通用人工智能有三个基本特征：第一，必须能完成无限的任务，而不是只能完成人定义的有限几个任务。第二，要在场景中自主发现任务，这是我们通常所说的要做到“眼里有活儿”。第三，要有自主的价值来驱动，而不是被动的被数据所驱动。

通用人工智能的目标是具备完成无限任务的能力，而不仅仅局限于人定义的有限几个任务。传统的人工智能系统往往是针对特定任务进行优化和训练的，例如图像分类、语音识别等。然而，通用人工智能旨在模拟人类智能，具备处理和解决各种不同领域和类型的任务的能力。通用人工智能需要具备广泛的知识、推理、学习和适应能力，以便在各种情境下灵活应对。它需要能够理解和处理自然语言、图像、声音等多种形式的数据，并能够根据新的任务进行学习和适应。此外，通用人工智能还需要具备推理能力，能够运用先前学到的知识解决新问题。

通用人工智能还需要具备自主发现任务的能力。它应该能够主动地分析并理解当前场景中的信息，并识别出可能的任务或问题。一旦任务被识别出来，通用人工智能应该能够根据任务的要求采取相应的行动。这可能涉及到使用各种技术和算法来解决问题、获取所需的信息或执行特定的操作。这种自主发现任务的能力对于通用人工智能来说非常重要，因为它使得人工智能能够在更复杂和多样化的情境下进行应用，并且能够适应不断变化的需求和环境。这也是实现真正智能的关键之一。

简单的数据驱动只是指人工智能系统通过分析和处理大量数据来得出结论和决策。而通用人工智能则是指具备类似人类的认知和思考能力，能够理解和解释数据，并且能够基于价值观和道德原则做出合乎逻辑的决策。自主的价值驱动能力意味着通用人工智能能够根据事先设定的价值和目标，自主地判断何种行为是好的或是不好的，进而在实践中选择适当的行动。这种能力基于人工智能系统对伦理、道德和社会规范的理解，使其能够遵循人类的价值观，并在遇到道德困境时做出正确的判断。

通过赋予通用人工智能自主的价值驱动能力，我们可以确保其在处理复杂问题时能考虑到伦理和道德因素，避免出现不良的决策和行为。这对于保证人工智能系统的安全性、公平性和可靠性至关重要，并且有助于构建一个与人类共同生活和合作的可持续发展的未来。因此，通用人工智能应该不仅仅是简单的数据驱动，而是具备自主的价值驱动能力。

总之，通用人工智能要具备无限任务能力、自主发现任务能力和自主的价值驱动能力，才能更好地适应和应对复杂多变的现实世界。这些特征的实现将是人工智能发展的一个重要方向。

附​外一篇：不经意间，AI正在用数理、物理悄悄过滤掉了生理、心理、伦理、哲理…

不经意之间，AI正在用数理、物理方法进行过滤许多还不能形式化、程序化的道理，但这并不意味着可以抛弃生理、心理、伦理和哲理的考虑。

当前，通过数理和物理方法，AI可以分析、建模和理解许多复杂的现实世界问题，从而更有效地进行过滤和筛选。例如，AI可以利用数学建模和统计分析来处理大量的数据，从中提取有用的信息并进行分类和过滤。它可以利用物理学原理来模拟和预测自然界的行为，进而帮助解决一些尚未解决的问题。另外，AI还可以运用数理和物理方法进行推理和优化，通过建立数学模型和算法来解决复杂的优化问题。通过这些方法，AI能够从大量的可能解中找到最优解，或者找到一种近似最优的解决方案。

然而，生理、心理、伦理和哲理均是涉及人类行为、价值观和道德等方面的重要领域，很难简单地用数理、物理的形式化方法来解决。在设计和使用AI系统时，考虑到这些因素是至关重要的，以确保AI系统的安全性、公正性和伦理性。例如，在人工智能决策系统中，考虑到生理和心理因素可以帮助我们更好地理解用户的需求和反应，从而设计更具人性化和智能化的系统。还有，伦理和哲学问题也需要被纳入到AI系统的开发和使用中。例如，如何确保AI系统的决策公正、透明和可解释，如何处理与隐私、道德和伦理价值观相关的问题等等。因此，虽然数理、物理方法对于AI的开发和过滤是重要的，但生理、心理、伦理和哲理方面的考虑同样至关重要。