技術的特異点
2012年以降、AIへの投資が産官学で増え、特異点を引き起こすとされる汎用AIの研究と、既存AIのビジネス転用が活発に議論され始めた。
ディープラーニングの研究と普及で、AGI(汎用人工知能)を研究開発するプロジェクトはGoogle DeepMindを筆頭に、Vicarious、IBM Cortical Learning Center、全脳アーキテクチャ、PEZY ComputingのNSPU開発、OpenCog、GoodAI、NNAISENSE、IBM SyNAPSE、Numenta等が立ち上げられた。これらの研究開発では、脳のリバースエンジニアリングによる神経科学と機械学習の組み合わせが有望とされている。結果として、ディープラーニングを超える汎用性を持つ理論──例えばHTM(Hierarchical Temporal Memory)理論やCLS(Complementary Learning Systems)理論の更新版等──が提唱され始めた。また機械学習の高速化のために、CPU、GPU、FPGA、TPUよりも高い計算性能を持つ量子コンピュータやアナログ計算機の導入も検討され始めた。