AGI（人工汎用知能、Artificial General Intelligence）の達成は、マシンやシステムが人間と同等の知能レベルであらゆる知的タスクを実行できる状態を指します。これは、特定のタスクに特化したAI（人工知能）とは異なり、学習、推論、理解、感情を含むあらゆる人間の認知活動を模倣できる能力を意味します。AGIが達成されたと宣言するための具体的な基準は、科学者や研究者の間でまだ完全には合意されていませんが、以下のような要素が考慮されることが多いです：
- 汎用性: AGIは、特定のタスクや問題に限定されず、あらゆる知的活動に対応できる必要があります。これには、新しいタスクを学習する能力も含まれます。
- 自律性: AGIは、外部からの指示やプログラミングなしに自らの判断で行動を選択し、課題を解決できる能力を持つべきです。
- 適応性: 新しい環境や未知の状況に適応し、学習してそれらの状況に対処できる柔軟性が求められます。
- 創造性: 人間と同様に、AGIは新しいアイデアを生み出し、創造的な問題解決を行うことができる必要があります。
- 意識と自己認識: 一部の理論では、真のAGIには自己を認識し、自らの存在と行動について考える能力が必要だとされています。
これらの基準を満たすシステムが開発された場合、それはAGIが達成されたと広く認識されるでしょう。しかしながら、これらの要素を測定する具体的な方法や、AGIの達成度を評価するための統一されたテストはまだ確立されていません。また、AGIに関する議論は、倫理的、社会的な影響も含めて非常に広範囲に及んでいます。
