“通用智能”的对立面是“专门智能”。“专门智能”并非特定问题求解的“技能”，因为按照本文中的观点，它连“智能”都算不上。在我看来，“专门智能”系统缺乏对“开放环境”的处理能力，只只对特定问题或领域展现出适应性。例如，一个用神经网络识别手写数字的系统，它对输入和输出的形式的规定导致了它只对手写数字的问题有效；另一个例子是，人有时会基于过往经验总结自己的“学习方法”，而这些“学习方法”适用于多个场景（例如不同学科），遵照一个“学习方法”同样能够习得具体的知识和行为，但该“学习方法”总有一定的适用范围，例如学习语文的方法就不完全适用于学习数学。相反，“通用智能”系统是“领域无关”的。
这种“智能”的解释可以适用于“机器学习（Machine Learning）”，毕竟“学习”就是适应的过程。但似乎不是所有的有限资源下的适应性都是人们内心深处的“智能”那物，特别是对于典型的“机器学习”系统。“机器学习”系统的确能工作在有限的资源下，毕竟这是一个现实约束，同时，人们也发现了，一个“机器学习”系统往往只能解决少数一些问题[2]，而没有人类智能那样的“通用性”。例如“AlphaGo”高超的围棋技能正是它的“智能”发挥作用后的结果，但“AlphaGo”及其继任者（如“Alpha Zero”）只只在某一类问题（例如围棋、象棋、Dota等）上表现得很好，却不具有人类这样的“通才”，不能适应广阔的场景[3]。一批研究者比较早在2006年（AGI Workshop上）正式提出了“通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）”的概念（Wang & Goertzel, 2007），与特定问题求解系统的“人工智能”研究划清了界限。尽管如此，我们并不能否认“机器学习”系统体现了“智能”。那么，“机器学习”中导致争议的是什么？
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