通用人工智能（Artificial General Intelligence，简称 AGI）是指一种具有类似人类广泛认知能力的人工智能系统。它的核心特点是能够像人类一样理解、学习和应用知识，在各种不熟悉的复杂任务中灵活运用智能，而非仅限于某个特定领域。

以下是关于通用人工智能的关键特点：

1. 通用性 vs 专用性

• 专用人工智能（ANI/Narrow AI）：当前所有已实现的人工智能（如语音助手、推荐系统、自动驾驶等）都属于专用范畴，它们只在预设领域内有效，超出范围即失效。
• 通用人工智能（AGI）：具备跨领域能力，可自主适应新任务和环境，无需人类针对每个任务重新训练。例如，能同时胜任医疗诊断、文学创作、物理研究等多元工作。

2. 核心能力

• 自主学习与推理：通过观察或少量示例快速掌握新技能，理解抽象概念，进行逻辑推断。
• 迁移学习：将某一领域的知识灵活应用到陌生领域。
• 常识理解：具备对人类社会的常识认知（如物理规律、社会规则）。
• 自我改进：通过反思优化自身认知模型。

3. 与人类的对比

• 目标：达到或超越人类水平的综合认知能力，尤其在创新、解决开放性问题、情感理解等方面。
• 自主性：能设定目标并规划行动路径，而非被动响应指令。

4. 研究现状

• 尚未实现：目前所有AI系统仍是专用型（如GPT系列本质是复杂模式匹配工具）。
• 争议焦点：学界对实现路径存在分歧（如是否需模拟人脑结构），且伦理与安全性争论激烈。

5. 潜在影响

• 革命性变革：可能重塑经济、医疗、科研等所有领域，解放人类重复劳动。
• 风险挑战：涉及失控风险、道德决策权、就业冲击等社会议题。

简单类比：

现有AI如“计算器”——精于算术但不懂写诗；
AGI则如“人类实习生”——既能算账又能写报告，还能主动学习新业务。

总结来说，通用人工智能代表了对人类心智全方位复现的终极目标，其核心在于“适应未知的智能”。当前技术尚未突破这一门槛，但已成为全球科技竞争的战略高地。