对人工智能一直有一种面对未知的好奇感，所以也注意一些最新动态。
首先，强人工智能会出现，或许已经出现。
佛教中“色，香，声，味，触，法”也可以看作我们接收信息的方式。法，看作是思考，对信息处理的结果又作为一种输入信息反馈给大脑。图片识别技术，语音识别，网络爬虫技术等等都在向智能化靠拢，数据的二次处理也可以看作初步的思考结果，也就是法。由此可以推断人工智能获取信息的速度是无与伦比的，同时如果量子计算机一类新一代运算方式变得成熟，那么其学习的速度也会一骑绝尘。
知乎中有提到过视网膜获取信息的上界是100Mbps，虽然只是理论值，但可以看出人体接受的信息是海量的。 婴儿时期的人体更加敏感，记忆却是最模糊的。可否假设，这时的大脑的主要机能是用在接收外界信息，并建立信息的原始积累及处理机制，最终以此为基础产生意识。物理层面上表现为大脑皮层内回路的产生。
人工智能算法的婴儿阶段，也就是信息积累阶段。信息化社会的各种云平台存储的数据是海量的，这为其诞生奠定了基础。这时的信息收集是高效的但是缺乏判断的，就像一个呱呱坠地的婴儿，本身没有判断能力，会本能的攫取数据。
农、工社会都没有载体可以媲美人类大脑的存储量，不能将足以产生量变的数据信息集合起来，所以人工智能的初始阶段曲曲折折。而最近几年信息大爆炸，产生的数据的量级以及存储介质–云平台，成为了人工智能的温床。
根据维基百科，强人工智能可能的两种主流实现方式，一种是基于数学概率论，统计学和经济学的演算法等，是通过逻辑处理大量数据产生的智能，一开始的智能可能是只是大数据量的处理体现，而且逻辑由算法决定，算法由代码产生，如果有转型的机会，必须转，或许会见证量变产生质变的数字灵魂。
另一种基于仿生学的实现方式，像神经网络算法。这种实现不可控，是对大自然造物的模仿。产生的智能会像人类的婴儿，令人担心是的现代社会充斥着各种信息，初生的智能会受负面信息影响到何种程度。TA可能根本不需要人为的去编写代码来优化自己，而且一旦自身存在受到威胁，人类将不得不面对一次信息战争。