汎用人工知能
人間が機械を直接的に確認できないように隔離し、文字のみでのコミュニケーションをする。判定者となる人間が高い確率でコミュニケーションの相手が機械であるかどうか判別出来なかった場合、このテストに合格したことになる。注意すべきなのは、チューリングは知能の定義を規定していたわけではなく、ただ人間を騙せた場合において合格であると設定したのみであることである。つまりこのテストに合格したからといって、合格した機械が明確に知能を有するとは断言できない。
機械に就職活動を行わせ、人間と同レベルに仕事ができるかどうかを観察する。
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。
歴史的に、科学技術の進歩によって、機械に置き換えられて存在しなくなった仕事が多数存在する(例えば電話交換手など)。しかしながらそれに伴って新たな労働が生まれることにより、人間の雇用の全体的な数は減少するのではなく、増加する傾向にある。一方、人工知能の進歩にも以前のような傾向が適用されるかという点については、経済学の観点からみても不明である。仮に汎用人工知能が実現した場合、それはもちろん人間に匹敵した知能を持つ。よって導入費用や心理的抵抗などの諸問題を無視すれば、人間に可能な知的労働は全て代替可能であることを意味する。
過去の機械化による失業は、主に単純作業などの低賃金労働者(ブルーカラー)に影響を与えたが、汎用人工知能による失業は中流階級に大きな影響をもたらす可能性がある。マサチューセッツ工科大学経済学部教授のデビッド・オーター(英語版)は「人工知能による労働環境の変化では、変化の幅において大いに不確実性を伴う。特に懸念すべきなのは、高賃金の仕事に就いている人々から職を奪い、フードコートの店員のような職しか残らないというようなことになるかもしれないということである」と指摘している。いずれにせよ、汎用人工知能が実現した場合には雇用、株式市場、福祉、税など、経済システム全体に大きな影響を与える可能性が高い。
汎用人工知能を達成するためのアプローチとしてしばしば議論される方法が、脳のシミュレーションや精神転送である。低レベルの精神転送では、生物の脳をスキャン・マッピングし、その状態をコンピュータ内においてコピーすることで実現される。もしこれが実現するとするならば、コンピュータはオリジナルの脳と同等の振る舞いをすることが期待され、その振る舞いにおいては本質的あるいは実用的にオリジナルの脳と区別できないこととなる。脳のシミュレーションや精神転送は計算論的神経科学や神経情報科学の分野において、おもに医学研究を目的に研究されている。また、人工知能研究においても強いAIを実現するアプローチとして議論されている。レイ・カーツワイルは著書「The Singularity Is Near」内において、脳内のシミュレーションはいずれ可能になると予想している。
根本的に、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自体に対しての批判が存在する。これらの批判は、「人間は身体を持つから知性が存在する」という考えに基いてなされたものが多く、知性を誕生させるためには物理的な実体が必要であると考えている科学者の意見も数多く存在する。この考えが正しいと仮定すれば、完全に機能する脳のシミュレーションは、ニューロンを完全に再現しただけでは達成できず、ニューロン以上のもの、つまりロボットの身体などを内包する必要がある。ゲーチェルはこの批判に対して、人工知能に仮想的な身体(例えばSecond Lifeのような)を与えることで対処できるとしたが、これが有効かどうかは不明である。
2005年頃から、10の9乗以上の性能を持つデスクトップコンピュータが一般向けに販売されている。カーツワイルとモラベックが用いた推定によれば、これはミツバチの脳をシミュレートできるだけの能力を備えていることになる。しかしながら、ミツバチの脳をシミュレートできるソフトウェアはいまだ存在しない。
↑ 強いAIの語源については「強いAI(英語版)」を参照。強いAIと弱いAIの学術的な定義については「中国語の部屋」を参照。
↑ 「人工知能」という言葉を最初に使用したジョン・マッカーシーはこう発言している。「我々はまだ、なんらかの種類の計算手順が『知能的』である、といったことを特徴づけることが出来ていない」(どのように知能を定義するかというAI研究者による議論は人工知能の哲学(英語版)を参照)
↑ ライトヒル報告(英語版)内ではAIの「非現実的な目標」について痛烈に批判し、イギリス国内でのAI研究は壊滅状態に陥った。一方、アメリカ合衆国のDARPAは、「基礎研究ではなく、実用可能な直接的な研究」にのみ資金提供を行うと決定した。
↑ ジョン・マッカーシーは「ニューフォーマリズムの人たちが、人工知能への希望をより新しい形で表現してくれるならば、人工知能研究者にとってこれほどの救いはないだろう」と述べた。
↑ 「マインドチルドレン」では10の15乗という値が採用されている。