汎用人工知能
平均的なアメリカの家庭を機械に訪問させ、コーヒーを淹れられるかどうかを試すテスト。このテストに合格可能な機械はコーヒーマシンを見つけ、コーヒー豆を探し、マグカップを取り出し、適切なボタンを押す能力があるとみなされる。
人工知能分野の研究・発展は急速に進歩している。さらに研究の進歩を進めるためには、人工知能に特化したCPUやGPUを作成する必要があると主張する研究者もいる。 モラベックのパラドックスと呼ばれる根本的な矛盾も存在する。つまり、これまで作成されてきた人工知能は、膨大な数の計算やチェスのプレイなどといった人間には困難な仕事をこなすことは容易なのだが、逆に人間にとって簡単な「歩く」と言った動作や「1歳児レベルの知覚」といったものは難しいのである。とはいえ、これらのギャップは一部の労働者にとっては脅威になる場合がある。このパラドックスについて、ランジャニ・C・ナラヤンはこう記述している。
根本的には、そもそも機械に感情を持たせるべきなのかという問題が存在する。典型的な人工知能のモデルには感情という機能は実装されておらず、感情をプログラムとして実装することで初めて機械が感情を持つと主張するものもいる。しかしながら、人間の感情というものは、個々人がそれまで経験してきたことの総括として存在するものでもある。デヴィッド・ゲランター(英語版)は「人間の感情のニュアンスをすべてシュミレートできないかぎり、機械は創造的にはなれない」と発言している。このように感情に関する問題は多数存在し、強いAIの研究が発展するにあたっては、これらの問題に向き合う必要があると言える。
1997年、人工知能研究者であるマーク・グブルドは、自動化された軍事作戦について研究する過程において、「汎用人工知能」という単語を提唱した。
2002年、シェーン・レッグ(英語版)とベン・ゲーツェル(英語版)はこの用語をより一般に普及させた。2006年には、ベン・ゲーチェルと王培(Pei Wang)によって汎用人工知能の初期的な研究が行なわれた。
2009年、中国の厦門大学において、汎用人工知能に関する最初の夏期講習会が開かれた。これは厦門大学人工知能研究所とOpenCog(英語版)が主催を務めて行なわれたイベントであった。
2010年と2011年にかけて、ブルガリアのプロヴディフ大学では、汎用人工知能に関しては初となる大学における専門課程が設置された。2018年にはマサチューセッツ工科大学においても汎用人工知能に関する専門課程が設置されている。
2017年、刘峰(Feng Liu)、Yong Shi、Ying Liuらは、Google AIやSiriなど、一般的に使用されている弱いAIに対して知能検査を行った。
実存的リスク、すなわち人類滅亡の可能性は「AIのコントロール問題(英語版)」という難問を解決する必要がある。この問題を解決することが、人工知能を安全に管理する最善の方法だとみなされているが、大規模で非常にリソースが必要な研究であるとみなされている。人工知能のコントロール問題で重要視されるのは以下の概念である。すなわち「どのように自己複製を繰り返し、人間には遥かに理解できないほどの超知能を手に入れた人工知能を、人類に友好的な人工知能にできるのか?」ということである。汎用人工知能を各国が軍拡競争的に開発していくとすると、複数の国家によって汎用人工知能を搭載した軍事兵器の開発が行われることが想定される。汎用人工知能を前提とした国際紛争が発生した場合、軍事戦略をも汎用人工知能に頼ることになり、結果的には汎用人工知能同士が戦争を行うという自体もシナリオの1つとして研究されている。
もちろん、人工知能が人類滅亡を促すという考えには多くの懐疑主義者たちも存在する。懐疑主義者たちは、自己複製を繰り返して超知能が誕生する可能性(シンギュラリティ)自体を疑問視し、宗教的であると批判している。すなわち、神への信仰が人工知能にすり替わっただけではないか、という批判である。ジャロン・ラニアーは機械が知的になるという概念自体が金持ちによる「大規模な詐欺」である、と主張している。