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在2017年，一项对2015年 NeurIPS 和 ICML 机器学习会议上发表论文的作者的电子邮件调查询问了智能爆炸的可能性。在受访者中，12% 的人认为“很有可能”，17% 的人认为“有可能”，21%的人认为“可能性中等”，24%的人认为“不太可能”，26%的人认为“非常不可能”。<ref>{{cite arxiv|last1=Grace|first1=Katja|last2=Salvatier|first2=John|last3=Dafoe|first3=Allan|last4=Zhang|first4=Baobao|last5=Evans|first5=Owain|title=When Will AI Exceed Human Performance? Evidence from AI Experts|eprint=1705.08807|date=24 May 2017|class=cs.AI}}</ref>

在2017年，一项对2015年 NeurIPS 和 ICML 机器学习会议上发表论文的作者的电子邮件调查询问了智能爆炸的可能性。在受访者中，12% 的人认为“很有可能”，17% 的人认为“有可能”，21%的人认为“可能性中等”，24%的人认为“不太可能”，26%的人认为“非常不可能”。<ref>{{cite arxiv|last1=Grace|first1=Katja|last2=Salvatier|first2=John|last3=Dafoe|first3=Allan|last4=Zhang|first4=Baobao|last5=Evans|first5=Owain|title=When Will AI Exceed Human Performance? Evidence from AI Experts|eprint=1705.08807|date=24 May 2017|class=cs.AI}}</ref>

===速度改进 ===

===速度改进 ===

无论对于人类智能还是人工智能，硬件改进都会提高未来硬件改进的速度。简单地说，<ref name="arstechnica">{{cite web|last=Siracusa |first=John |url=https://arstechnica.com/apple/reviews/2009/08/mac-os-x-10-6.ars/8 |title=Mac OS X 10.6 Snow Leopard: the Ars Technica review |publisher=Arstechnica.com |date=2009-08-31 |accessdate=2011-09-09}}</ref>摩尔定律认为，如果第一次速度翻倍需要18个月，第二次则需要18个月；或者额外的9个月，之后，4个月、2个月，以此类推，走向速度奇点<ref name="singularity6">Eliezer Yudkowsky, 1996 [http://www.yudkowsky.net/obsolete/singularity.html "Staring into the Singularity"]</ref>速度的上限最终可能会达到，尽管还不清楚这会有多高。杰夫·霍金斯 Jeff Hawkins曾表示，一个自我完善的计算机系统不可避免地会遇到计算能力的上限：“最终，计算机的规模和速度都是有限的。我们最终会在停留在同一个地方；我们只会更快到达那里。不会有奇点。”<ref name="Hawkins">{{cite magazine |url=https://spectrum.ieee.org/computing/hardware/tech-luminaries-address-singularity |title=Tech Luminaries Address Singularity |date=1 June 2008 |magazine=[[IEEE Spectrum]]}}</ref>

无论对于人类智能还是人工智能，硬件改进都会提高未来硬件改进的速度。简单地说，<ref name="arstechnica">{{cite web|last=Siracusa |first=John |url=https://arstechnica.com/apple/reviews/2009/08/mac-os-x-10-6.ars/8 |title=Mac OS X 10.6 Snow Leopard: the Ars Technica review |publisher=Arstechnica.com |date=2009-08-31 |accessdate=2011-09-09}}</ref>摩尔定律认为，如果第一次速度翻倍需要18个月，第二次则需要18个月；或者额外的9个月，之后，4个月、2个月，以此类推，走向速度奇点<ref name="singularity6">Eliezer Yudkowsky, 1996 [http://www.yudkowsky.net/obsolete/singularity.html "Staring into the Singularity"]</ref>速度的上限最终可能会达到，尽管还不清楚这会有多高。杰夫·霍金斯 Jeff Hawkins曾表示，一个自我完善的计算机系统不可避免地会遇到计算能力的上限：“最终，计算机的规模和速度都是有限的。我们最终会在停留在同一个地方；我们只会更快到达那里。不会有奇点。”<ref name="Hawkins">{{cite magazine |url=https://spectrum.ieee.org/computing/hardware/tech-luminaries-address-singularity |title=Tech Luminaries Address Singularity |date=1 June 2008 |magazine=IEEE Spectrum}}</ref>

很难直接将基于硅的硬件与神经元相比较。但是Berglas（2008）<ref name=:"Berglas">Berglas, Anthony (2008), Artificial Intelligence will Kill our Grandchildren, archived from the original on 2014-07-23, retrieved 2008-06-13</ref>指出计算机语音识别正在接近人类的能力，而且这种能力似乎只需要0.01%的脑容量。这个类比表明，现代计算机硬件与人脑一样强大，只差几个数量级。

很难直接将基于硅的硬件与神经元相比较。但是Berglas（2008）<ref name=:"Berglas">Berglas, Anthony (2008), Artificial Intelligence will Kill our Grandchildren, archived from the original on 2014-07-23, retrieved 2008-06-13</ref>指出计算机语音识别正在接近人类的能力，而且这种能力似乎只需要0.01%的脑容量。这个类比表明，现代计算机硬件与人脑一样强大，只差几个数量级。