在我看来，Donald Hebb 的 Essay on Mind 里面所介绍的应该就可以看做是智能原理了，能做到这样能力的，那应该可以称之为 AGI 了
目前 AI 还存在的差距是:
1. 缺乏完形能力，不能对本层信息进行新模式的识别
2. 缺乏多层级的动态生成能力，非常明显的，随着认知的水平增加，是需要从初级信号不断的建构出高层级的抽象模式，这个层级有多少并不确定，可能几十层是有的，而且应该是可以自己动态增加的，因为你要定义新的模式
3. 缺乏自定义模式的能力，即你可以对新识别，新发现的模式进行定义，并且能够使用此定义，与其他代理进行信息交流和通信
4. 内建校验，即一种有意识的对新的模式和理论进行检验的能力，这可能可以通过对抗或者三套以上计算的方式进行
以上不只是对视觉有效，听觉，触觉等等应该都有效，而且要扩展成机器人也就是要对这些感官信息进行综合处理即可，具有很强的扩展性
我觉得这些已经完成一个智能原理的框架了，甚至可能可以超过人类，因为大部分人实际上第四点做不到，包括很多科学家，往往陷入幻觉而不能自拔
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