推理将是 AGI 的核心能力，使系统能够以类似于人类认知灵活性的方式解决问题、适应新情况和做出决策。与在预定义规则或数据模式内运行的狭义 AI 不同，AGI 必须处理未经明确训练的跨领域任务。推理允许 AGI 推断关系、权衡利弊，并将知识从一个情境应用到另一个情境。例如，一个负责管理供应链的 AGI 可能需要结合实时数据和风险管理的抽象原则，对物流进行推理、预测中断并调整策略。如果没有强大的推理能力，AGI 将难以泛化到狭义场景之外，从而限制其效用。
从技术上讲，AGI 中的推理可能涉及多种方法的整合。使用逻辑和结构化规则的符号推理可以处理确定性任务，例如求解方程或验证代码。同时，概率推理可以解决不确定性问题，例如在信息不完整的情况下预测用户行为或优化资源分配。实际实现可以将用于模式识别的神经网络与用于评估假设的推理层相结合。例如，一个 AGI 医疗助理可能会首先检测患者数据中的异常（通过神经网络），然后通过交叉引用症状、医学知识和病史来推断潜在诊断。开发者需要构建能够无缝连接这些组件的框架，确保系统随着新数据的到来更新其推理。
挑战包括确保计算效率和避免逻辑不一致。推理通常需要迭代探索可能性，这可能会消耗大量资源。例如，控制身处陌生环境的机器人的 AGI 必须对物理约束、物体交互和安全性进行推理——这些任务需要实时处理。目前的研究正在探索神经符号架构，其中神经网络处理感知，符号管理抽象推理。另一个障碍是编码常识知识，例如理解水在 100°C 时沸腾或推动物体会使其移动。开发者可以通过构建知识图谱并结合推理引擎来解决这个问题。成功将取决于创建能够从经验中学习，同时保持透明、可审计的推理路径的系统——这对于实际应用中的调试和信任至关重要。