AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）是一种假设中的人工智能，其目标是拥有与人类相当的智能水平，能够完成任何人类能够完成的认知任务，而不仅仅局限于特定的领域或任务。
目前大多数人工智能系统（如图像识别、语音助手等）属于弱人工智能（ANI, Artificial Narrow Intelligence），它们在特定任务上表现出超凡能力，但无法适应其他领域的任务。
AGI 的主要特征：
- 通用性：能够像人类一样在多种环境中灵活地适应和学习新任务，而不需要显式重新编程。
- 自主学习：通过经验自主学习和改进，不依赖于预设的数据集或任务规则。
- 推理能力：可以对未遇见过的问题进行抽象推理，并生成合理的解决方案。
- 创造力：能够产生创新的想法或解决方案，而不仅仅是基于现有数据的模式识别。
- 人类水平的交互：可以与人类进行自然、无缝的交流，理解复杂的语言和情感。
AGI 的潜在影响：
- 正面影响：
- 提高生产力：AGI 可自动化处理大量复杂任务。
- 科技突破：推动基础科学研究和技术创新。
- 社会福祉：改进医疗、教育和环境保护等领域。
- 挑战和风险：
- 技术控制问题：如何确保AGI始终以人类意图为导向。
- 伦理与社会问题：可能引发失业、隐私问题和不平等加剧。
- 安全性：AGI 可能因被误用或失控而带来严重后果。
AGI 的发展现状
目前，AGI 尚未实现。尽管现代机器学习和深度学习技术在特定任务上取得了显著成就，但构建真正的 AGI 仍面临巨大的理论和技术挑战。实现 AGI 需要突破现有的算法、计算能力以及对认知过程的理解。
如果实现 AGI，将是人工智能发展中的一个重大里程碑。