現在の人工知能の何がボトルネックかっていうと一番は今でもハードスペック。
だから最近はai特化型チップが雨後の筍の如く発表されてる訳だが、
集積回路の性能向上のベースとなっている微細化が限界が来ている以上、
どんなにai処理に最適化されたチップでも現行のGPUの数倍数十倍程度の性能向上が限界。
数千倍数万倍の性能向上を成し遂げるのは無理。
これでは現在のデイープラーニングの延長線上くらいの処理しか実現できない。
デイープラーニングのような特化型人工知能でも人間の労働を一部効率化は出来るだろうが、
人間の労働を大幅に代替できる汎用的な人工知能は出来ないだろう。

ハードスペックの解決には量子コンピュータが実用段階に入る（甘目に見積もって2030年頃）まで待たなくてはならない。
それまで人工知能の社会への影響力は大したことない。
少なくとも人工知能が人間の労働を代替できるレベルに至るにはまだ時間がかかる。

まあ要するに2020年代を大変革の時代だと思ってる人にとっては肩透かしを喰らう10年になるわけだ。
現実的に見てレベル4以上の自動運転も2020年代の内には社会普及する段階にはならない。