数学公式化によって導かれた汎用人工知能は、認知に関する立場を問わず自然言語の使用といった人間的な行動を取るかは不明である。人間的な行動をするかどうかは多くの要因に依存し、どのようにエージェントが具体化されるか、飢えや痛みなどの原始的な報酬関数を定めるかによって左右されるからである。汎用人工知能の作成方法.歴史.古典的な人工知能研究.特化型人工知能(弱いAI)の研究.現代の汎用人工知能に関する研究.汎用人工知能の実現可能時期.汎用人工知能がいつ頃実現するかについては諸説あり、今後何世紀もの科学的努力を重ねても、汎用人工知能が実現可能なのかということは基本的な関心となっている。人工知能研究者の多くは、早くとも遅くとも将来的には汎用人工知能が実現可能であると考えている。コンピュータ科学者であるジョン・マッカーシーは、汎用人工知能はいずれかは達成されるとしているが、研究速度には不確実性が伴うため、いつ実現するかという正確な予想は不可能であるとしている。このように、汎用人工知能の実現時期に関する研究者の反応は多種多様である。知能は未だ複雑すぎて完全には複製できないと主張する研究者も存在する。とはいえ、汎用人工知能に肯定的な研究者も数多くおり、様々な会社・グループの設立や会議、研究を行っている。脳のシミュレーション.全脳エミュレーション.初期の研究.ニューロンの詳細なモデル化.現在の研究.脳のシミュレーションによって汎用人工知能を達成しようとするアプローチに対しての批判.哲学.哲学によって定義された「強いAI」.サールが前者の仮説を「強い」と表現したのは、これがより強い主張を行っているからである。強いAIは人間がテストできるすべての能力を超えた何かが機械に備わったことを仮定している。この思考実験においては、「弱いAI」と「強いAI」の振る舞いを外部から観察すれば同じに見えることになる。しかしながら「強いAI」には主観的な意識体験が存在することになる。これらの用語は学術的な人工知能の研究や教科書にも採用されている。意識.強いAIの意識に関連して、サイエンスフィクションや倫理面においては、心に関しても大きな関心が置かれている。