論文の概要: Enactivism & Objectively Optimal Super-Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00843v1
• Date: Thu, 2 Feb 2023 03:02:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-03 15:43:05.113760
• Title: Enactivism & Objectively Optimal Super-Intelligence
• Title（参考訳）: エノクティビズムと客観的最適超知能
• Authors: Michael Timothy Bennett
• Abstract要約: 我々は、人工知能(AGI)や人工超知能(ASI)の形式化のために、このアプローチは理想的ではないと主張する。 この問題を考察し,この問題に対処するために,能動的認知と汎計算主義に基づくアプローチを定式化する。
• 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: Software's effect upon the world hinges upon the hardware that interprets it. This tends not to be an issue, because we standardise hardware. AI is typically conceived of as a software ``mind'' running on such interchangeable hardware. This formalises mind-body dualism, in that a software ``mind'' can be run on any number of standardised bodies. While this works well for simple applications, we argue that this approach is less than ideal for the purposes of formalising artificial general intelligence (AGI) or artificial super-intelligence (ASI). The general reinforcement learning agent AIXI is pareto optimal. However, this claim regarding AIXI's performance is highly subjective, because that performance depends upon the choice of interpreter. We examine this problem and formulate an approach based upon enactive cognition and pancomputationalism to address the issue. Weakness is a measure of simplicity, a ``proxy for intelligence'' unrelated to compression. If hypotheses are evaluated in terms of weakness, rather than length, we are able to make objective claims regarding performance. Subsequently, we propose objectively optimal notions of AGI and ASI such that the former is computable and the latter anytime computable (though impractical).
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアが世界に与える影響は、それを解釈するハードウェアにかかっている。 ハードウェアを標準化するため、これは問題にならない傾向があります。 AIは通常、そのような交換可能なハードウェア上で動くソフトウェア ``mind'' として考えられている。 これは、ソフトウェア ``mind'' が任意の数の標準化された体上で実行できるという点で、心身双対論を形式化する。 これは単純なアプリケーションではうまく機能するが、このアプローチはagi(artificial general intelligence)やasi(artificial super-intelligence)を形式化する目的には理想的ではない。 一般的な強化学習剤AIXIは最適である。 しかし、AIXIのパフォーマンスに関するこの主張は、インタプリタの選択に依存するため、非常に主観的である。 そこで本研究では,この課題を考察し,enactive cognition と pancomputationalism に基づくアプローチを定式化した。 弱点は単純さの尺度であり、圧縮とは無関係な'proxy for intelligence' である。 仮説が長さよりも弱点の観点から評価されれば、パフォーマンスに関する客観的な主張をすることができる。 次に,AGI と ASI の客観的に最適な概念を提案し,前者は計算可能であり,後者は計算可能である(非現実的ではあるが)。

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