論文の概要: A Definition and a Test for Human-Level Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09410v4
- Date: Sat, 17 Jul 2021 21:30:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-24 03:18:01.484309
- Title: A Definition and a Test for Human-Level Artificial Intelligence
- Title(参考訳): 人間レベルの人工知能の定義とテスト
- Authors: Deokgun Park
- Abstract要約: 人間は、状態、行動、および対応する報酬列を経験しているかのように、言葉による記述でアクション値関数を更新することができる。
本稿では、各エージェントがどのように学習するかに応じて知能の分類を行い、HLAIの定義とテストを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.3140673348778702
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite recent advances in many application-specific domains, we do not know
how to build a human-level artificial intelligence (HLAI). We conjecture that
learning from others' experience with the language is the essential
characteristic that distinguishes human intelligence from the rest. Humans can
update the action-value function with the verbal description as if they
experience states, actions, and corresponding rewards sequences firsthand. In
this paper, we present a classification of intelligence according to how
individual agents learn and propose a definition and a test for HLAI. The main
idea is that language acquisition without explicit rewards can be a sufficient
test for HLAI.
- Abstract(参考訳): 近年のアプリケーション固有のドメインの進歩にもかかわらず、人間レベルの人工知能(hlai)を構築する方法がわからない。
我々は、他者の言語経験から学ぶことが、人間の知性を他のものと区別する重要な特徴であると予想する。
人間は、状態、行動、対応する報酬シーケンスを体験するかのように、言葉による記述でアクション値関数を更新することができる。
本稿では,各エージェントが学習方法に応じて知能の分類を行い,HLAIの定義とテストを提案する。
主なアイデアは、明示的な報酬のない言語習得がhlaiの十分なテストとなることである。
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