• Создание универсального искусственного интеллекта (AGI) требует базовых аспектов и архитектуры модели.
• Информация является первичным для интеллекта и должна быть представлена в виде символьного/байтового потока.
• AGI должен обучаться постоянно в режиме реального времени и иметь гибкую структуру.
• Комбинирование вероятностно-статистических методов LLM и эмерджентных символических систем является важным для AGI.
• Мультимодальность AGI необходима для работы с различными источниками информации.
• Архитектура модели AGI должна основываться на иерархических графах и механизмах активации и затухания.
• Восприятие и обучение AGI включают формирование узлов и связей, настройку параметров и прошивку мировоззрения.
• Взаимодействие AGI с окружением требует инструментов для получения обратной связи и реализации целей и задач.