​​通用人工智能（AGI）是具备人类水平认知能力的智能系统，能够自主感知、学习、推理并解决无限任务，而非局限于特定领域。​​ 其核心在于​​价值驱动​​而非数据驱动，能像人类一样“举一反三”，甚至主动发现任务（如“眼里有活儿”的智能体“通通”）。与当前大模型的“鹦鹉学舌”不同，AGI追求的是​​自主智能​​和​​社会协作能力​​，是人工智能的终极形态。

真正的通用人工智能需满足三大特征：一是​​任务无限性​​，能处理人定义的任何任务而非预设场景；二是​​自主任务发现​​，如根据环境需求主动规划行动；三是​​价值驱动​​，基于因果推理而非单纯数据训练。例如，AGI不仅能按指令煮咖啡，还能在咖啡豆用完时自主寻找替代方案。这种能力依赖​​认知架构​​的突破，包括无监督学习、透明决策机制，以及对社会伦理的理解。

实现AGI面临的技术挑战包括：​​多模态感知融合​​（整合视觉、语言等输入）、​​常识知识库构建​​（如理解“水杯打翻会弄湿桌面”）、​​低功耗计算​​（避免依赖超大算力）。现有大模型虽能生成流畅文本，但缺乏真正的意图理解，而AGI需像乌鸦喝水一样，通过自主推理解决问题。目前，北京通用人工智能研究院的“通通”已展现出三四岁儿童的心智水平，能感知情绪、遵守伦理，并赋能医疗、教育等七大领域。

未来，AGI将重塑生产力，但需平衡创新与风险。其发展需跨学科协作，从认知科学到硬件设计，同时建立​​人机信任机制​​（如透明可解释的决策过程）。用户可通过“咖啡测试”“就业测试”等评估AGI的成熟度，而企业应关注垂直场景的智能体落地，例如应急响应中的自主协作机器人。

通用人工智能的突破将不仅是技术飞跃，更是人类社会的范式变革。从数据驱动到价值驱动，AGI的每一步进展都需谨慎而开放地探索。