La inteligencia artificial (IA) enfrenta un desafío crucial: la diferencia entre IA fuerte, que busca emular la inteligencia humana completa, e IA débil, que se enfoca en tareas específicas sin comprender el mundo en general. A lo largo de los años, se han desarrollado varios modelos, desde sistemas mecánicos hasta redes neuronales, siendo el modelo computacional digital el más predominante. La Hipótesis del Sistema de Símbolos Físicos de Newell y Simon sugiere que cualquier sistema que maneje símbolos puede realizar acciones inteligentes, base de la IA simbólica.
Sin embargo, la IA conexionista, que emula la inteligencia a través de redes neuronales artificiales, sigue sin alcanzar una verdadera IA general debido a la falta de un cuerpo físico que permita la interacción directa con el entorno. Aunque la IA especializada ha tenido éxito en áreas como el ajedrez y la medicina, está lejos de replicar la inteligencia humana general debido a limitaciones como la falta de sentido común y el «olvido catastrófico.»
Estos avances también plantean dilemas éticos importantes, como la privacidad y la necesidad de una regulación adecuada para evitar abusos. A pesar de los logros, el desarrollo de una IA realmente similar a la inteligencia humana sigue siendo un objetivo lejano y complejo que requerirá avances en múltiples áreas y un enfoque ético sólido.