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课程介绍
课程背景
2015年Google的DeepMind团队发表在《Nature》上的工作:训练深度强化学习神经网络DQN打游戏,令人印象深刻。然而,这仅仅是部分实现了通用人工智能的强化学习系统的一次实践,它的背后则是更加强大的通用人工智能理论。
在介绍了Marcus Hutter的AIXI通用人工智能数学框架之后,在这一节中我们介绍了集中通用搜索算法与哥德尔机。其中哥德尔机是另一种与AIXI平行的通用人工智能框架。但是与以往的模型不同的是,哥德尔机具备了自指的能力,它能够通过搜索有关自身描述的命题,从而寻找到能够改进目前处境的解决方案;同时它还可以将这个解决方案装载到自己的执行器上,从而创造出可以自我修改代码的人工智能程序。另外,哥德尔机也可以理解为一种是对“意识机器”的一种可操作性的定义方法。
课程要求
学习该课程之前,你需要掌握如下基础数学知识:
图灵机基本理论
命题逻辑
信息论
课程目的
学习该课程之前,你需要掌握如下基础数学知识:
了解什么是通用搜索
了解几种不同的搜索方案和特点
了解什么是哥德尔机
了解哥德尔机的局限性是什么
课程详情
本课程将介绍有关通用搜索与哥德尔机的相关内容,详细内容包括:
通用搜索理论
Levin搜索的基本概念
Hutter搜索
Schmidhuber的最优有序问题求解
哥德尔机
哥德尔机的基本框架
哥德尔机的特性:优缺点
不可压缩性、不完全性与智能(Shane Legg)