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人工智能作为一种科学技术，在其发展过程中必（bì）然遵循自然科学（xué）规律，依赖其现实条件和发展（zhǎn）机理（lǐ），是可以被认知（zhī）和预测的。当前，人工智能的具体（tǐ）技术路线多种多样，未来发（fā）展充满无（wú）限可能性，但其发展趋势依然有“迹”可寻。
从大（dà）的方面（miàn）看，主要有以下三种趋（qū）势：
一是拥（yōng）有高性能。新一轮（lún）基（jī）于大数据和深度（dù）学（xué）习的人工智能的爆发，很大程（chéng）度上得益于算（suàn）力的提升。没（méi）有超级计算（suàn）机算力的（de）大幅提升（shēng），就不可能（néng）完成对海量（liàng）数据的（de）处理任务。目前运算能力世界排名第一的（de）超级计算机为美国橡树（shù）岭国家实验室的“顶点”（Summit），浮（fú）点运算速度可（kě）达20亿亿次/秒。然而（ér），随着芯片（piàn）、能耗等因（yīn）素的（de）制约（yuē），超级（jí）计算机算力提（tí）升（shēng）越（yuè）来（lái）越困难（nán），人们开（kāi）始寻找其他替代方案，量子计算逐渐进入人们（men）视野。2017年5月，中国科学家研制出世（shì）界（jiè）首台超越（yuè）早期经典（diǎn）计算机的光量子计算机，并实现10个（gè）超导量子（zǐ）比（bǐ）特纠缠；2019年（nián）8月（yuè），浙江大学（xué）、中国科学院物理研究（jiū）所等科研（yán）团队合作开发出（chū）20个超导量子比特芯片（piàn）。今年10月（yuè）24日（rì）谷（gǔ）歌宣（xuān）布，他们用一台54位量子比特的（de）量（liàng）子计算机，在200秒内就完成了目前世界最快超（chāo）算需要计算（suàn）1万年的计算任（rèn）务。这初步（bù）显示出量子计（jì）算颠覆性的算力水平，各界关（guān）注的“量子优越性”已经实（shí）现。尽管（guǎn）这一成就仍限定在特定领域（yù），离实（shí）用（yòng）通用还有（yǒu）很长的路，但其意义（yì）重大，意味（wèi）着人工智能的算（suàn）力基础可发生（shēng）根本性改变，人工智能无疑将（jiāng）呈现高性能（néng）。
二是拥（yōng）有通（tōng）用性。现（xiàn）行（háng）的人（rén）工智能在特（tè）定领域（yù），如复（fù）杂计算、图像（xiàng）识别、语音处理（lǐ）等方面，相（xiàng）关能力（lì）已远远超过人类（lèi）。但其局限性也显而易见，那就（jiù）是无法相互通用，一（yī）个领域的（de）人工智能（néng）到（dào）了（le）另一领域（yù），就（jiù）会变成“人工智障”。解决人工智能（néng）的通用性问（wèn）题，必须发展强人工智能，使机器真正像人一样（yàng）去（qù）思考问题。图灵（líng）奖获得者朱（zhū）迪亚·珀尔在《为什么》一书中详细阐述了（le）因果论，并将其区分为“关（guān）联”“干预”“反事实推理”三个层面，指出当前的（de）人工智能和机（jī）器学习只（zhī）处于最低的第一（yī）层面，即弱（ruò）人工智能阶段。机器学习的（de）方法很多（duō），深度学（xué）习只是其中（zhōng）之一。第三层（céng）面“反事实推理”是人想象的产物（wù），是人类的特有能力（lì），即为强人工智能。珀（pò）尔的（de）因果论为强人工智（zhì）能的研究打开了一（yī）扇窗，从理论（lùn）上指（zhǐ）明（míng）了人工智能发展（zhǎn）的大体阶段（duàn）和努力方向，极有可能（néng）开辟算法理论创新（xīn）发展的新境界。
三是拥（yōng）有可靠性。未来（lái）人工智能必（bì）须具备良好的可解释性，使（shǐ）其（qí）学习模式和相（xiàng）应决策能够（gòu）被（bèi）人类用户所理解（jiě），进而提升（shēng）人们对人（rén）工智能系统的信任度。而（ér）现在的机器学习（xí）技（jì）术尚不能达到人们的期（qī）望和要求（qiú），即使有时（shí）机器已经（jīng）得出（chū）结（jié）论，用户（hù）也常常不由自主地在心里（lǐ）打个问（wèn）号，觉得必须人工复检一番才放心（xīn）。特别是这（zhè）些人工智能（néng）技术运用（yòng）到辅（fǔ）助（zhù）决（jué）策时，人们的不完全信任感更（gèng）会成倍（bèi）增加。用户（hù）的（de）需求是人工（gōng）智能技术发（fā）展（zhǎn）的前进动力和必然指向。可以预见（jiàn），在不远（yuǎn）的（de）将来（lái），人工智能各技术（shù）流派之间的（de）交叉融（róng）合将更加（jiā）深入，不同学（xué）科领域的交叉融合也将更加（jiā）频繁。通过取长补短综合各方面、各学科优势，有望达到人们对人工智能系统可（kě）靠（kào）性（xìng）的要求。
