哥德尔机(英语:Gödel machine)是一种假设的电脑程式 ,可自我改进,以最佳化的方式解决问题。 [需要解释] 它使用一种递回的自我改进协议,如果能够证明新代码的策略较佳,就会重写自己的代码。[1] [2] 该机器由于尔根·施密德胡伯发明(在2003年首次提出[3] ),但是以其数学理论的启发者库尔特·哥德尔的名字来命名。 [4]

哥德尔机经常会在处理元学习英语Meta learning (computer science)(meta-learning)(也就是“学会如何学习”(learning to learn))的问题时拿出来讨论。 其应用包括人类决策设计自动化以及在多个相关任务之间进行知识转移,并且有可能设计出更加强健和通用的学习架构。[5] 尽管在哥德尔机在理论上是可能的,但至今尚未有完整的实作。[6]

哥德尔机经常会与马库斯·哈特英语Marcus HutterAIXItl英语AIXI相比较,AIXItl是另一种对通用人工智慧的正式规范。施密德胡伯指出,哥德尔机器可以先实现AIXItl作为其初始副程式,并在发现别种更好的搜索演算法之后,再进行自我修改[7]

参见

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参考文献

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  1. ^ Mahmud, M. M. Hassan. Universal Transfer Learning. ProQuest. 2008: 16–18. ISBN 9780549909880. 
  2. ^ Anderson, Michael L.; Tim Oates. A review of recent research in metareasoning and metalearning. AI Magazine. Spring 2007, 28 (1): 7 [2021-01-15]. (原始内容存档于2017-09-07). 
  3. ^ Schmidhuber, Jürgen. Gödel Machines: Self-Referential ¨ Universal Problem Solvers Making Provably Optimal Self-Improvements (PDF). 2006-12 [2014-11-10]. [失效链接]
  4. ^ Gödel machine. [2021-01-15]. (原始内容存档于2020-03-19). 
  5. ^ Schaul, Tom; Schmidhuber, Juergen. Metalearning. Scholarpedia. 2010, 5 (6): 4650 [2014-11-10]. doi:10.4249/scholarpedia.4650. (原始内容存档于2020-10-05). 
  6. ^ Steunebrink, Bas R.; Schmidhuber, Jürgen. A Family of Gödel Machine Implementations. Lecture Notes in Computer Science 6830. 2011: 275–280. Bibcode:10.1.1.300.3076 请检查|bibcode=值 (帮助). ISBN 978-3-642-22886-5. doi:10.1007/978-3-642-22887-2_29. 
  7. ^ Schmidhuber, Jürgen. Ultimate Cognition à la Gödel (PDF). Cognitive Computation. 2009-03-05, 1 (2): 177–193 [2014-11-13]. Bibcode:10.1.1.218.3323 请检查|bibcode=值 (帮助). doi:10.1007/s12559-009-9014-y. (原始内容存档 (PDF)于2020-11-26). 

外部链接

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