Din Wikipedia:
AIXI [„ai̯k͡siː] este un formalism matematic teoretic pentru inteligența generală artificială. Acesta combină inducția Solomonoff cu teoria deciziilor secvențiale. AIXI a fost propus pentru prima dată de Marcus Hutter în 2000 [1], iar rezultatele de mai jos sunt dovedite în cartea lui Hutter din 2005 Universal Artificial Intelligence. div id = „fe8f3f28d4”>
Deși necomputabile, sunt posibile aproximări, cum ar fi AIXItl . Găsirea aproximărilor la AIXI ar putea fi o modalitate obiectivă pentru rezolvarea IA.
Este AIXI într-adevăr o mare problemă în cercetarea artificială generală a inteligenței? Poate fi gândit ca un concept central pentru domeniu? Dacă da, de ce nu avem mai multe publicații pe acest subiect (sau poate că avem și eu „nu știu de ele)?
Răspunde
” Cercetarea actuală a inteligenței artificiale „este un domeniu destul de larg. De unde stau, într-un domeniu majoritar CS, oamenii se concentrează pe inteligență îngustă care poate face o muncă relevantă din punct de vedere economic în sarcini restrânse. (Adică, prezicerea momentelor în care componentele vor eșua, prezicerea anunțurilor pe care va face clic un utilizator și așa mai departe.)
Pentru aceste tipuri de instrumente, generalitatea unui formalism precum AIXI este o slăbiciune în loc de o putere. Nu este nevoie să luați un AI care, teoretic, ar putea calcula orice, și apoi să îl antrenați încet să se concentreze asupra a ceea ce doriți, atunci când ați putea contura direct un instrument care este oglinda sarcinii dvs.
Nu sunt la fel de familiarizat cu cercetarea AGI în sine, dar impresia mea este că AIXI este, într-o oarecare măsură, cea mai simplă idee care ar putea funcționa – ia toată partea grea și o împinge în calcul, așa că este „doar” o provocare inginerească. „(Acesta este un pic despre„ găsirea aproximărilor la AIXI. „) Întrebarea devine atunci: începe de la AIXI și încearcă să aproximeze o cale de cercetare mai mult sau mai puțin fructuoasă decât să începi de la ceva mic și funcțional și să încerci pentru a construi?
Impresia mea este că acesta din urmă este mult mai frecvent, dar din nou, văd doar un mic colț al acestui spațiu.
Comentarii
- ‘ nu abordați efectiv întrebările din postarea actuală . Prima întrebare este este într-adevăr AIXI o mare problemă în cercetarea inteligenței artificiale generale ? „. Întrebarea se întreabă strict despre importanța AIXI în AGI cercetare , nu se întreabă dacă credeți că alte instrumente specifice sunt mai bune pentru sarcinile corespunzătoare în loc de a restrânge aproximările AGI modele la aceleași sarcini specifice. În postare, o altă întrebare este: ” de ce nu avem ‘ mai multe publicații pe această temă? ” Niciun răspuns la această întrebare în postarea dvs.
Răspuns
Este într-adevăr AIXI o mare problemă în cercetarea inteligenței artificiale generale?
Da, este un mare teoretic contribuție la AGI. AFAIK, este cea mai serioasă încercare de a construi un cadru teoretic sau o bază pentru AGI. Lucrări similare sunt Schmidhuber „s Mașini Gödel și arhitectură SOAR .
AIXI este un cadru abstract și non- antropomorf pentru AGI, care se bazează pe câmpul de învățare a consolidării, fără câteva ipoteze obișnuite (de exemplu, fără Markov și ergodicitate ipoteze, ceea ce garantează că agentul se poate recupera cu ușurință din orice greșeli pe care le-a făcut în trecut). Chiar dacă au fost dovedite unele proprietăți de optimitate ale AIXI, (Turing) necomputabil (nu poate fi rulat pe computer) și, prin urmare, are o utilitate practică foarte limitată. Cu toate acestea, în cartea Hutter Inteligența artificială universală: decizii secvențiale bazate pe probabilitatea algoritmică (2005), unde sunt dovedite riguros mai multe proprietăți ale AIXI, este descrisă și o versiune calculabilă, dar intratabilă a AIXI, AIXItl . Mai mult, în lucrarea A Monte Carlo AIXI Approximation (2009), de Joel Veness și colab., Un calculabil și tractabil este introdusă aproximarea AIXI. Deci, au existat unele încercări de a face AIXI practic util.
Articolul Ce este AIXI? – O Introducere în învățarea generală de consolidare (2015), de Jan Leike, care este unul dintre contribuitorii la dezvoltarea și evoluția cadrului AIXI, oferă o introducere ușoară a agentului AIXI.Vedeți și Arhitectura AIXI la Enciclopedia Stanford a filosofiei pentru o introducere posibil mai blândă a AIXI.
Poate fi considerat un concept central pentru câmp?
Da, introducerea AIXI și a cercetărilor conexe a contribuit la evoluția domeniului AGI. Au existat mai multe discuții și lucrări publicate, după introducerea sa în 2000 de către Hutter în lucrarea A Theory of Universal Artificial Intelligence based on Algorithmic Complex .
Vezi de ex secțiunea 7, „Exemple de superinteligențe”, din lucrarea Inteligența generală artificială și modelul mental uman (2012), de Roman V. Yampolskiy și Joshua Fox. A se vedea și https://wiki.lesswrong.com/wiki/AIXI care conține o discuție cu privire la câteva probleme legate de AIXI, care trebuie rezolvate sau eventual evitate în viitoarele cadre AGI. Mai mult, consultați și acest și acest articole.
Dacă da, de ce nu avem mai multe publicații despre acest subiect (sau poate că avem și„ nu știu de ele)?
Au existat mai multe publicații, în principal ale lui Marcus Hutter și ale cercetătorilor asociați. Puteți vedea publicațiile lui Marcus Hutter pe următoarea pagină web: http://www.hutter1.net/official/publ.htm .
Dacă sunteți interesat să contribuiți la această teorie, există mai multe moduri. Dacă sunteți matematic bine educați, puteți încerca să rezolvați unele dintre problemele descrise aici ( care sunt menționate și în cartea lui Hutter din 2005 menționată mai sus). Mai mult, puteți contribui, de asemenea, la noi aproximări sau îmbunătățiri ale aproximărilor existente ale agentului AIXI. În cele din urmă, puteți construi noul dvs. cadru AGI evitând problemele asociate cadrului AIXI. Vedeți, de asemenea, proiecte promovate de Hutter . Poate fi o idee bună să țineți cont și de ex. Mașini Gödel și lucrări conexe, înainte de a încerca să introduci un nou cadru (cu condiția să poți face asta).
Cred că această teorie nu a atras mai mulți oameni, probabil, deoarece este extrem de tehnică și matematică (așa că nu este foarte ușor de înțeles decât dacă aveți un fundal foarte solid în învățarea prin întărire, teoria probabilităților etc.). De asemenea, cred că majoritatea oamenilor (din comunitatea AI) nu sunt interesați de teorii, dar sunt ghidați în principal de rezultate practice și utile.
Răspuns
AIXI este într-adevăr un cadru conceptual. Încă rămâne toată munca grea de a comprima mediul înconjurător.
Pentru a discuta în continuare întrebarea ridicată în răspunsul lui Matthew Graves: având în vedere nivelul nostru actual de capacitate limitată de a reprezenta medii complexe, mi se pare că nu ” faceți o diferență practică indiferent dacă începeți cu AIXI ca definind „partea de sus” a sistemului și lucrați în jos (de exemplu, prin metode presupuse de compresie generalizate) sau începeți de la „partea de jos” și încercați să rezolvați problemele într-un singur domeniu prin domeniu- metode specifice care (sperați) pot fi ulterior extrase pentru a oferi compresie între domenii.
Comentarii
- Al doilea paragraf este rezultatul opinie. Dați zero argumentații / explicații de ce credeți așa. Pentru mine, ” având în vedere nivelul nostru actual de capacitate limitată de a reprezenta medii complexe ” cu siguranță nu este o explicație sau o argumentare suficientă.
- @nbro Pentru a cita un renumit cercetător AI: ” Încă nu am reprezentat nici măcar un singur concept pe un computer „, cu siguranță nu cu genul de maleabilitate care vine în mod natural oamenilor. Astfel, în practică, este dificil să se determine utilitatea AIXI, deoarece nu ‘ nu avem o noțiune puternică a tipurilor de reprezentări pe care trebuie să le manipuleze sau cum le-ar putea manipula în mod util.