New Ideas for Achieving AGI
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This post shows a new path for achieving AGI.
AdvancedRobotics(WeChat Public): New Ideas for Achieving AGI
关于AGI实现路径的新思路：智能可能不来自于某个个体，而来自群体水平的提高之后个体的突破。
类似于人类，每个个体有共性，也有个性。共性是经过自然演化进化得到的群体特征，个性是个体自由意志和思想的选择性表达。共性特征越多，个体越稳定生存几率越大；个性特征越多，个体适应性越强创造性越强。两方面各有利弊，我们人类个体需要更丰富的共性，同时也拥有足够多的个性去探索未知世界。
那么，可以效仿人类社会群体的智慧来构建一个分布式的AI系统，系统中存在足够多Agent，然后让Agent和人类与物理世界进行交互，基于强化学习模式来进行Agent的共性进化；然后每个Agent在共性模型的基础上进行自由探索个性，去丰富拓展更多的可能性；然后通过共享学习去更新共性基础模型。其主旨思想就是在群体共性特征的基础上，个体通过自由探索个性特征从而提高群体共性特征的上限，进而实现AI智能体的智能水平的演进。通过模仿人类学习进化的模式，当突破某个临界标准的时候，就形成了所谓的AGI～
Reference: Comparing cooperative geometric puzzle solving in ants versus humans
