汎用人工知能

汎用人工知能（AGI）は、人間ができるあらゆる知的タスクを理解または学習する能力を備えた機械の仮想的な知能です。

次のことを行うには知能が必要であるという幅広い合意があります。
・理由を説明し、戦略を使用し、パズルを解き、不確実性の下で判断を下す。
・常識知識を含む知識を持つ。
・予定を立てる。
・学習する。
・自然言語で会話する。
・これらすべてのスキルを共通の目標に向けて統合する。

さらに、環境を知覚し、行動し、危機対応する能力など、認知科学、計算知能、意思決定などのインテリジェンスが含まれます。

全脳エミュレーションは、医学研究目的の脳シミュレーションとして、コンピュータ神経科学および神経情報学で議論されています。汎用人工知能へのアプローチとして、人工知能の研究で議論されています。
現在の多くの人工ニューラルネットワークの実装で使用されている人工ニューロンモデルは、生物学的ニューロンと比較して単純です。 脳のシミュレーションでは、生物学的ニューロンの詳細な細胞の振る舞いを捉える必要がありますが、現在は大まかな範囲でのみ理解されていて、神経行動の生物学的、化学的、および物理的詳細の完全なモデリング（特に分子スケールで）が必要になります。

生物学的ニューロンのモデリングの複雑さは、302個の神経細胞を含む1000個の細胞で出来ている線虫の完全なシミュレーションを目的としたOpenWormプロジェクトで調査されましたが、現在、生物学的ニューロンの正確なエミュレーションを行っていますが、まだ完全な成功とは言えません。

汎用人工知能を明確に研究している組織の中で、最大の３つは、DeepMind、Human Brain Project、およびOpenAIです。

2020年、OpenAIはGPT-3を開発しました。これは、特定のトレーニングなしで多くの多様なタスクを実行できる言語モデルです。
GPT-3は、狭人工知能として分類するには高度すぎると思われ、狭人工知能と汎用人工知能の中間に位置すると考える人もいます。