Историја технологије је пуна предвиђања која нам сада звуче смијешно. Један од најпознатијих примјера је изјава Бил Гејтса из 1981. године, када је изјавио да би „640 килобајта требало бити довољно за свакога“. Предвиђања за вјештачку интелигенцију се не разликују много; рани истраживачи у овој области су претпостављали да ћемо у наредним деценијама имати роботе који ходају, причају и размишљају као људи.

Наравно, упркос неким импресивним достигнућима у машинском учењу, вјештачка интелигенција још увијек не постоји. Разлог за то је, према принципу познатом као Моравецов падарокс, што ми можемо научити машине да рјешавају тешке проблеме, али проблем су они једноставни.

У 1957. години, економист и пионир рачунарске науке, Хоберт Симон, је рекао „Мој циљ није да вас изненадим или шокирам – али најједноставнији начин на који вам могу ово сумирати је да кажем да данас у свијету постоје машине које размишљају, уче и стварају. Штавише, њихова способност да раде ове ствари ће да се рапидно повећава све док, у скоријој будућности, опсег проблема које могу ријешити не буде једнак опсегу проблема на који се примјењује људски мозак.“

Симон је умро 2001. године и његова „скорија будућност“ свијета у којем машине размишљају као људи је и даље веома далеко. Наравно, вјештачка интелигенција се показала корисном при рјешавању неких специфичних проблема, као што је категоризација удаљених галаксија, имитација гласова познатих или креирање умјетничких дјела, али једноставно размишљање – концепт познат као општа вјештачка интелигенција – се чини незгодним за већину напредних система за машинско учење. Чак и ходање на двије ноге је велики изазов за машине. Можда могу побиједити свјетског шампиона у шаху, али не могу побиједити мало дијете у узимању одређене играчке са полице.

Ово није нови проблем. Током 1980-их година, рачунарски научник Ханс Моравец је поставио овај изазов – који се сада назива Моравецов парадокс – и објаснио зашто то треба да очекујемо од машина које су имуне на притисак природне селекције. У својој књизи „Mind Children“ је написао: „Милијарду година искуства о природи свијета и начину преживљавања у њему је утиснуто у велике, високо еволуиране сензорне и моторичке дијелове људског мозга. Смишљени процес који ми називамо резоновање је, вјерујем, најтањи фурнир људске мисли, и дјелотворан је само зато што га подржава ово много старије и моћније, мада обично несвјесно, сензорно-моторичко знање.“

Ствари које су за људе најједноставније су оне исте ствари за чије усавршавање су требали миленијуми еволуције. Ствари које  људи сматрају тешким су тешке само из разлога јер су нове. Ми размишљамо о стратегији шаха нешто преко 1000 година, али учимо о интеракцији са околином од времена када су наши преци били – једноћелијски организми. Вјештине које су нам урезане у свијест кроз еволуцију не требају свјесне мисли. Зато је нарочито тешко научити машину покретима које људи извршавају без размишљања.

Како онда научити машину да стварно размишља? Моравец мисли да одговор лежи у ономе што машинама недостаје: еволуцији. „Мислим да се најбржи напредак коже направити имитирањем еволуције животињског мозга, покушавајући да се способности додавају машинама једна по једна.“

Прије него научимо машине да размишљају, морамо да у потпуности разумијемо како људи размишљају. Спознавање граница машинског учења нам може одговорити како и наш мозак ради. Инжењери који пројектују неуралне мреже могу да уче од неуронаучника и обратно.

Како Стивен Пинкер предвиђа, послови који су у највећој опасности да буду преузети од стране вјештачке интелигенције су аналитичари берзе, инжењери и чланови разних одбора. Послови који не треба да брину су радници на обезбјеђењу, баштовани итд. Такође, могуће је да парадокс значи да вјештачка интелигенција никада неће бити потпуно независна и да ће се увијек ослањати на људску помоћ. У сваком случају, свако од нас би прво требао да итекако поштује суперрачунаре који раде унутар наших лобања. Они чине да се најтежи послови на свијету чине веома лаким.