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通用人工智能，简称AGI，是指具备与人类相当认知能力的人工智能系统。与专门执行特定任务的AI不同，AGI具有跨领域学习、抽象推理、创造性思维和自主适应等核心特征。它能够像人类一样理解、学习和应用知识到各种不同的领域和情境中。
专用人工智能和通用人工智能存在根本性差异。专用AI专注于单一任务，如下棋程序只能下棋，语音识别只能处理语音，应用场景固定且学习能力有限。而通用AI则具备跨领域能力，能够在多个领域灵活应用，具有持续学习和适应新环境的能力，这正是AGI的核心优势所在。
实现通用人工智能需要多种核心技术的协同工作。深度学习提供强大的神经网络架构，强化学习实现与环境的交互优化，符号推理处理逻辑知识表示，多模态融合整合不同感知信息。这些技术相互配合，形成完整的AGI技术体系，共同推动通用智能系统的发展。
AGI的发展经历了重要的里程碑。从2010年深度学习的突破，到2017年Transformer架构的提出，再到2020年GPT-3的发布和2023年ChatGPT的爆发，每一步都推动着AGI的进步。目前我们处于发展的关键阶段，虽然在语言理解和生成方面取得重大突破，但在通用性、深度理解和创造力方面仍面临挑战。
AGI的应用前景广阔，将在科学研究、医疗诊断、个性化教育和创意内容生成等领域带来革命性变化。然而，我们也必须正视挑战：技术安全风险、伦理道德问题、就业结构变化和监管需求等。实现AGI的真正价值需要在推动技术进步的同时，积极应对这些挑战，确保AGI的发展造福人类社会。