人工智能将有助于创造在线环境，让人们在元宇宙中体会宾至如归的感觉，培养他们的创作冲动。人们或许很快就会习惯与人工智能生物共享元宇宙环境，比如想要放松时，就可与人工智能打网球或玩国际象棋游戏。
人工智能有着多种定义。科学上通常将属于图灵机概念的人工智能标志为AI，将等价于人类智能的人工智能称为AGI（通用人工智能，artificial general intelligence），而全面超越人类智能的高端智能称为SI（超级智能，super intelligence）。
新加坡南洋理工大学教授李晨阳谈到人工智能与新型材料时指出，人工智能技术的进步伴随着生物工程技术的进步。最近，康奈尔大学的科学家成功地实现了动态生物材料自下而上的构建，它是依靠人工新陈代谢驱动的，这种代谢代表不可逆的生物综合和耗散组装过程。
孙茂松解释说，让人工智能解决数学应用题还是有难度的。当前的人工智能技术都是基于大数据的一种概率式推断模型，其内部并没有深刻的理解机制。
元宇宙是一场移民。“元宇宙”是高出了一个维度的词。这是个“大”词。与之同级对应的，应该是“实体产业”、“线上经济”这一维度。了解到这一点后，许多事情就变得清晰了。对投资者而言，我们要意识到“元宇宙板块”实际上是不存在的......
如果我们不对人工智能的目标函数进行规范，如果我们放任设计者用人工智能来逼近人类，那么人工智人的出现就只是时间问题。而如果人工智人如人类一样自私且具有侵略性，那么我们就创造了一个可以毁灭我们的神祗。
目前，人工智能领域软件和硬件是分开的，各自独立迭代。比如语音识别、视觉识别、辅助决策、游戏等，都是在软件算法里面独立进化，硬件只是输入数据、运行数据的物理条件。 未来，人工智能将是“具身智能”的天下，就是要创建软硬件结合的智能体。
计算机和人工智能的教育会越来越融入在通识教育里，计算机科学、人工智能未来会变成像数学一样的基础学科，计算思维、数据驱动的能力每个人都需要掌握，就像我们要识字一样。微软亚洲研究院近几年招收了包括物理学、生物学、心理学、语言学等，也招收了本科中文系后又继续攻读计算机自然语言处理专业的研究员，“
海量数据的计算是极其消耗能量的一件事，而且海量数据本身也不是人类社会的真正常态。人类的自然智能对应的是“小数据”，人们常常是在信息稀缺的环境下去作出合理选择的，这时人类智能动用的是一种“节俭性算法”。
那为何 AI 迄今未能成为一门科学？答案是，技术发展之缓慢远超我们的想象。回顾 90 年代至今这二十多年来，我们看到的更多是 AI 应用工程上的快速进步，核心技术和核心问题的突破相对有限。一些技术看起来是这几年兴起的，实际上早已存在。
最先提出“人工智能”这个术语的麦卡锡对这门学科的定义是：“人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。”
在实现智能感知、智能决策、智能交互的时候，往往任何一个要素的变化都会导致其他要素的变化。比如算法模型发生变化，设备资源调度就要跟着改变。结果就是，真正落地实施的时候，算法专家、设备专家、资源专家，以及应用开发的合作伙伴都需要在场。这最终导致AI落地的成本太高，无法真正在产业应用中大规模铺开。
