我认为这是我在这个论坛上看到的最好的 AGI 相关问题之一。

我将跳过所有关于“什么是 AGI”、“模拟游戏”的主题……这些主题已经讨论了几十年，而现在，在我看来，它们是一条死胡同。

因此，我只能用我的亲身经历来回答：

计算中的一个基本定理是，在有限大小的空间中，任何数量的维度，包括时间维度，都可以简化为一维。

然而，在实际示例中，一维表示变得难以分析和可视化。图是更实际的工作，可以看作是 1D 和 2D 之间的中间体。图形允许表示所有必要的事实和关系。

例如，如果我们尝试开发一种能够在数学领域工作的 AGI，那么任何表达式（我们用有理数、下标、积分等的 2D 表示形式编写的人类）都可以表示为 1D（作为表达式写在程序源中），但必须解析这个一维才能到达可以分析或执行的图形。因此，表达式解析后得到的图形是最实用的表示。

另一个例子，如果我们想要一个穿越 3D 世界的代理，这个世界可以被看作是一个空的空间，其中的对象具有某些属性。同样，在场景分析和对象识别的初始阶段（相当于前面示例中的解析器）之后，我们得到了一个图。

因此，要真正在 AGI 领域工作，我建议跳过场景分析、对象识别、语音识别（Narrow AI）等问题，直接在代表性图上工作。

我认为最重要的是它必须以某种方式模拟时间。想想自我意识的聊天机器人。然后要“自我意识”，环境可以是通过时间输入的数据，可以区分为“自我”和“其他”。我想我的意思是“自我”是它直接影响的部分，而“其他”是间接影响或根本不影响的部分。除此之外，它可能可以生活在非常抽象的环境中。时间如此重要的原因是没有它，认知算法只是解决一个数学问题。

通用 AI 绝对可以存在于 2D 世界中，只是在这种情况下，通用 AI（此处定义为“在一组问题中的一致强度”）仍然与通用人工智能完全不同，后者被定义为“可以执行人类可以完成的任何智力任务。”

即使在那里，AGI 的定义也是模糊的，因为“哪个人类？” （人类智能是一个谱系，个人在不同的环境中拥有不同程度的问题解决能力。）

人工意识：不幸的是，自我意识/意识是一个严重的形而上学问题，与解决问题的能力（智力）不同。

你肯定想看个《中国房间》而反驳。

可能值得一看全息原理：“物理学中的一个概念，将空间视为 n-1 维的全息图。” 当然，模型和游戏可以以这种方式构建。

另一个值得探索的地方是无限康威生命游戏中超级智能的出现理论。（简而言之，我的理解是，一旦研究人员弄清楚如何在元胞自动机中生成任何数字，在足够大的游戏板中出现紧急感知的可能性至少在理论上是合理的。）

到目前为止的答案中，来自@DukeZhou 的答案是最具挑衅性的。例如，对“中国房间”批评的提及引发了塞尔的论点，即某种形式的意向性可能需要人工环境中的支持。这可能意味着价值体系或痛苦-快乐体系的必要性，即可以“体验”或积极寻求好的结果并避免坏结果的东西。或者可能需要认识到个体灭绝（死亡或终止）的某些可能性。“自我死亡”的可能性可能需要具有较高的负值。这可能意味着一个人工世界应该包括“其他思想”或其他代理，新兴或学习智能代理可以观察（在某种意义上）和“反映”，即识别像它自己的智能。在这个意义上，笛卡尔的三段论“我思故我在”被转化为：我（或者更确切地说，我作为一个人工智能）看到了其他人思考的证据，并且“天哪，‘我’也可以”。这些“其他”可以是其他学习系统（AGI），也可以是与人工环境介导的人类离散输入的某种联系。维基百科对“反向图灵测试”的讨论

维度的提及应该引发对人工智能外部世界的“物理”表示所需的深度的讨论。一些时间和空间的表示似乎是必要的，即，为了实现目标，一些维度的子结构。积木世界是一个早期的玩具问题，它的解决方案在上世纪 60 和 70 年代引起了人们对正在取得实质性进展的乐观情绪。我不知道在那个时代的 SHRDLU 程序中任何痛苦或快乐的编程努力（没有在程序的脚趾上掉块），但所有有趣的人工智能科幻表现都对“物理”不利后果有所认识在现实世界”。

编辑：我将在这种环境中添加对“具有特征的实体”的需求，可以“感知”（被与 AGI 交互的任何“其他人”）作为归纳、识别工作的数据输入，以及关于关系的推断。这为共享“体验”奠定了基础。