1. 引言

人工智能（AI）自诞生以来，已经经历了多次技术变革。从最初的专家系统到如今的深度学习，AI 技术的进步推动了众多行业的发展。然而，当前的 AI 仍然停留在**窄人工智能（Narrow AI）**阶段，即仅能在特定任务上表现出色，但缺乏通用推理和自主学习能力。

在未来，我们期待 AI 迈向通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI），即具备与人类相当的理解、推理和决策能力的智能系统。本文将探讨 AGI 的核心特征、实现路径、技术挑战，以及它对未来社会的影响。

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2. 窄 AI 与通用 AI 的区别

2.1 窄 AI（Narrow AI）

目前主流的 AI（如 ChatGPT、DeepSeek、Grok）都属于窄人工智能，即专注于特定任务，如自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、推荐系统等。它们基于深度学习和大规模数据训练，但无法跨任务学习。例如：

• ChatGPT 可以生成自然语言文本，但不能进行真正的推理或自主决策。

• DeepSeek 在代码生成和中文处理方面表现优秀，但依赖已有数据训练。

• Grok 结合了社交媒体数据，但仍然是任务驱动的 AI，缺乏真