汎用人工知能
また、有機工学の研究を活用して、人工的なニューロン(ニューロ・シリコン・インターフェース)を作成して脳のシミュレーションを行うというアプローチが、コンピュータ上での直接的な脳のシミュレーションが達成できなかった場合に有効であるという提言も行われている。
カーネギーメロン大学教授であり機械工学者であるハンス・モラベックは、1997年に発表した論文「コンピュータのハードウェアが人間の脳と同レベルになるのはいつ?」内で、脳はより複雑であり、ニューロンをより詳細にモデル化しなければ脳のシミュレーションを達成できないという議論について考察した。論文内において、神経細胞、特に網膜に焦点を当てて既存のソフトウェアがその機能をシミュレートする能力を測定した。
OpenWorm project(英語版)では、ニューロンがわずか302個しかない線形動物を、細胞レベルで完全にシミュレーションし、コンピュータ上に人工的な生命を作り出すことに目標として研究を開始した。このプロジェクトを開始する前には、人間に比べて遥かに単純な生物である線形動物をシミュレートするのは比較的容易であると予想されていた。しかしながらこれは失敗に終わった。この研究によって、生物のニューロンのモデル化は実際的には想像以上に困難であることが判明した。現在のプロジェクトでは、生物学的な神経細胞を精密にエミュレートすることに力を注いでいるが、未だ成功には至っていない。
人類で最も知能指数が高い天才をもはるかに上回る知能を持つ仮定上の知能を超知能と呼ぶ。デイヴィッド・チャーマーズは、汎用人工知能は超知能に至る可能性が高いと指摘している。なぜならば、人類と同程度の知能を持つ汎用人工知能が生み出されたと仮定したならば、それは自らのプログラムを改良可能であることを意味し、そしてプログラムが改良されたのならばその改良されたプラグラムによって生み出された知能を用いてさらに改良を続けることができ、これが延々と繰り返される。これは「再帰的自己改善(英:Recursive Self-Improvement)」と呼ばれる現象である。また、知能爆発や技術的特異点としても知られている。1965年にI.J.グッド(英語版)は以下のように発言している。
汎用人工知能が超知能に至る可能性が高いとされているのは、自らの改良に生物学的な限度がないからである。一般的に、人間は産まれて成長しながら知能を増大させていく。しかしながらそれには生物学的・生理学的な制約が存在し、老化や死などの現象によって知能の成長は頭打ちになる。それに対して人工知能は拡張性があり、多くのスーパーコンピュータが毎年計算能力を増しているのと同じように、生物学的な制約(脳の大きさなど)が存在しない。