論文の概要: Measuring Intelligence and Growth Rate: Variations on Hibbard's Intelligence Measure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.12047v1
• Date: Mon, 25 Jan 2021 01:54:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-14 19:08:45.396605
• Title: Measuring Intelligence and Growth Rate: Variations on Hibbard's Intelligence Measure
• Title（参考訳）: 知能と成長率の測定:ヒバードの知能測定値の変動
• Authors: Samuel Alexander, Bill Hibbard
• Abstract要約: 2011年、ヒバードは敵対的なシーケンス予測ゲームに出場するエージェントの知能測定を提案した。 ヒバードの考えは実際には2つの異なる考えと考えるべきだと我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In 2011, Hibbard suggested an intelligence measure for agents who compete in an adversarial sequence prediction game. We argue that Hibbard's idea should actually be considered as two separate ideas: first, that the intelligence of such agents can be measured based on the growth rates of the runtimes of the competitors that they defeat; and second, one specific (somewhat arbitrary) method for measuring said growth rates. Whereas Hibbard's intelligence measure is based on the latter growth-rate-measuring method, we survey other methods for measuring function growth rates, and exhibit the resulting Hibbard-like intelligence measures and taxonomies. Of particular interest, we obtain intelligence taxonomies based on Big-O and Big-Theta notation systems, which taxonomies are novel in that they challenge conventional notions of what an intelligence measure should look like. We discuss how intelligence measurement of sequence predictors can indirectly serve as intelligence measurement for agents with Artificial General Intelligence (AGIs).
• Abstract（参考訳）: 2011年、ヒバードは敵対的なシーケンス予測ゲームに出場するエージェントの知能測定を提案した。 ヒバードの考えは、実際には2つの異なる考え方として検討されるべきである: まず、そのようなエージェントの知性は、彼らが倒したライバルのランタイムの成長率に基づいて測定できる、そして、その成長率を測定するための1つの特定の(任意の)方法である。 ヒバードの知性尺度は後者の成長率測定法に基づいているが、関数の成長率を測定する他の方法を調査し、ヒバードのような知性指標と分類法を示す。 特に、我々は、知能対策がどうあるべきかという従来の概念に挑戦するという点で、ビッグ・オ・ビッグ・テータの表記体系に基づく知能分類学を得る。 本稿では,AGI(Artificial General Intelligence)エージェントに対して,シーケンス予測器のインテリジェンス測定が間接的にインテリジェンス測定に果たす役割について論じる。

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