主要观点总结
本文主要探讨了通用人工智能（AGI）的“目标完备性”概念，类比于计算机的图灵完备性。文章指出，随着算法的提升，人工智能会趋向目标完备性，即优化实现任何其他人工智能的目标的能力。文章还讨论了图灵完备性与目标完备性的重要性，通过类比电子游戏和计算机架构来解释相关概念。同时，文章还提到了对AGI读书会的介绍和相关推荐阅读。
关键观点总结
关键观点1: 通用人工智能（AGI）的“目标完备性”概念。
目标完备性指的是人工智能优化实现任何其他人工智能目标的能力，类似于通用图灵机运行任何其他图灵机的能力。
关键观点2: 图灵完备性与目标完备性的重要性。
图灵完备性和目标完备性是理解计算机和人工智能运作的重要概念，它们代表了系统的计算能力和实现目标的能力。
关键观点3: 通过类比电子游戏和计算机架构来解释图灵完备性与目标完备性。
文章通过类比电子游戏和计算机架构，生动形象地解释了图灵完备性和目标完备性的概念，使读者更容易理解。
关键观点4: AGI读书会的介绍和相关推荐阅读。
文章提到了AGI读书会的相关内容，包括讨论的主题、参与的人员等，并给出了一些推荐阅读，帮助读者深入了解AGI的相关知识和研究进展。
文章预览
导语 正如计算机逐渐演变成图灵完备的通用计算机，未来的通用人工智能AGI最终会趋于“目标完备性”：它优化实现任何其他人工智能的目标的能力，类似于通用图灵机运行任何其他图灵机相同计算的能力。随着算法的不断提升，它们迟早会走向目标完备的人工智能（goal-complete AGI）。 研究领域：通用人工智能，图灵完备性，目标完备性 Liron | 作者 集智编辑部 | 译者 原文题目： Goal-Completeness is like Turing-Completeness for AGI 原文地址： https://www.lesswrong.com/posts/iFdnb8FGRF4fquWnc/goal-completeness-is-like-turing-completeness-for-agi 图灵完备性 （Turing-completeness） 是一个有用的类比，我们可以用它来理解为什么通用人工智能AGI最终会趋向于“目标完备性” （goal-completeness） 。 定义说明：一个接受任意目标作为输入，并输出行动以有效地引导未来朝向该目标的人工智
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