Введение До настоящего момента нам хватало известных моделей ИМИ, и с не слишком существенными оговорками можно почти согласиться с тем, что «AIXI model is the most intelligent unbiased agent possible» [Hutter, 2007] и что ИМИ в своем поведении будет не более ограниченным, чем человек, но при наличии достаточных вычислительных ресурсов и информации. Последняя оговорка и поясняет […]

И все же, смотря на сверхзатратные модели ИМИ, возникает естественное желание произвести их упрощение, например, уменьшить количество используемых в предсказании моделей или отделить предсказание от выбора действий. Хотя такое упрощение и необходимо, оно может быть весьма опасным даже в случае простейших сред. Рассмотрим очень простую среду, которая на каждое действие агента y выдает подкрепление r с […]

В самом начале мы упоминали о данном в [Wang, 2007] понятии эффективного интеллекта, как интеллекта, выполняющего свое предназначение в условиях ограниченных вычислительных ресурсов и информации. AIξtl работает в условиях ограниченных ресурсов и информации (среда полагается априорно неопределенной), причем оптимально по времени с точностью до некоторого замедляющего фактора. Однако подобная оптимальность является слишком слабой. Но можно […]

Очевидной причиной невозможности применения универсального предсказания с помощью алгоритмической вероятности, а также моделей ИМИ на его основе, является его невычислимость. Невычислимость связана с двумя обстоятельствами: 1) усреднение проводится по бесконечному множеству моделей; 2) среди этих моделей есть безостановочные алгоритмы (причем в силу неразрешимости проблемы останова во всех случаях невозможно определить, зацикливается ли тот или иной алгоритм […]

Действительно ли модели ИМИ (модели типа AIξ) описывают универсальный интеллект? Мы уже видели, что постановка задачи для ИИ как максимизации целевой функции является неполной: сама проблема задания целевой функции оказывается весьма непростой (сюда можно включить и более частную проблему задания диапазона предсказания). Но является ли ИМИ универсальным хотя бы в плане решения этой задачи? Здесь […]

Модель AIξ [Hutter, 2005] получается из (2.1.4) и (2.1.5) путем подстановки ξ(q) вместо μ(q). где  определяется так же, как и . Эту модель можно записать в разных формах. Можно не только заменить перебор программ агента p на перебор действий, но и ввести перебор по цепочкам ответов среды , хотя в такой форме все равно придется […]

Как строить модель универсального интеллектуального агента, если не дано μ(q)? Нужно вспомнить, что под μ(q) подразумевается не истинное, а некое лучшее (с учетом имеющейся априорной информации) распределение. Но в реальности это распределение построить крайне проблематично. Какое распределение стоит принять при минимуме априорной информации? Пусть это распределение ξ. Для соблюдения универсальности необходимо, чтобы для любой программы q […]