From early days, a key and controversial question inside the artificial intelligence community was whether Artificial General Intelligence (AGI) is achievable. AGI is the ability of machines and computer programs to achieve human-level intelligence and do all tasks that a human being can. While there exist a number of systems in the literature claiming they realize AGI, several other researchers argue that it is impossible to achieve it. In this paper, we take a different view to the problem. First, we discuss that in order to realize AGI, along with building intelligent machines and programs, an intelligent world should also be constructed which is on the one hand, an accurate approximation of our world and on the other hand, a significant part of reasoning of intelligent machines is already embedded in this world. Then we discuss that AGI is not a product or algorithm, rather it is a continuous process which will become more and more mature over time (like human civilization and wisdom). Then, we argue that pre-trained embeddings play a key role in building this intelligent world and as a result, realizing AGI. We discuss how pre-trained embeddings facilitate achieving several characteristics of human-level intelligence, such as embodiment, common sense knowledge, unconscious knowledge and continuality of learning, by machines.


翻译:从早期开始,人工智能界内的一个关键和有争议的问题是人工智能(AGI)能否实现人工智能(AGI),人工智能(AGI)是机器和计算机程序实现人际智能和完成人类所能完成的所有任务的能力。虽然文献中存在一些系统,声称他们已经实现AGI,但其他一些研究人员认为不可能实现。在本文中,我们对这个问题持不同的看法。首先,我们讨论为实现人工智能智能(AGI),与建立智能机器和程序一道,还应建立一个智能世界,一方面,精确地接近我们的世界,另一方面,智能机器的推理的一个重要部分已经嵌入了这个世界。然后,我们讨论AGI不是产品或算法,而是一个持续的过程,随着时间(像人类文明和智慧一样)变得日益成熟。然后,我们说,为了实现智能世界的建设和结果,我们讨论经过预先训练的嵌入,如何帮助实现人际智能(AGII)的若干特性,例如化、常识学、常识、连续的机学等。

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