汎用人工知能
低レベルの脳のシミュレーションを実行するだけでも、非常に強力なコンピュータが必要になる。ヒトの脳には膨大な数のシナプスが存在し、その数は10の15乗であり、ニューロンは10の11乗存在する。この数は3歳児ごろにおいてピークに達し、その後は年齢と共に減少していき、成人に達する頃には安定する。ニューロンの活動を単純なスイッチモデルとして考えると、1秒間に10の14乗シナプスの更新ができるということになる。
1997年、カーツワイルは人間の脳と同等のハードウェアを実現するためにはどのぐらいの計算能力が必要か、ということについて考察し、最終的には1秒間に10の16乗(cps)の計算能力があれば実現可能とした。カーツワイルはこの数字をもとに、執筆時(1997年当時)のコンピュータの指数関数的な成長が続けば、2015年から2025年の間に、理論的には人間の脳を十分に模倣できるだけのコンピュータが誕生すると予想した。ちなみに、現在のスーパーコンピューターの評価指標であるFLOPS1回分を「計算」と仮定すると、10の16乗の計算能力は2011年に達成されており、2022年には10の18乗の計算を行うことができるエクサスケールコンピュータが誕生している。
汎用人工知能を数学的にどのように定義するかについては、2000年にコンピュータ科学者であるマーカス・ハッター(英語版)によって提案されたAIXI(英語版)モデルが存在する。AIXIモデルでは「未知なる環境下においても目標を達成できる能力」を最大化する。人間の行動を模倣するのではなく、知能の数学的定義を最大化するタイプの汎用人工知能は普遍的人工知能(英:universal artificial intelligence)と呼ばれることもある。
2015年、マーカス・ハッターとジャン・リーケは「Legg-Hutter知能は不変の万能チューリング機械(UTM(英語版))を基準にして測定し、もしそのように測定すればAIXIモデルが最も知能的である(つまりAIXIのパレート最適性は主観的である可能性)」ことを示した。これはAIXIのパレート最適性を覆す結果であった。この問題はAIXIが知能の代用として圧縮を用いたことに起因すると考えられており、認知は環境から切り離されて行われる必要があるとされる。これは哲学の領域で実体二元論として知られるものを公式化したものである。
2010年代に入ってからは、汎用人工知能の実現を支持する声が増加している傾向にある。2012年に行なわれたメタ解析によれば、汎用人工知能の誕生が今後16年から26年の間に行われる可能性が高い、という意見にバイアスがかかっていることが示唆されている。2012年と2013年に実施された4つの調査においては、実現可能時期の中央値は2040年から2050年で、平均値は2081年だった。さらに厳しい条件で質問すると、16.5%の専門家が「実現不可能」だと答えた。
しかしながら、このような時期に関する予想は科学的な正確性がなく、ロドニー・ブルックスは「この60年間で行われた汎用人工知能に関する予想は、どの時点においても15年後から25年後の間と予想する強い傾向がある」と報告している。これらの結果は、専門家と非専門家の間で実現予想の正確性の差がないことを強く示唆している。
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。