AI技能目前广泛运用于各个领域，包括但不限于自动驾驶、医疗诊断、措辞翻译等，它们每每在特界说务上表现出色。然而，这些AI系统在碰着未经演习的新任务时可能会表现不佳。而AGI的观点则涉及到一个更为伟大的愿景，即创建出能够理解、学习、适应任何环境，并且具备自我提升能力的智能系统。这样的系统不仅能够实行详细任务，还能够在面对新的寻衅时自我调度策略，进行创造性思考和解决问题。
1. 专业化与泛能性
- AI的专业化：AI系统常日被设计来办理特定的问题或实行特定的任务。这些系统通过学习大量的特定领域数据，对某一任务进行高效的实行，例如在图像识别、自然措辞处理或繁芜游戏中击败人类。
- AGI的泛能性：相对付AI的专业化，AGI被设计为能够跨领域事情，理论上能够实行任何人类智能能够实行的任务。它不局限于单一领域或任务，能够理解和学习新的观点，自适应不同的环境，类似于人类智能的全面性和灵巧性。
2. 适应能力
- AI的有限适应能力：AI系统的适应能力常日限于它们被演习的领域。当面对全新的任务或数据时，它们可能须要重新演习，乃至无法处理。
- AGI的广泛适应能力：AGI则设计有更广泛的适应能力，能够利用其学习到的知识，面对新的寻衅和环境进行适应和学习。AGI通过对环境的理解和学习，能够自主地获取新知识，办理前所未遇的问题。
3. 学习与自我改进
- AI的学习：AI通过算法和大数据演习，不断优化其性能，但这种学习常日局限于特界说务。
- AGI的自我学习与改进：AGI则不仅仅是学习，更主要的是具备自我学习和自我改进的能力，能够在完成任务的过程中不断积累履历，优化自身的知识构造和处理方法，实现跨领域的知识迁移。
4. 智能行为的全面性
- AI的运用普遍性：只管当前的AI运用看似广泛，但每个运用都是基于特定算法和数据集，针对特定问题设计的。
- AGI的智能行为全面性：AGI的目标是模拟人类智能的全面性，不仅仅是办理问题，还能进行创造性思维、情绪理解和道德判断等，涵盖人类智能的各个方面。
5. 自主性和意识
- AI的自主性有限：现有的AI系统虽具备一定的自主决策能力，但这种自主性是建立在预定义规则和模型的根本上，缺少真正的自主意识。
- AGI的高度自主性和意识：AGI理论上不仅具备高度的自主性，乃至探索了意识和情绪理解等更高层次的智能特质。这意味着AGI能够在没有人为辅导的情形下自主行动，乃至可能具备自我意识。