汎用人工知能
1980年、哲学者のジョン・サールは中国語の部屋と呼ばれる意識に関する思考実験を議論する過程において、「強いAI」という言葉を作り出した。この用語は、人工知能に関する以下のような2つの仮説を区別するために用いられた。
「強いAI」仮説: 人工知能は「思考」することができ、「心」を持ち、「意識」を持つことが可能である。
「弱いAI」仮説: 人工知能は「思考」「心」「意識」があたかも存在するかのように振る舞っているだけであり、真に思考することは不可能である。
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。
人工知能研究の主流では、プログラムがどのように機能するのかという点においてのみ主眼が置かれている。スチュアート・J・ラッセルとピーター・ノーヴィグはこう述べている。
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。
自動推論を行える。戦略を練ることができる。パズルを解くことができる。不確実性がある状況下で結論を下すことができる。
知識表現ができる。常識知識(英語版)を有する。
自動計画ができる。
機械学習ができる。
自然言語処理によってコミュニケーションをとることができる。
さらに、これらの能力を統合(人工知能のシステム統合(英語版))することが求められる。その他に重要な要素は以下である。
見る、聞くといった能力によって情報をインプットすることができる。
それらの情報を元に、行動をアウトプットできる。(例えばロボット工学の技術によって自らの位置を移動させたり、など)
また、危険を回避するなどといった行為によって知的な行動を確認することができる。知能に関する学際的研究(認知科学、計算知能研究、意思決定研究)では、知能を測るにあたって想像力(プログラム外の心象や概念などを把握できる能力)や自律性などを考慮する傾向にある。
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、計算総合性(英語版)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。