У агента ИИ часто считается наличие «датчиков», «памяти», «процессоров машинного обучения» и «реакции». Тем не менее, машина с этим не обязательно становится агентом искусственного интеллекта AI. Помимо упомянутых выше частей, есть ли какие-либо другие элементы или детали, необходимые для того, чтобы машина могла быть самопрограммирующимся агентом ИИ?
Например, в статье за 2011 год было заявлено, что решение задачи оптимизации максимизации интеллекта является обязательной функцией для процесса самопрограммирования, как указано ниже:
Говорят, что система выполняет случай самопрограммирования, когда она изучает некоторый элемент своей «когнитивной инфраструктуры», где последний определяется как нечеткий набор «критически важных для интеллекта» функций системы; а критичность к интеллекту функциональности системы определяется как ее «качество», рассматриваемое с точки зрения решения задачи оптимизации максимизации интеллекта многофункциональной системы.
Однако это описание «оптимизации интеллекта» расплывчато. Кто-нибудь может дать четкое определение или лучшее резюме для необходимых компонентов для самопрограммируемых агентов?
Этот вопрос относится к закрытой бета-версии 2014 года, а у претендента UID равен 23.
источник
Ответы:
На самом высоком уровне все, что требуется для того, чтобы различные системы, которые уже обсуждались, включали объекты кода. Если он может интерпретировать свою архитектуру исходного кода / модели из форматированных текстовых объектов, лежащих в их основе, может «понимать» их с точки зрения наличия полезной модели ML и изменять код в соответствии с его реакцией, то он может самостоятельно программировать.
То есть основная петля за рекурсивно улучшающимся интеллектом проста. Он проверяет себя, пишет новую версию, а затем эта новая версия проверяет себя и пишет новую версию и так далее.
Сложный компонент приходит на более низких уровнях. Нам не нужно изобретать новую концепцию, такую как «датчик», нам нужно создавать очень, очень сложные датчики, которые соответствуют задаче понимания кода достаточно хорошо для обнаружения и написания улучшений.
источник