通用人工智慧技術依然處於起步階段，研究和應用依然任重道遠。人類的大腦是一個通用智能系統，可以舉一反三、融會貫通。與其相比，現有的人工智慧差距還比較遠，如沒有智慧、沒有情商等。目前，人工智慧可分為三個層次：
1）計算智能。計算智能很早已經取得了比較大的突破，主要依據計算機的強大存儲和運算資源，在某些任務中對人的一些行為進行模擬。
2）感知智能。計算機對眼、耳朵等人的感官進行模擬，使計算機能夠真正能聽會說、能聽會看，包括語音識別、圖像識別及基於計算機的視覺自動駕駛技術等。
3）認知智能。認知智能比感知智能更進一步，包括對知識的組織、整理、靈活運用、聯想推理等，使計算機能夠達到真正的能理解、會思考。
人工智慧的發展歷史大致可以分為三個階段：帶有理想主義色彩的起步期，由「專家系統」大範圍應用而推動的第二波浪潮，以及由基礎設施、技術融合與應用拓展共同推動的第三波浪潮（1993年至今）。
人工智慧將會讓人類變得更強大，它會幫助人類解決問題，做更好的科學研究，會幫助人們應對在教育、醫療保健等問題上遇到的挑戰。從積極方面看，人工智慧會帶來很多的機遇。由於不斷增長的硬體計算能力和數字化熱潮的席捲，人工智慧正處在發展的黃金時代。今天的「深度學習」系統，通過模仿人類大腦神經元可以處理大量的數據，學習執行一些任務，利用模式識別進行翻譯。Facebook推出的一種算法Deep Face，識別人臉的準確率達可到97％。
通過人工智慧的幫助，醫生在醫學圖像上發現癌症的機率大大增加。在智慧型手機上運行的語音識別算法將為發展中國家數百萬文盲用戶提供網際網路服務，數字助理將有可能對學術研究產生幫助，具有圖像分類算法的可穿戴式設備可為人類提取現實世界的有用信息。
人工智慧經過幾十年發展，人工智慧已經從科幻小說里的一個概念，變成了當今科技發展的主流。蘋果的語音控制系統Siri、亞馬遜的智能助手Alexa、IBM的沃森超級計算機、谷歌大腦等，能夠理解這個世界並且給出高效反饋的智能機器人似乎就在眼前。強大的網際網路接入和計算機運算法，讓機器在理解人類語音、視頻信息方面取得了飛躍性的進步，也逐漸向真正的人工智慧邁進。