2021年一篇强人工智能论文,基于AGI Brain改进的二代版本

news2024/11/27 2:48:48

AGI Brain II: The Upgraded Version with Increased Versatility Index

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1.论文简介

论文基于19年提出的第一代AGI Brain I 改进。主要有两点改进,1.提出一个AGI指标,2.用Mamdani模糊推理联想记忆代替原本的神经网络NN表示外显记忆(explicit memory,EM),不懂外显记忆的可看这篇博客。

2.AGI指标

提出的指标定义如下,其是一个综合描述智能的通用性和单个智能任务上表现的指标。
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其中VI(Versatility Index)是通用性指标,也可以理解为智能指标,越大越好。
N是测试的不同场景数目, α i \alpha_i αi是第i个场景下的表现。
下面是一个例子
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3.第一代AGI Brain I简介

第一代AGI Brain I提出的世界原理结构图。
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AGI Brain的工作流示意图。
其中IM是内隐记忆。
1,2,3路径分别代表 1) Infancy stage, 2) Decision making stage, and 3)
Expert stage
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在第2阶段时,代理智能体根据下面的公式取得最好的行为,其中EM是外显记忆。
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二代的改进就是将原本用NN实现的Estimation用Mamdani模糊推理替换掉。作者认为这样可以在随机环境下表现更好。

3.第二代AGI Brain II

Mamdani模糊推理也被作者叫做ProMem,替换上述的公式里的EM得到下式。
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下图为第二代的大脑结构图,其就是上面世界图的 Γ \Gamma Γ部分。
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左边的输入从上到下分别是:代理 ω \omega ω返回的内部状态向量 X ω X_{\omega} Xω a a a是行为向量, X Ψ X_{\Psi} XΨ是实体 Ψ \Psi Ψ的反馈状态向量, r r r是实体 Ψ \Psi Ψ的反馈向量。 E M EM EM是ProMem实现的外显记忆, I M IM IM是内显记忆, J J J是目标值向量, P P P是个人向量。DM是决策单元。 R n d Rnd Rnd是随机单元。右上像 X X X是所有替换的可能集合。 S t r Str Str是压力模拟器。数字1,2,3分别是前面说的3个阶段。 u u u是输出的行为。

实验测试

作者先给出一个投资优化问题
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然后给出了第一代和第二代的结果对比图。
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