क्या AIXI वास्तव में कृत्रिम सामान्य बुद्धि अनुसंधान में एक बड़ी बात है?
हां, यह एजीआई के लिए एक महान सैद्धांतिक योगदान है। AFAIK, यह एजीआई के लिए एक सैद्धांतिक ढांचा या नींव बनाने का सबसे गंभीर प्रयास है। इसी तरह के काम श्मिटुबेर की गोडेल मशीनें और एसओएआर वास्तुकला हैं ।
AIXI AGI के लिए एक अमूर्त और गैर- एन्थ्रोपोमोर्फिक ढांचा है जो सुदृढीकरण सीखने के क्षेत्र के शीर्ष पर बनाता है, कुछ सामान्य मान्यताओं के बिना (उदाहरण के लिए, मार्कोव और एर्गोडिसिटी मान्यताओं के बिना , जो गारंटी देता है कि एजेंट आसानी से किसी भी गलतियों से उबर सकता है जो इसमें किया गया है। भूतकाल)। भले ही AIXI के कुछ इष्टतम गुणों को साबित किया गया है, यह (ट्यूरिंग) असुविधाजनक है (इसे कंप्यूटर पर नहीं चलाया जा सकता है), और इसलिए यह बहुत सीमित व्यावहारिक उपयोगिता का है। बहरहाल, हटर की पुस्तक यूनिवर्सल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: सेक्शनल में निर्णय एल्गोरिदम पर आधारित है(2005), जहां AIXI के कई गुण कठोरता से सिद्ध किए जाते हैं, AIXI, AIXItl का एक कम्प्यूटेशनल लेकिन अट्रैक्टिव वर्जन भी वर्णित है। इसके अलावा, पेपर में एक मोंटे कार्लो AIXI स्वीकृति (2009), जोएल वीनस एट अल द्वारा।, AIXI का एक कम्प्यूटेशनल और ट्रैक्टेबल सन्निकटन पेश किया गया है। तो, AIXI को व्यावहारिक रूप से उपयोगी बनाने के लिए कुछ प्रयास किए गए हैं।
लेख AIXI क्या है? - जान लेइके द्वारा जनरल रिइनफोर्समेंट लर्निंग (2015) का एक परिचय , जो AIXI ढांचे के विकास और विकास में योगदानकर्ताओं में से एक है, AIXI एजेंट को एक सौम्य परिचय देता है। AIXI के लिए संभवतः जेंटलर परिचय के लिए दर्शन के स्टैनफोर्ड विश्वकोश पर AIXI वास्तुकला भी देखें ।
क्या इसे क्षेत्र के लिए एक केंद्रीय अवधारणा के रूप में सोचा जा सकता है?
हां, AIXI और संबंधित अनुसंधान की शुरूआत ने AGI क्षेत्र के विकास में योगदान दिया है। एल्गोरिथ्म कॉम्प्लेक्सिटी के आधार पर यूनिवर्सल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के पेपर ए थ्योरी में हूटर द्वारा 2000 में इसकी शुरुआत के बाद कई चर्चाएं और प्रकाशित पेपर सामने आए हैं ।
रोमन वी। यमपोलस्की और जोशुआ फॉक्स द्वारा पेपर आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस एंड द ह्यूमन मेंटल मॉडल (2012) का उदाहरण देखें । Https://wiki.lesswrong.com/wiki/AIXI भी देखें जिसमें AIXI से संबंधित कुछ समस्याओं के बारे में चर्चा है, जिन्हें भविष्य में AGI चौखटे में हल करने या संभवतः टाले जाने की आवश्यकता है। इसके अलावा, यह और यह लेख भी देखें ।
यदि हां, तो हमारे पास इस विषय पर अधिक प्रकाशन क्यों नहीं हैं (या शायद हमारे पास है और मैं उनके बारे में नहीं जानता हूं)?
मुख्य रूप से मार्कस हटर और संबंधित शोधकर्ताओं द्वारा कई प्रकाशन किए गए हैं। आप निम्न वेब पेज पर मार्कस हटर के प्रकाशनों देख सकते हैं http://www.hutter1.net/official/publ.htm ।
यदि आप इस सिद्धांत में योगदान करने में रुचि रखते हैं, तो कई तरीके हैं। यदि आप गणितीय रूप से अच्छी तरह से शिक्षित हैं, तो आप यहाँ वर्णित कुछ समस्याओं को हल करने का प्रयास कर सकते हैं (जो हटर की 2005 की पुस्तक में भी उल्लिखित हैं)। इसके अलावा, आप AIXI एजेंट के मौजूदा सन्निकटन के नए सन्निकटन या सुधार में भी योगदान दे सकते हैं। अंत में, आप AIXI ढांचे से जुड़ी समस्याओं से बचकर अपने नए एजीआई ढांचे का निर्माण कर सकते हैं। हटर द्वारा प्रवर्तित परियोजनाओं को भी देखें । एक नई रूपरेखा पेश करने का प्रयास करने से पहले यह भी एक अच्छा विचार हो सकता है जैसे कि गोडेल मशीनें और संबंधित कार्य, (बशर्ते आप इसके लिए सक्षम हों)।
मुझे लगता है कि इस सिद्धांत ने अधिक लोगों को शायद आकर्षित नहीं किया है क्योंकि यह अत्यधिक तकनीकी और गणितीय है (इसलिए यह समझना बहुत आसान नहीं है जब तक कि आपके पास सुदृढीकरण सीखने, संभाव्यता सिद्धांत आदि में बहुत ठोस पृष्ठभूमि नहीं है)। मुझे यह भी लगता है कि अधिकांश लोग (एआई समुदाय में) सिद्धांतों में दिलचस्पी नहीं रखते हैं, लेकिन वे मुख्य रूप से व्यावहारिक और उपयोगी परिणामों द्वारा निर्देशित होते हैं।