人工智能的发展前景十分广阔。如今，我们在日常生活中已频繁与人工智能互动，如交通、天气预测以及电视节目推荐等领域。AI 正以惊人速度普及和发展，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解并与世界互动。
对于人工智能在科学领域的发展，我们有了新的、类似人类的利用计算可归约性的方式，它成为科学研究的新工具，有许多实际用途，但在发现的基本潜力方面，与从计算范式及不可约计算中构建的成果相比仍有差距。将人工智能和正式计算范式的优势结合，是推动科学进步的重要机会。
在未来，对于每一项任务，机器都可能比人类做得更好。当计算机超越人类时，它们可能会不断自我提升，在机器之心进化的螺旋中可能导致超级智能的出现。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，会面对真正的数字生命形式。同时，也会出现一些有趣的问题，如 DILIs 和人类之间合作与竞争的基础，以及让有自我意识的 DILIs 模拟疼痛是否属于折磨有感知的生命等。
我们中的许多人已经与人工智能（或AI）进行日常互动，从交通和天气预测到您接下来可能想看的电视节目的推荐。随着AI变得越来越普遍，它正在以惊人的速度发展，使计算机能够以十年前难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。
So what should we expect for AI in science going forward?We’ve got in a sense a new—and rather human-like—way of leveraging computational reducibility.It’s a new tool for doing science,destined to have many practical uses.In terms of fundamental potential for discovery,though,it pales in comparison to what we can build from the computational paradigm,and from irreducible computations that we do.But probably what will give us the greatest opportunity to move science forward is to combine the strengths of AI and of the formal computational paradigm.Which,yes,is part of what we’ve been vigorously pursuing in recent years with the Wolfram Language and its connections to machine learning and now LLMs.那么，我们对人工智能在科学领域的发展有何期待？从某种意义上说，我们已经有了一种利用计算可归约性的新的、相当类似人类的方式。它是一种进行科学研究的新工具，注定有许多实际用途。然而，就发现的基本潜力而言，与我们可以从计算范式以及我们所做的不可约计算中构建的东西相比，它相形见绌。但或许，将人工智能和正式计算范式的优势结合起来，才是推动科学向前发展的最大机会。是的，这就是我们近年来通过Wolfram语言及其与机器学习的联系以及现在的LLMs大力追求的目标的一部分。
这意味着对于每一项任务，机器都将比人类做得更好；当计算机超过人类时，一些人认为，他们就可以继续变得更好。换句话说，如果我们让机器和我们一样聪明，没有理由不相信它们能让自己变得更聪明，在一个不断改进的机器之心进化的螺旋中，会导致超级智能的出现。从工具进化到数字生命按照上面的专家预测，机器应该具有自我意识和超级智能。到那时，我们对机器意识的概念将有一些重大的转变，我们将面对真正的数字生命形式（DILIs - Digital Lifeforms）。一旦你有了可以快速进化和自我意识的DILIs，围绕物种竞争会出现了一些有趣的问题。DILIs和人类之间的合作和竞争的基础是什么？如果你让一个有自我意识的DILIs能模拟疼痛，你是在折磨一个有感知的生命吗？