強いAIと弱いAI

強いAIと弱いAI（つよいエーアイとよわいエーアイ、英: Strong AI and Weak AI）は、人工知能（AI）が真の推論と問題解決の能力を身につけられるか否かをめぐる論争において用いられる用語である。

汎用人工知能（Artificial General Intelligence）

汎用人工知能（Artificial General Intelligence）とは人間レベルの知能の実現を目指したもので、他のAIプロジェクトと区別するためにAGIと呼ばれている。短期間で人間の知能の複製はできないという見方もされ、今のところあまり注目されていない。しかし、一部の少数の研究グループがAGI研究を行っている。AGI を推進している組織として、Adaptive AI、Artificial General Intelligence Research Institute (AGIRI)、Singularity Institute for Artificial Intelligence、Vicarious、OpenCog、GoodAI、DeepMind、NNAISENSE、AGI Innovations、carboncopies、Nengo、micropsiindustries、全脳アーキテクチャイニシアティブ、HumanBrainProject、BRAINinitiative、などがある。近年これに加わったのがヌメンタで、Palm Pilotを開発したジェフ・ホーキンスの理論に基づいたプロジェクトである。ヌメンタはコンピュータ側からのAGI研究だが、ホーキンスは生物学的な面からのアプローチとしてレッドウッド神経科学研究所も設立している。
どう見積もっても、強いAIに向けての実際の進歩は未だ限定的である。時間制限無しで完全なチューリング・テストに合格できるシステムは未だ存在しないが、人々を最初のうちだけだますことができるシステムは既に存在している（ローブナー賞受賞システムを参照）。いつ、どの程度のシステムが登場するかを予測するAI研究者があまりいないのは、過去のAI研究についての予測がほとんど当たらなかったためと思われる。また、「AI効果」と呼ばれる問題もある。これは、人工知能で何か新しいことを実現したときに、それが単なる自動化であって知能とは関係ないと結論付ける心理効果である。同様のことは、人間特有と思われていた知的な行動を動物も行うことが示されたときにも見られる（道具を使う能力や鏡像を認識する能力）。

合成知能

「合成知能; Synthetic Intelligence (SI)」という用語を提唱している人々は「人工知能」という用語が一種の撞着語法であるとしている（知能が知的でないことを暗に示している）。テキサス大学オースティン校計算機科学科の Diane Law は Searle, Subsymbolic Functionalism and Synthetic Intelligence の中で、人工ルビーと合成ルビーを比べたとき、合成ルビーだけが本物のルビーであるという喩え話を挙げている（訳注：人工ルビーと言っているのは、ラインストーンなどのいわゆるガラス玉のこと）。
この用語の提唱者は、SI（合成知能）という用語が人間が意図的に作成する真に知的なものを指すことにしようと提案している。これはまさに強いAIのことであり、現在実現されている弱いAIと対比されることを示している。
この用語が使われるようになって、定義を超えた用法として、人間のテクノロジーの無作為な集積によって創発的に知能が発生したものも指すようになりつつある。これにより、用語の適用範囲が広がる一方、生物、特に人間の知能もある意味で種の発展と個人の経験の自然な過程から生じると捉えると、この2番目の定義は問題を提起する。つまり、合成知能（あるいは人工知能）と自然に発生する知能の境界は何かという問題である。このような議論は今のところ、サイエンス・フィクションの世界と理論上の議論にとどまっている。

人工意識

強いAIの可能性を論じるとき、「心身二元論」の性質と記号処理の役割の問題が出てくる。ジョン・サールらは議論を通じて、符号化されたデータの変換によってだけ作業するマシンが精神を持てるのかを検討した。これは一元論対二元論といった問題を超えるものではない（すなわち、生物学的機械を含むどのような機械でも、精神を持てるか）。
サールは中国語の部屋という形で情報処理装置が何らかの事物を表す符号化されたデータを処理する様子を表現した。符号化されたデータ自体はそれによって表されている事物との相互参照なしでは無意味である。そのため、サールは情報処理装置自体には意味を理解する能力が全く無いとした。結果としてサールは、チューリング・テストに合格するマシンであっても、人間的な意味での意識を持たないだろうと主張している。
哲学者の中には、弱いAIが実現可能なら、強いAIも実現可能なはずだと主張する者もいる。ダニエル・デネットは『解明される意識』の中で、魔法のスパークや魂がなければ人間も単なる機械であると主張し、機械が知能や「精神」を伴ったとき、人間という機械が特権的な立場でいられるだろうかと問うた。同書の中で彼は意識の「多元的草稿」モデルを提案している。サイモン・ブラックバーンは哲学入門書 Think において、「あなたは知能を持っているかもしれないが、それが本当に知能かどうかを知る方法はない」と指摘している。しかし、議論を人工意識よりも「強いAI」に限定するなら、情報処理コンピュータに関係ない人間の精神機能を特定することは可能かもしれない。
強いAIの信奉者の多くは、精神はチャーチ＝チューリングのテーゼで表されるチューリングマシンで実現可能と考えている。この考えは極端にいえば、バベッジの解析機関や(構築可能ならば)鉄球と木材でできたチューリングマシンにも精神が宿ることを意味する。これは、デイヴィッド・チャーマーズの汎経験説に近い考えである。しかし、汎経験説と同様に、日常的な常識からの隔たりが大きいため「その結果はあまりに常識に反する」といった形で批判される事が多い。
ロジャー・ペンローズはチューリングマシンの停止問題を論じることで、チャーチ＝チューリングのテーゼの適用可能性を攻撃し、情報システムでは実行できないが人間の精神には実行できる計算が存在するとした。しかし、これは明らかに計算可能性の問題ではなく、シミュレーションの問題 — すなわち同じ計算を別のテクノロジーで行うという問題である。
脳の神経系は超並列的パターン照合が可能であり、これにより知覚と自覚の即時性が生じる。視野にある物を識別するという意味の「視覚」、自己を感じるという意味の「意識」、精神的に生じる身体感覚という意味の「感情」といった観念は、より高いレベルの概念を生じる。サールの中国語の部屋は、記号処理と生物のシステムの身体性がどのように結びつくかという「意味論的マッピング」を説明できない。脳自体は感じていないが、感覚を生じている。
最終的に、強いAIが実現するかどうかは、情報処理機械が意識などの精神の全ての特性を持てるかどうかに依存する。弱いAIと強いAIの問題は独立であり、ほんの一世紀前には乗算やデータベース検索といった現代のコンピュータが持つ機能の多くが「知的」であると考えられていたであろうことも確かである。

個々の知的振る舞い

人間の脳のシミュレーションとは対極的に、自然を擬似せずに直接AIを実現しようというアプローチもある。この手法の提唱者は、初期の飛行機の開発で、鳥を真似た設計が多くなされたが、結局現在飛んでいる飛行機が鳥とは全く異なる原理で飛んでいることを指摘する。
直接的アプローチにおける主な疑問は「AIとは何か?」である。最も有名なAIの定義は、アラン・チューリングが「チューリング・テスト」の提案時に行った操作的なものである。その後、AIの定義をしようという試みは数えるほどしかない（その一部は AI Project にある）。ジョン・マッカーシーは What is AI? の中で、未だに知能の明確な定義がないと述べている。