¿Cuáles son los problemas significativos no resueltos en la búsqueda de una inteligencia general artificial?

Suponiendo que por “general” se refiere a un sistema cognitivo que puede abstraer y generalizar a partir de su conocimiento y experiencia en un dominio para ganar rápidamente competencia en dominios relacionados pero diferentes a partir de datos de entrenamiento específicos mínimos o codificación de reglas, no estoy seguro de que haya algún resuelto problemas. Que yo sepa, nadie ha producido un sistema que no haya sido específicamente entrenado y optimizado para sobresalir en un solo problema y que no tenga la capacidad de aplicar su conocimiento a otros problemas. Cuando he señalado esto en otra parte, el contraejemplo más común serían los experimentos de DeepMind para aprender a jugar juegos de Atari, pero usar eso como un contraejemplo tergiversa lo que hicieron. Usaron exactamente el mismo algoritmo de aprendizaje, RMSProp sobre una arquitectura de red idéntica, para crear un sistema que pudiera jugar cada juego, pero ninguno de sus agentes utilizó ninguno de los conocimientos aprendidos por otros agentes. Este fue un avance importante para mostrar cuán general es el algoritmo de aprendizaje, pero aún está muy lejos de las habilidades de generalización de los cerebros de los animales, que no requieren cientos de miles de millones de rondas de prueba y error, a partir de una acción totalmente aleatoria, para aprender Cómo jugar juegos.