AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）是指具有人类一般智能水平的人工智能系统，能在各种任务和领域中像人一样理解、学习、推理、适应和执行任务，而不仅仅局限在某一个特定应用场景。
一句话解释：
AGI 就是能像人一样“通才”的人工智能，而不是现在这种“专才”的 AI。
与目前的 AI 有什么区别？
| 特性 | 当前 AI（窄域AI） | AGI（通用AI） |
|---|---|---|
| 能力范围 | 只擅长特定任务，比如识图、翻译、下围棋 | 能处理所有认知任务，像人一样通用 |
| 灵活性 | 无法迁移能力，比如下棋的AI不会写代码 | 能迁移和泛化，比如学会下棋也能学会写作 |
| 自主学习 | 需要人类精心设计数据与任务 | 能自主探索和学习新知识、新任务 |
| 意识与推理 | 没有意识，逻辑能力有限 | 可能具备推理能力，甚至具备“意识”或“动机”（争议中） |
举个例子：
- ChatGPT 可以回答很多问题，但它不会自己去发明问题、制定目标、组织团队完成一个项目。
- 而 AGI 理想状态下可以像一个聪明人那样理解需求、设定目标、主动学习、解决新问题。
AGI 能力的典型表现包括：
- 跨领域泛化能力：数学、语言、常识、编程等任意任务都能理解并做得不错。
- 持续学习能力：不靠人类重新训练，能在交互中不断学习新知识。
- 自我反思和元认知：知道自己知道什么、哪里不懂，需要怎么查。
- 规划与目标导向行为：像人类一样设定长期目标并分步执行。
- 具备某种形式的“常识”和“动机”：能理解世界的基本规则，甚至模仿人类动机。
AGI 的现状和挑战
目前（2025年），所有主流 AI（包括 GPT-4、Claude、Gemini 等）仍然是“窄域智能”（Narrow AI），虽然它们表现出某些“接近 AGI 的迹象”，但离真正的 AGI 还有以下差距：
- 缺乏真正的自我意识或动机
- 无法持续学习（必须靠人类训练）
- 缺乏真正稳健的推理能力
- 对环境适应能力弱，容易“胡说八道”或答非所问
图表结构
假设把AI的发展用L1-L5自动驾驶来标识，如下：
| 等级 | 自动驾驶阶段 | AGI 能力阶段 | 能力描述 |
|---|---|---|---|
| L1 | 驾驶辅助 | Conversational 对话 | 能理解并回应自然语言，完成问答、总结、续写等任务（如 GPT-3） |
| L2 | 部分自动驾驶 | Reasoning 推理 | 具备逻辑链条构建、条件判断能力，能模拟常识、给出理由” |
| L3 | 有条件自动驾驶 | Autonomou 自治 | 能按用户需求，主动拆解复杂任务并完成多步骤操作（如 Manus Agents / AutoGPT） |
| L4 | 高度自动驾驶 | Innovation 创新 | 本质上能够创新，生成新解法，新组合（在精专领域已经做到了，AlphaFold，蛋白质折叠，旧元素新组合） |
| L5 | 全自动驾驶 | Organizational 组织 | 主动设定目标、规划优先级、组织多个子智能体（Agent）协作完成任务，具有初步“自我”与系统调度能力，是 AGI 门槛 |
总结：
AGI 是一种理想中的 AI，它能像人类一样学习、思考、理解和解决任意任务。
