自举 　　"人类级（human level）"的人工智能毫无疑问将比当代的机器人和智能体需要更精练的感知和动作指令系统。当前最缺乏的是那些必须移入模型塔更高层的常识知识。大部分人工智能研究者认为甚至在智能体执行某些特定的任务（这些任务对于人类来说是很轻松的）前，这些知识也必须通过编码进入到智能体中。CYC计划是由一组研究人员从事的研究计划，它们把认为需要的知识进行编码。从人工智能的早期开始，一些研究者就认为这些知识能通过自动学习程序，自组织系统，模拟演化或者一些捷径等"容易的方式"得到。CYC的研究者甚至希望在CYC达到一定的关键阶段后，系统将能够通过自己阅读文本，和人交谈和受教育等方式来学习更多的知识，开始在婴儿时有天生的性格；后来通过各种儿童发育阶段从以前获得的技巧和概念中学习；当成年时，通过锻炼、阅读和交流学习。对我们来讲，人工智能智能体需要用来展示人类级智能的知识是如此之多，以致要求一个相似的自举过程。这个过程实际上和机器学习的过程相类似，使得一个智能体在其设计者设计了适当的较低层塔式结构后，自己能把其它的层添加到三层塔式结构中。 　　CYC计划是七十年代以美国Feigenbaum等人工智能科学家提出的。面对当时工智能发展中出现的一些问题，代表新一代的科学家们认识到万能的逻辑推理体系根本就不可能存在,当时的系统最大的弱点是缺乏知识,它的主要技术(状态空间搜索技术)的主要困难是"组合爆炸"。要摆脱困境只有大量使用知识。因此提出了有关知识工程的研究计划，该计划的目的是扩大数据库，准备将百科全书的内容，200万条信息装到数据库中，总数据量是200兆。（200兆的数据现在看来不算什么，但是在70年代已经是不得了的数据量了。）