嚴格來說，通用人工智能在目前仍舊是一個較有爭議的話題。人們開發通用人工智能，為的是追求更有效率的生產工具；但對于通用人工智能的概念而言，它是否能夠被僅僅只認為是一個工具呢？接下來，就讓我們來了解一下關于通用人工智能的定義。
自主性：目前，人工智能的決策行為模式，仍舊會有較多的人力干涉，其決策能力與執行能力相對有限。而通用人工智能在面對不同的學習任務時，擁有主動學習與執行決策的能力；無須用外力干涉，便能主動分辨其中的內容。
持久性：受限于模型與儲存，當前人工智能基本只具備短時的記憶內容。由于無法儲存記憶，因此無法在過往的經歷中進一步優化系統。而通用人工智能則打破了這一界限，其能夠長時間的保持對同一問題的策略改進。
廣泛性：通用人工智能在面對多個方面的任務時，能夠保持對目標的元認知。它能夠以更加廣泛的角度來觀察任務，而并非單純的識別。
遞歸性自我改進：通用人工智能會自主提升自身的性能，像人類一樣主動提升自己的知識儲備，不斷增強對事物的理解能力。
任務自主選擇：通用人工智能與人類一樣，對不同任務之間的重要性有著明確排列標準，會優先處理重要的內容，對算力進行更加合理的分配。
目標驅動：通用人工智能會自主地為自身設定任務目標，主動地對算法與決策進行優化，而不是被動地執行人類下達的任務。
目前，人類對于通用人工智能的了解，更多地是停留在認知上，開發過程仍舊是充滿阻礙；不論是在硬件性能上的制約，還是算法與模型的限制。畢竟，人類現在對人腦的研究都十分有限。
