汎用人工知能
2023年現在、汎用人工知能は未だ実現していないため、すべては推論の域を出ていない。根本的に汎用人工知能が実現可能なのか、またいつ実現するのかについては様々な見解が存在し、統一されていない。そのために、根本的に汎用人工知能自体が実現不可能だと考える研究者もいる。1965年、人工知能のパイオニアとして知られるハーバート・サイモンは「今後20年以内に人間が実行できるあらゆる仕事が機械によってできるようになるだろう」と予想したが、この予想は完全に外れた。哲学者のヒューバート・ドレイファスやロジャー・ペンローズは、強いAI自体が根本的に実現不可能だと考えている。マイクロソフトの共同創業者であるポール・アレンは、汎用人工知能を実現するためには「根本的に予測不可能なブレイクスルー」と「認知に関する科学的な深い解明」が必要であるため、21世紀中には実現不可能だと予想している。ロボット工学者のアラン・ウィンフィールドはガーディアン紙に「現在のコンピュータ科学と汎用人工知能のレベルの差は、現在の宇宙飛行と光速を超える宇宙飛行と同じぐらいの差がある」と寄稿している。コンピュータ科学者であるゴードン・ベルは、人類は技術的特異点に到達する前に絶滅すると主張している。また、「ムーアの法則」の発案者として知られるゴードン・ムーアは「私は汎用人工知能の実現に懐疑的だ。なぜならば、技術的特異点は長い間起こりそうにないと思っているからだ。この感覚に根拠はない。そしてなぜそう感じるのかもわからない」と述べている
機械が人間と同じように課題を解決するためには、当然だが一般的な知能を必要とする。例えば機械翻訳のような単純作業においてさえ、機械は両方の言語を読み書きし(自然言語処理)、著者の主義主張を追い(推論)、どのような話題であるかを知り(知識)、文章の裏にある著者の本当の意図を忠実に再現(社会的知性)する必要がある。つまり人間レベルの知能にまで達するには、これらの能力すべてを獲得していなければならない。
ある特定の問題を解決すること仮定する。その問題を解決するのに必要な能力が、人間あるいは強いAIと同レベルの能力を要求し、特化型人工知能(弱いAI)には解決出来ない問題である場合、この問題は非公式に「AI完全」あるいは「AI困難」と呼ばれる。AI完全問題では、一般的なコンピュータビジョンや自然言語理解、現実世界では当然起こり得る予期せぬ出来事への対処などを想定している。
AI完全問題は、今現在のコンピュータ技術において解決は不可能である。この問題を解くには人間の知能が必要であり、この性質を利用したシステムなども作られている。例えばCAPTCHAのような技術によって人間かロボットかを判別したり、総当たり攻撃によってコンピュータセキュリティの突破を阻止する技術などが挙げられる。