Skip to main content
QUICK REVIEW

[论文解读] Comparison between the two definitions of AI

Dimiter Dobrev|arXiv (Cornell University)|Jan 31, 2013
Computability, Logic, AI Algorithms参考文献 3被引用 6
一句话总结

本文比较了两种人工智能的定义:一种是非正式的,将人工智能等同于在任何环境中表现优于人类的程序;另一种是正式的,将人工智能定义为在测试世界中智商(IQ)超过0.7的程序。其主要贡献在于证明这两种定义并不等价,因为第一种定义中的无限寿命假设使得‘迟钝’程序(需要近乎无限训练时间)也能被归类为人工智能,从而削弱了该概念的实际意义。

ABSTRACT

Two different definitions of the Artificial Intelligence concept have been proposed in papers [1] and [2]. The first definition is informal. It says that any program that is cleverer than a human being, is acknowledged as Artificial Intelligence. The second definition is formal because it avoids reference to the concept of human being. The readers of papers [1] and [2] might be left with the impression that both definitions are equivalent and the definition in [2] is simply a formal version of that in [1]. This paper will compare both definitions of Artificial Intelligence and, hopefully, will bring a better understanding of the concept.

研究动机与目标

  • 澄清先前工作中提出的两种主流人工智能定义在概念与形式上的差异。
  • 探究非正式定义(人工智能即在任何世界中表现优于人类)是否在逻辑上等价于正式定义(人工智能即智商 > 0.7)。
  • 分析程序寿命为无限与有限时对智能评估的影响。
  • 挑战一种假设:即程序在经过任意长的训练后最终能在某世界中成功,这种能力就应被视为智能。
  • 主张基于智商的正式定义在捕捉实际且有意义的智能方面更具优越性

提出的方法

  • 将非正式定义形式化为程序与抽象人类在任意非致命世界中的表现比较。
  • 将智商定义为程序在一组测试世界中的平均成功率,以 IQ > 0.7 作为人工智能的阈值。
  • 引入‘迟钝程序’的概念——即需要近乎无限训练时间的程序——以检验两种定义的鲁棒性。
  • 分析程序寿命的影响:无限(定义1)与有界(定义2),以及第二种定义中去除了专门训练期的设定。
  • 通过涉及永生程序与死亡人类的思想实验,揭示在无限时间跨度上比较表现的缺陷。
  • 应用‘快速学习,否则被吃掉’的原则,为正式定义中零训练期的假设提供依据

实验结果

研究问题

  • RQ1非正式定义(在任何世界中表现优于人类)与正式定义(IQ > 0.7)在逻辑上是否等价?
  • RQ2假设程序具有无限寿命,如何影响对需要近乎无限训练时间的程序是否被归类为人工智能的判断?
  • RQ3为何正式定义中排除了训练期?假设训练时间为零有何影响?
  • RQ4当将人工智能程序与真实人类(会死亡)比较,而非抽象人类(永不疲倦或死亡)比较时,会出现什么结果?
  • RQ5IQ = 0.5(例如随机或恒定移动程序)在任一定义下是否可被视为人工智能?这又对阈值的含义意味着什么?

主要发现

  • 两种人工智能定义并不等价,因为非正式定义允许‘迟钝程序’(需要近乎无限训练时间)因具有无限寿命而被归类为人工智能。
  • IQ = 0.5 的程序(如随机或死寂程序)在无限时间内与死人表现相同,其平均成功率相等,这削弱了非正式定义的合理性。
  • 正式定义(IQ > 0.7)更具鲁棒性,因为它在有限且有界的寿命内评估表现,避免了无限时间引入的悖论。
  • 非正式定义依赖于抽象人类(永远健康且警觉)的假设;若使用真实人类,则会出现反直觉结果:即使最愚蠢的程序在长期中也会优于人类。
  • 本文主张,智商应基于程序的实际寿命来定义,而非在寿命趋近无穷时的极限值,以避免将学习缓慢的程序误判为智能。
  • 正式定义更能反映现实约束,如有限的训练时间和资源,因此更适合实际的人工智能评估

更好的研究,从现在开始

从阅读论文到最终审阅,大幅缩短您的研究时间。

无需绑定信用卡

本解读由 AI 生成,并经人工编辑审核。