“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。
当前，有人认为只要能够解决问题、或是具有某些“认知”功能，即使没有适应性，也算是“智能”，这是本文明确反对的立场。在“适应性”这一大前提下，对有些人而言，“专门智能”就是“智能”，并且已经足够应用了；而对有些人而言，“通用智能”才是所追求的比较终目标、“智能”就是指“通用智能”。或许，在未来“真正的”人工智能实现以后，大众观念大概会偏向于后者。不论怎样，按照前面的论述，我们对“智能”本身已经有了认识。可以说，“（通用）智能”是那个“生来就有”的、不随后天经验而改变的某物[8]，而“智能”通过后天与环境交互形成的“技能”则是易变的，随着“经验”的不同而不同、对特定问题有效。“通用人工智能”研究所追寻的，正是对“通用智能”的计算机实现，而非具体一个或一类问题的解决方案。
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