通用人工智能（AGI）是一种理论上的智能形态，使机器具备与人类相当甚至超越人类的广泛认知能力，能在各种不同的任务和环境中学习、理解、推理并解决问题，不仅局限于特定领域。AGI的实现将标志着人工智能从工具性、领域特定性向普适性、通用性的根本转变，潜在影响深远，可能彻底改变科学研究、经济发展、社会服务乃至全球治理的格局。AGI的发展仍面临诸多技术瓶颈、伦理困境和潜在风险，需要全球共同努力，确保其安全、可控并造福全人类。

什么是通用人工智能

AGI的定义

通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）是具备与人类相当甚至超越人类的广泛认知能力的人工智能形态 。能像人类一样在各种不同的任务和环境中表现出智能行为，不仅局限于特定领域 。AGI的目标是创造出能理解、学习、推理并适应新情况的智能系统，能力不局限于预定义的任务，能处理几乎任何人类能完成的智力任务 。与当前主流的“窄人工智能”（Narrow AI）或“弱人工智能”（Weak AI）不同，AGI追求的是具备通用性的智能，能在多个领域和任务中展现出类似人类的适应和学习能力 。AGI系统不仅能执行任务，更重要的是能理解所面临的问题，具备独立决策的能力 。这种智能体被期望能够整合多种能力，如自动推理、知识表示、自动规划、自主学习以及自然语言沟通，达到设定的目标 。AGI也被称为强人工智能（Strong AI）、完全人工智能（Full AI）或人类水平人工智能（Human-Level AI）。

AGI 与狭义人工智能（ANI）的区别

通用人工智能（AGI）与狭义人工智能（Artificial Narrow Intelligence, ANI），也称弱人工智能（Weak AI），在智能的广度、深度和自主性上存在本质区别。ANI是当今最常见的AI类型，专注于解决特定领域或特定任务的问题，例如图像识别、语音识别、自然语言处理中的特定应用（如机器翻译或情感分析），或下棋程序等 。这些系统通过大量的数据和算法进行训练，实现特定的目标，但它们只能在其预定义的领域中表现出色，在其他领域则表现不佳或完全无法运作 。