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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