2023年の時点で、いわゆる一般的な人工知能のようなものはありません。後者は、比phor的に言えば、AI研究の聖杯であり、次に自律的に何をすべきかを考え出すなど、人間よりもarbitrary意的なタスクをうまく解決できるはずです。したがって、厳密に言えば、AIという用語は現在のツールに適用できず、機械学習という用語（ML）および機械学習アプリケーションが推奨されます。

それにもかかわらず、現在の世代のMLツールでさえ、以下に安価で迅速な方法を提供することにより、人間の文明の能力を拡張できます。
 - テキストプロンプトから高品質の写真を生成します。たとえば、安定した拡散モデルやミッドジャーニーモデルを介して、
 - たとえば、chatgptやオープンアシスタントモデルを介して、テキストプロンプトから人間レベルの品質テキスト返信を生成します。
 - アルファフォールドモデルを介したアミノ酸配列からタンパク質3D構造を予測し、
 - たとえば、Dreamerモデルによる物理的なロボットのハウツーを訓練し、他の機械的タスクを実行します。

2023 MLアプリケーションの主流アーキテクチャは、多くの場合、2017年に最初に導入されたトランスアーキテクチャのままです。
As of 2023, there is no such thing as so-called General Artificial Intelligence. The latter is, metaphorically speaking, a Holy Grail of the AI research and should be able to solve any arbitrary task better than any human, including figuring out what to do next autonomously. Therefore, strictly speaking, the term AI is not applicable to the current tools and the term Machine Learning (ML) and Machine Learning applications is preferred. 

Nevertheless, even the current generation of ML tools allows to extend the capabilities of human civilization by providing a cheap and fast way to: 
- generate high quality pictures from text prompt, for instance via Stable Diffusion and Midjourney models,
- generate human-level quality text replies from text prompts, for instance via ChatGPT and Open Assistant models,
- predict protein 3D structure from amino acid sequence via Alpha Fold model,
- train physical robots how-to walk and perform other mechanical tasks, for instance by the Dreamer model. 

The mainstream architecture for 2023 ML applications often remains the Transformer architecture, first introduced in 2017. The historically former, yet often utilized "here and there" architectures include deep neural networks and convolutional neural networks.