人工智能已成为近来最流行的计算机科学术语之一。这篇文章讨论了人工智能的一种分类，即。人工通用智能 (AGI)。通用人工智能 (AGI) 也通常被称为强人工智能或深度人工智能，基本上是机器的假设智能。它是机器模仿或模仿人类智力或人类行为的概念，具有学习和应用这种方法/智力来解决任何类型的各种问题的能力。由于拥有全面的知识和认知计算能力，因此在性能方面，AGI 可以被认为以与人类无法区分的方式理解、解释和行动。
研究人员还没有能够实现强大的人工智能，但估计表明我们将能够在 2040 年实现它。许多人怀疑 AGI 是否可能。例如，斯蒂芬霍金警告说：“强大的人工智能会自行起飞并以越来越快的速度重新设计自己。受缓慢生物进化限制的人类无法竞争，会被取代。”
为了取得成功，研究人员和科学家必须找到一种方法，让机器能够通过在极端水平和最准确的情况下对一整套认知能力进行编程来感知意识。机器需要获得学习能力并将实验知识应用于一系列全新的各种问题，以提高整体效率。
强人工智能遵循心智人工智能框架理论，通过该理论，AGI 有望能够推理、解决复杂问题、在不确定情况下做出判断、计划、学习认知能力、将先验知识融入决策或获得准确性、具有创新性、富有想象力和创造力。思维层面的人工智能理论是关于训练机器完全理解人类行为以及能够理解意识的方面。
人脑是创造通用智能背后的模型实现，那么实现它的挑战在哪里？与人脑的功能相比，缺乏全面的知识和认知能力，这使得研究人员付出了巨大的努力来模拟/复制轻微和运动的基本功能，并涵盖意识视角。富士通制造的 K是最快的超级计算机之一，也是实现强人工智能的最重要尝试之一，但由于模拟一秒神经活动需要 40 分钟或更长时间，因此很难精确地告诉我们在不久的将来是否会实现强人工智能。随着图像和面部识别的进步，我们可能会看到机器学习和观察能力的提高，从而提高整体效率。
通用人工智能可用于解决大问题，也可用于规划经济危机并采取严厉措施应对。 AGI 可用于大规模影响社会以获取经济利益。