专用智能（Narrow AI）和通用智能（General AI）是两种不同的人工智能发展阶段。专用智能指的是针对特定任务或领域设计的人工智能系统，而通用智能则是指能够像人类一样在不同领域和任务中灵活学习和应用的人工智能。以下是从专用智能向通用智能发展的一些技术路线：

1. **增强学习能力**：研究如何让人工智能系统通过更少的数据和经验来学习新任务，即所谓的“少样本学习”（Few-shot Learning）或“零样本学习”（Zero-shot Learning）。

2. **跨领域迁移学习**：开发能够将在一个领域学到的知识迁移到另一个领域的算法，这样人工智能系统就可以在不同的任务和环境中应用其知识。

3. **增强泛化能力**：提高人工智能系统的泛化能力，使其能够处理之前未见过的情况，而不是仅仅在训练数据上表现良好。

4. **认知架构研究**：研究人类大脑的工作原理，并尝试在人工智能系统中复现类似的认知功能，如注意力、记忆和决策制定等。

5. **自主学习和适应性**：开发能够自主学习和适应新环境的人工智能系统，使其能够在不断变化的环境中持续学习和进步。

6. **多模态学习**：结合视觉、听觉、触觉等多种感知信息，让人工智能系统能够更全面地理解和交互。

7. **常识和推理能力**：研究如何将常识知识和逻辑推理能力整合到人工智能系统中，使其能够进行更复杂的思考和决策。

8. **人机协作**：通过人机协作，让人工智能系统在特定任务中辅助人类，同时学习人类的决策过程和策略。

9. **伦理和可解释性**：随着人工智能系统变得更加复杂和自主，研究其伦理和可解释性问题变得尤为重要，以确保其决策过程的透明度和公正性。

从专用智能向通用智能的过渡是一个长期而复杂的过程，需要跨学科的研究和技术创新。目前，通用人工智能仍然是一个远未实现的目标，但上述技术路线为未来的发展提供了方向。