给定无限的资源/时间，人们可以通过编写代码来模拟无限的世界来创建 AGI。通过这样做，在某些世界中，将创建 AGI。检测它们将是另一个问题。

由于我们没有无限的资源，创建 AGI 的最可能方法是编写一些引导代码，将资源/时间减少到合理的值。

在那个 AGI 代码中（这使得用有限的资源/时间创建是合理的）是否需要有一个部分来处理可能采取的行动的时间/空间估计？还是应该在代码之外并且是 AGI 在它开始运行后自己发现的东西？

任何针对 AGI的使用时间/空间估计的项目示例都可能有助于得出结论。

澄清，时间/空间是指算法的时间/空间复杂度分析，请参阅：资源使用度量和算法分析

我认为我提出问题的方式可能会让人们认为时间/空间估计只能适用于称为算法的某类动作。为了澄清我的错误，我指的是适用于任何行动计划的估计。

想象一下，你是一个 AGI，你必须在不同的行动中做出选择来追求你的目标。如果你有 2 个目标，其中一个使用的空间和时间更少，那么你总是会选择它而不是另一个算法。因此，时间/空间估计非常有用，因为智能与效率有关。但是至少有一个例外，想象在之前的示例中，AGI 的目标是选择导致最昂贵的时间/空间操作集（或任何非最小时间/空间成本）的操作集显然，由于目标限制，您将选择最耗时/空间最昂贵的一组操作。但在大多数其他情况下，您只会选择最节省时间/空间的算法。