什麼是強人工智能和弱人工智能？
「強人工智能」和「弱人工智能」概念是由 John Searle 最先提出的，是他對人工智能研究方向的兩個假設。弱人工智能假設機器可以通過編程展現出人類智能的水平。強人工智能則假設機器出現意識，或者說機器思考和認知的方式可以用以前形容人類的方式來形容。
常見誤解
- 「強人工智能是人類智力級別通用人工智能研究的方向」。這個解釋具有代表性，但這不是強/弱人工智能概念被提出時的本來意義。同樣，「弱人工智能」被認為是針對特定領域，執行特定任務的人工智能研究，如語音識別和推薦系統（也稱工具 AI）。雖然沒有人具有最終解釋權，但這種語義的轉換可能會造成不必要的混亂。
什麼是 AGI，ASI 和超級智能？
AGI 代表的是通用人工智能，這個術語意在強調建立通用目的智能系統的雄心目標，其應用的寬度至少能覆蓋人類能解決任務。ASI 指的是人工超級智能：遠遠超越人類智能的人工智能。更具體地說，一個超級智能系統高質量決策能力要比人類強，它能考慮更多的信息和進一步深入未來。
常見誤解
- 「主流的人工智能研究者並不關心通用人工智能。」像語音識別這種細分領域的某些研究者主要關心的是其所在領域的具體目標，其他一些研究者比較關心找到現有技術的商業應用。在我的影像裡，如學習、推理、和計劃等細分領域的大多數人工智能研究者認為他們目前的研究工作有助於解決通用人工智能的子問題。
- 「人類的智能是一種通用智能」。這種觀點常被認為是顯而易見，不值得討論，但它卻幾乎迴避了關於 AGI 的所有討論。持有這種觀點的人通常會認為通用智能就是人類能做到所有任務的能力。然而當然不存在人工不能做的人類工作，所以人類能做已經存在的人類工作也沒什麼好驚訝的。難的是怎麼定義那種完全獨立於以人類為中心的價值觀和偏見的寬度。所以我們只能說人類智能是某種程度上的通用智能，人類能做人類能做的所有事情。另一種更有意義的說法是人類能做很多事情，但目前為止這個問題 還沒有確切的答案。
什麼是摩爾定律？
「摩爾定律」指的是多個相關的觀察和預測能影響電路性能和密度。現代理解的「摩爾定律」是每一秒的操作次數以及每一美元所能買到的電腦性能，將每隔 N 個月翻一倍以上，N 大約是 18，這一表述有些背離「摩爾定律」最初的定義。
常見誤解
- 「摩爾定律是物理定律」。事實上，摩爾定律只是一種關於技術進步的經驗觀察。沒有什麼規定摩爾定律會持續下去，當然它也不可能無限持續下去。時鐘速度的增加已經達到了頂峰，目前價格/性能上的提升也來自於單個芯片上內核（處理單元）數量的上升。
摩爾定律能讓我們預測出超級人工智能的到來嗎？
不能。人工智能系統不能做的事情很多，比如理解複雜的自然語言文本；加速意味著在很多情況下得到的錯誤答案的速度也越快。超級智能需要在主要的概念突破。這些很難預測，即便我們有了速度更快的機器也沒啥用。
常見誤解
- 「讓機器更強大的意思是提升它們的智能」。這是人工智能的未來的討論中的一個常見主題，這個主題似乎建立在一個混亂的概念上，我們使用「強大」來描述人類智力，但是在描述計算機時用的「強大」的含義更加簡單，就是每秒操作的次數。
什麼是機器 IQ？
沒有機器 IQ 這種說法。某種程度上一個人在多個任務上的多種智慧能力是高度相關的，人類可以說有 IQ，但是研究者們對任意單一維度上的 IQ 定義有爭議。另一方面，任意給定的機器的各種能力之間都是不相關的：一臺機器能打敗世界象棋冠軍，並不意味著它能玩的好別的棋類遊戲。能贏得猜謎比賽的機器也無法回答「你叫什麼名字？」這樣簡單的問題。
常見誤解
- 「根據摩爾定律，機器 IQ 會不斷上升」。既然根本不存在什麼機器 IQ，它也就不可能增長；摩爾定律描述的僅僅是原始的計算吞吐量，與是有存在執行任意特定任務的算法沒有關係。
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