論文の概要: Value Under Ignorance in Universal Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.17086v1
- Date: Thu, 18 Dec 2025 21:34:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-22 19:25:54.181524
- Title: Value Under Ignorance in Universal Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: Universal Artificial Intelligenceにおける無視の下での価値
- Authors: Cole Wyeth, Marcus Hutter,
- Abstract要約: 我々は、AIXI強化学習エージェントを一般化して、より広範なユーティリティ機能を受け入れる。
我々は不正確な確率論からチョーケ積分を用いた予測ユーティリティの計算結果について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.14316568021293
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We generalize the AIXI reinforcement learning agent to admit a wider class of utility functions. Assigning a utility to each possible interaction history forces us to confront the ambiguity that some hypotheses in the agent's belief distribution only predict a finite prefix of the history, which is sometimes interpreted as implying a chance of death equal to a quantity called the semimeasure loss. This death interpretation suggests one way to assign utilities to such history prefixes. We argue that it is as natural to view the belief distributions as imprecise probability distributions, with the semimeasure loss as total ignorance. This motivates us to consider the consequences of computing expected utilities with Choquet integrals from imprecise probability theory, including an investigation of their computability level. We recover the standard recursive value function as a special case. However, our most general expected utilities under the death interpretation cannot be characterized as such Choquet integrals.
- Abstract（参考訳）: 我々は、AIXI強化学習エージェントを一般化して、より広範なユーティリティ機能を受け入れる。
各相互作用履歴に実用性を割り当てると、エージェントの信念分布のいくつかの仮説が歴史の有限なプレフィックスしか予測しないという曖昧さに直面することになる。
この死亡解釈は、そのような履歴接頭辞にユーティリティを割り当てる1つの方法を示している。
我々は、信念分布を不正確な確率分布と見なすのが自然であり、半測度損失を全体無知とみなす。
このことは、計算可能性レベルの調査を含む不正確な確率論からチョーケ積分を用いた予測ユーティリティの計算結果を検討する動機となっている。
特殊ケースとして標準再帰値関数を復元する。
しかし、死の解釈に基づく最も一般的なユーティリティは、このようなチョケット積分として特徴づけられない。
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