大家知道现在我们生活在一个数码宇宙，万事万物随时随地联系起来，构成一个万物互联的数码宇宙。这个宇宙成长非常快，信息每两年翻一番，整个宇宙迅速地膨胀，而且从来不退步。这样一个宇宙是基于我们现在的计算机架构，而计算机架构又基于冯诺依曼架构。
冯诺依曼架构是我个人认为人类发展史上最简洁、漂亮、对我们影响最大的一个架构。它的特点是计算和存储分离，计算和存储都通过总线来回调度。大家可以设想一下，来回调度耗费了很多能量，耽误时间速度慢，造成了堵塞，所以有了带宽的瓶颈。因此，计算机领域最高的图灵奖2017年的两个得主Hennessy和Patterson最近写了一个长文，结论是未来的10年是计算架构发展的黄金十年。因为我们过去是用计算机做计算，现在我们是用它处理信息，而我们的数码宇宙每两年翻一番，就是能耗也受不了。
当然还有其它原因，就是我们现在生活在一个人工智能时代，人工智能取得了非常大的成绩。不过我们发现，尽管可以用AlphaGo战胜世界冠军，但是仍然有很多瓶颈。简单来说我们必须满足5个条件，那就是充足的数据、确定性的问题、完备的知识、静态的环境和单一的系统。
举个例子，如果我们让一个智能机器人从这里出去，如果不事先编程，它是做不到的。因为我们人用了几年的时间建立起“我”这个概念。在哪里？怎么出去？走门儿，还是走窗户？所有的这些都与我们的通用智能有关。所以我们的结论是，我们要发展一个人工通用智能，我们想象的人工通用智能。只是我们没有充足的数据，现在数据很少甚至很多假数据，很多问题也不能明确。
我们碰到过一个动态的，而且有很多系统交互在一起，但是我们的系统仍然能够处理。这就是我们希望的人工通用智能。要发展人工通用智能，我们必须向脑学习，因为整个宇宙是目前唯一的一个通用智能体。我们把脑和电脑做一个比较，会发现电脑强的，人不强；电脑不强的，人强。我们看过《最强大脑》，那些我们叹为观止的、非常让我们羡慕的选手的能力，其实对于计算机来讲是小儿科。我们发现人脑和电脑两个系统虽然原理不同，但是实际上是互补的，所以借鉴脑科学的基本原理改造现在的计算机系统、发展类脑计算是发展人工通用智能的一个非常重要的部分，因为前者是后者的计算基石。
发展人工通用智能不是一个新的想法。如果我们看一下过去图灵、冯诺依曼这些大科学家早期的文章，会发现这是我们一直以来的梦想。现在为什么是发展人工通用智能最好的时机呢？因为随着精密仪器的发展，我们对脑知道的越来越多，我们似乎到了一个理解脑的关口。超级计算机的发展可以使我们进行很好的模拟仿真，省钱、省力、省时间。大数据、云计算给我们提供了一个像脑一样复杂的系统，和脑交相呼应，我们可以共同研究、互相促进。另外，纳米器件已经可以使我们去发展像人脑能耗水平一样的神经元和突触这样的电子器件。
所以，现在是发展人工通用智能最好的一个时机。
摘自2019年腾讯科学WE大会演讲
附：演讲全文