机器每一年都在变得更聪明，但还没达到一些科技公司炒作的那种高度。

人工智能可以在特定的单一任务中表现出色，比如下棋，但在多任务处理中表现并不好。比如一个七岁的孩子都比任何人工智能系统的多线程信息处理能力强，也具有更广阔的想象力。

“人工智能算法擅长处理单个任务，或者包括少量可变性的任务，”Meta AI(前身为Facebook AI Research)的研究科学家Edward Grefenstette称。“然而，现实世界包含巨大的动态变化，我们很难在训练算法中捕捉到这种动态，从而产生最基础的智能，”

Grefenstette说，人工智能研究人员表明，开始有一些方法可以有效地使人工智能训练方法适应不断变化的环境或任务，从而产生更强大的效果。而这些训练方法也将运用到更多的工业和科学实践中。

虽然在人工智能可以达到代替人类做一些基础工作前，还有比较大的距离，但这并没有阻止谷歌、脸书、亚马逊等公司投入数十亿美元来组建科研团队进行人工智能的研究。这些研究可以改善从搜索引擎到语音助手等多个元宇宙领域需要用到的功能。

在剑桥大学研究人工智能和机器人的学者贝丝·辛格勒(Beth Singler)认为，在2022年，人工智能将推动元宇宙实现的观点将变得更加普遍。因为更多的资金投入到其中，公众开始意识到元宇宙，并且接触和了解元宇宙。

Bustom AI公司的CEO加里·马库斯(Gary Marcus)称2022年人工智能取得的最重要的突破，很可能不会立刻被看到。从实验室到真正实用可能需要数年的周期，在深度学习方面还需要走很长的路。

马库斯认为，目前人工智能面临是最重要的挑战是找到学科知识和技能技术与深度学融合的最佳方案。深度学习目前无法利用已有的海量知识，而是一次又一次从头开始学习一切。马库斯称在2022年，这个问题可能会取得进展，深度学习可能会朝着混合系统转变，但在看到红利之前，还需要几年时间。

谷歌的DeepMind实验室可以准确地预测蛋白质将在几天内折叠成的结构，解决了一个50年前的“重大挑战”，这可能为更好地了解疾病和药物发现铺平道路。剑桥大学机器学习教授尼尔·劳伦斯(Neil Lawrence)预计DeepMind将在2022年瞄准更多重大的科学问题。

RNA技术在新冠疫苗上的应用已初见成效，人工智能咨询公司Kingfisher Labs的Breslin认为，新一代的语言模型也可能应用到预测RNA序列上来。2022年预计会看到一批新的人工智能RNA治疗公司。

语言模型也将在2022年得到进步，最著名的语言模型是OpenAI的GPT-3，但DeepMind在12月表示，其新的“RETRO”语言模型可以击败其他25倍于其规模的语言模型。目前大型科技公司越来越重视语言模式发展，而且还将转向与视觉结合，而不是将他们视为单独的任务。