「知能」をどのように定義し、基準とするかは様々な意見が存在し、統一的な意見は存在しない。人工知能の知能をテストする方法として最も有名なのはチューリングテストである。
知能の特色.
しかしながら、どのような要素で「知能」が組み立てられているかは考察できる。人工知能の研究者間で広く認められている「知能」を構成するのに必要な要素は以下である。
さらに、これらの能力を統合（）することが求められる。要件と処理の流れは以下のようなものが考えられている。
意思決定支援システム、ロボット、進化的計算、知的エージェント、など、これらの能力を獲得しているように見えるコンピュータープログラムは存在するが、すべての分野において優れている統合システムについては未だかつて実現したことはない。
人間レベルの汎用人工知能かを判別するためのテスト.
汎用人工知能が人間レベルにまで達しているかを確認するためのテストとして、以下のようなものが考案されている。
上記に挙げたテスト群は、いずれも弱いAIによってでも合格できる可能性がある。根本的に、汎用人工知能が実現したとしても、それが「知能的」であるかどうかをテスト・判別することはできないという立場の研究者も存在する。
AI完全問題.
機械が人間と同じように課題を解決するためには、当然だが一般的な知能を必要とする。例えば機械翻訳のような単純作業においてさえ、機械は両方の言語を読み書きし（自然言語処理）、著者の主義主張を追い（推論）、どのような話題であるかを知り（知識）、文章の裏にある著者の本当の意図を忠実に再現（社会的知性）する必要がある。つまり人間レベルの知能にまで達するには、これらの能力すべてを獲得していなければならない。
ある特定の問題を解決すること仮定する。その問題を解決するのに必要な能力が、人間あるいは強いAIと同レベルの能力を要求し、特化型人工知能（弱いAI）には解決出来ない問題である場合、この問題は非公式に「AI完全」あるいは「AI困難」と呼ばれる。AI完全問題では、一般的なコンピュータビジョンや自然言語理解、現実世界では当然起こり得る予期せぬ出来事への対処などを想定している。
数学公式化.