AGI hat das Potenzial, Aufgaben zu meistern, für die es ursprünglich nicht trainiert wurde, und repräsentiert das Konzept einer umfassenden künstlichen Intelligenz mit generalisierten menschlichen kognitiven Fähigkeiten.

Während einige Informatiker AGI als hypothetisches Programm mit menschlichen Denk- und Erkenntnisfähigkeiten ansehen, benötigen aktuelle KI-Systeme spezifisches Training für bestimmte Aufgaben. Zum Beispiel, muss ein großes Sprachmodell zuerst mit medizinischen Daten, bzw. Wissen trainiert werden, bevor es effektiv als medizinischer Chatbot funktionieren kann.

Die Entwicklung allgemeiner künstlicher Intelligenz (AGI) begegnet einigen zentralen Schwierigkeiten:

Interdisziplinäre Anwendung Moderne KI-Systeme sind auf spezifische Bereiche beschränkt und vermögen es nicht, Wissen über verschiedene Domänen hinweg zu transferieren. Im Gegensatz dazu können Menschen Kenntnisse aus einem Gebiet effektiv in einem anderen anwenden, wie beispielsweise pädagogische Konzepte im Spieleentwurf zur Gestaltung einnehmender Lernumgebungen. Während Menschen theoretisch erlerntes Wissen auf praktische Szenarien anwenden können, benötigen Deep-Learning-Modelle umfangreiches Training mit speziellen Datensätzen, um unbekannte Daten zuverlässig zu verarbeiten. 

Emotionale und kreative Intelligenz Trotz Fortschritten im Deep Learning, die auf die Machbarkeit von AGI hindeuten, steht die Nachbildung menschlicher Kreativität noch aus. Kreatives Denken beinhaltet emotionale Aspekte, die gegenwärtige neuronale Netzwerke noch nicht simulieren können. Während Menschen in einem Gespräch auch auf Basis ihrer Emotionen reagieren, basieren die Textantworten von NLP-Modellen auf trainierten sprachlichen Daten und Mustern. Hier muss noch vieles verbessert werden.

Sensorische Wahrnehmung Für AGI ist es erforderlich, dass KI-Systeme physisch mit ihrer Umgebung interagieren und diese so erfassen, wie es Menschen tun. Die aktuelle Computertechnologie muss weiterentwickelt werden, um Formen, Farben, Geschmack, Gerüche und Klänge mit menschenähnlicher Präzision differenzieren zu können. Diese Herausforderungen heißt es zu meistern.