يُعَيّق غياب تعريف ملموس لذكاء اصطناعي عام (AGI) فهم الفجوة بين الذكاء الاصطناعي المتخصص الحالي ومستوى التفكير البشري. يقدّم هذا البحث إطارًا قابلاً للقياس لمعالجة هذه المشكلة، حيث يُعرّف الذكاء الاصطناعي العام بأنه يوازي التنوّع والكفاءة المعرفيّة لشخص بالغ متعلّم جيدًا. ولتطبيق هذا التعريف، نعتمد منهجيتنا على نظرية كاتيل-هورن-كارول، وهي النموذج الأكثر دعمًا بالأدلة التجريبية لفهم الذكاء البشري. ويُقسّم هذا الإطار الذكاء العام إلى عشرة مجالات معرفية أساسية، تشمل الاستدلال والذاكرة والإدراك، ويتبنّى بطاريات نفسومترية مثبتة للبشر لتقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي. وقد كشفت تطبيقات هذا الإطار عن ملف معرفي "متفرّع للغاية" في النماذج الحديثة، إذ تُظهر كفاءة عالية في المجالات التي تستهلك معرفة كبيرة، لكنها تعاني من نقص حاسم في البنية المعرفية الأساسية، وبخاصة في تخزين الذاكرة طويلة المدى. وقد أدى ذلك إلى تقييمات ملموسة لمستوى الذكاء الاصطناعي العام (مثل 27٪ لنموذج GPT-4، و58٪ لنموذج GPT-5)، مما يُقدّم قياسًا دقيقًا للمستوى المُحرز من التقدّم السريع، وكذلك للفراغ الكبير الذي لا يزال موجودًا قبل الوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام.