<div dir="ltr"><div dir="ltr">Here is GPT-4's summary of Ben's views:<br><br>--<br>Prompt: <br>According to Ben Goertzel, we have enough of a theory of AGI already that it SHOULD be that clear nothing with the sort of architecture that GPT-n systems have could really achieve Human level AGI. Why would he say that?<br><br>Completion: <br>Ben Goertzel, a prominent AI researcher, has expressed concerns that the architecture of GPT-like systems, including me, might not be sufficient to achieve human-level Artificial General Intelligence (AGI). His concerns stem from a few key reasons:<br><br>Narrow focus on language processing: GPT-like systems excel in natural language understanding and generation tasks. However, human cognition involves more than just language processing. It includes learning from sensory experiences, reasoning about the world, and adaptability. AGI would require a system that can perform a wide range of cognitive tasks across various domains, not just language-related ones.<br><br>Lack of understanding and reasoning: While GPT-like models can generate coherent and contextually relevant responses, they don't truly understand the meaning behind words and concepts in the way humans do. They learn patterns from training data but don't have the ability to ground these patterns in real-world experiences. This lack of understanding could be a significant barrier to achieving AGI.<br><br>Reactive nature: GPT-like systems are primarily designed to respond to inputs rather than to actively reason, plan, or learn from experiences. AGI would require systems that can proactively engage with the world and learn from their interactions.<br><br>No intrinsic motivation or goal-driven behavior: GPT-like models don't have built-in motivations or goals like humans do. AGI systems would need some form of intrinsic motivation and goal-driven behavior to learn and adapt to different environments and tasks.</div><div>--<br>-gts</div></div>