工作效率更高。

如果没有“人类智能”的良好定义，就很难回答这个问题。但也许我们可以回答相关的问题：世界的计算能力什么时候会超过所有人类大脑的综合力量？（我们忽略了开发软件以及收集和应用培训数据以使AI工作所需的时间）。

最着名的视觉和语言算法基于神经网络。具有10 ^ 14个突触并且响应时间为10到100ms的人脑大小的神经网络将需要每秒10 ^ 15到10 ^ 16次操作（1到10 petaflops）。乘以70亿的世界人口，我们需要10 ^ 25到10 ^ 26 OPS。目前，世界上的计算能力是几十亿台计算机，每秒能够进行10 ^ 9到10 ^ 10次操作，或大约10 ^ 19 OPS。我们假设摩尔定律每5年继续将世界计算能力提高10倍（自1950年以来一直如此），那么我们可以预期在2045年到2050年之间超过人类计算能力.Ray Kurzweil做出了类似的预测。

我应该指出，摩尔定律不能保证继续下去。计算机时钟速度几年前就停止了增长。此外，不可能使元件小于原子，晶体管尺寸现在接近这个极限。如果我们不能进一步缩小晶体管，那么我们就无法降低其功耗。目前，1到10 petaflop超级计算机需要大约1兆瓦的电力。其中70亿个需要7000太瓦的电力，这将超过所有来源的全球能源产量约200倍。

回答二：

嗯，我一直想知道这一点。

首先，我不相信计算机会这样做。我认为它必须是一个机器人，它可以移动并与世界互动。这种移动性是某种世界观的关键。

由于假肢的进展，机械结构很好。

由于混合动力和电动汽车，电池动力也在迅速发展。

考虑到无线速度的不断进步，我认为机器人不需要内置所有处理。我根据视神经速度进行了一次计算，如果感知算法清楚地理解，我们已经拥有了人类现场感觉所需的wifi和4G速度，这样如果你将服务器放在六角形500英里的中心点半径网格你可以集中处理大部分处理能力，其方式类似于Siri现在使用网络响应语音的方式，除了双向声音到语音之外它将是双向环绕声声音电视和触摸 - orama对机械反应。

我认为限制因素是电池电量和软件容量。而且两个人都认为他们会在10年内达到速度。

请注意，500英里半径是为了确保响应时间足够快，以便在大约1/2英里/秒时匹配人类智能反应，并提供必要的冗余。

我希望机器人本身能够处理1/50秒的人类无心反射速度。

我不是在任何智囊团工作，所以这些都不是高度教育的猜测。

我所依据的是我的理解是人脑在眼睛和脊髓之间处理大约2到5兆的吞吐量，而大脑有大约860亿个神经元。

我相信每个神经元几乎可以表示为一堆输入加权和输出加权，每个加权和输出加权的大小不超过64位，或8个字节。而且我希望每个神经元平均每个神经元中有125个，其中大多数只有50个左右，而少数将有超过1000个神经元。因此，这使得模拟需要也不超过大约86TB的内存。

但是，在86TB之外，我预计70TB，比大脑更低的旧脑部，将有足够的冗余，可以减少一半，所以我们的最终要求大约为50TB。

现在这比我们今天发售的许多手机大约增加了一千倍，一次成本低于1000美元。我认为对于这个应用程序，我们将能够花费20,000美元让这些替换人员完成工作，这就是为什么我认为我们只需要看到我们今天的价格/性能提高50倍。这正是我们期望在12年内的地方。

但早期采用者系统可能会在大约10年内开始准备就绪。

很多人说话好像不可能，因为我认为他们认为我们需要在树枝模拟中拥有比我认为我们真正需要的更多的东西。我希望只使用40位进行树突寻址，使用24位进行+ - 加权，每个突触64位将很好地完成工作。

从我的角度来看，我们人类并不是那么聪明。我认为我们最大的优势不是我们的智慧，而是我们的效率。如果计算机的能源需求较低，我认为我们现在可以建造这些机器人了。波士顿动态机器人看起来非常令人印象深刻，只要你不平移并看到电池组分别跟随它们。

我认为它们在大约16年内具有商业可行性（在每个家庭和企业中都是机器人）。

不过不要眨眼。可能会更早发生。