Fugu-MT 論文翻訳(概要): Computable Artificial General Intelligence

論文の概要: Computable Artificial General Intelligence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10513v1
Date: Sat, 21 May 2022 06:32:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-24 18:26:29.921088
Title: Computable Artificial General Intelligence
Title（参考訳）: 計算可能な人工知能
Authors: Michael Timothy Bennett
Abstract要約: 人工知能(Artificial General Intelligence, AGI)は、正確な予測を行うために、他のどのエージェントよりも少ない情報を必要とするエージェントである。一般的な強化学習エージェントであるAIXIが、この定義を満たしただけでなく、それを行う唯一の数学的形式主義であったことは疑わしい。本稿では,両問題を克服するAGIの代替形式性を提案する。
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: An artificial general intelligence (AGI), by one definition, is an agent that requires less information than any other to make an accurate prediction. It is arguable that the general reinforcement learning agent AIXI not only met this definition, but was the only mathematical formalism to do so. Though a significant result, AIXI was incomputable and its performance subjective. This paper proposes an alternative formalism of AGI which overcomes both problems. Formal proof of its performance is given, along with a simple implementation and experimental results that support these claims.
Abstract（参考訳）: 人工知能(artificial general intelligence, agi)は、正確な予測を行うために、他のどの情報よりも少ない情報を必要とするエージェントである。一般的な強化学習エージェントであるAIXIが、この定義を満たしただけでなく、それを行う唯一の数学的形式主義であったことは疑わしい。重要な結果となったが、AIXIは計算不能であり、性能は主観的であった。本稿では,両問題を克服するAGIの代替形式性を提案する。その性能の形式的な証明と、これらの主張をサポートする単純な実装と実験結果が与えられる。

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