构建自主学习与思考的机器：评Lake等人，《行为与脑科学》，2017
人工智能
2017-11-23 v1
摘要
我们赞同Lake及其合作者关于构建类人智能关键要素的清单，包括基于模型的推理不可或缺这一观点。然而，我们倾向于以一种额外要素为核心的方法：自主性。具体而言，我们旨在实现能够以最小人工手工设计来构建并利用自身内部模型的智能体。我们相信，随着我们迈向真实世界的复杂性、处理尚无可现成形式化模型的领域，以自主学习为核心的方法具有最大的成功机会。在此，我们综述了在构建具类人能力的自主智能体方面取得进展的几个重要范例，并强调若干突出挑战。
引用
@article{arxiv.1711.08378,
title = {Building Machines that Learn and Think for Themselves: Commentary on Lake et al., Behavioral and Brain Sciences, 2017},
author = {M. Botvinick and D. G. T. Barrett and P. Battaglia and N. de Freitas and D. Kumaran and J. Z Leibo and T. Lillicrap and J. Modayil and S. Mohamed and N. C. Rabinowitz and D. J. Rezende and A. Santoro and T. Schaul and C. Summerfield and G. Wayne and T. Weber and D. Wierstra and S. Legg and D. Hassabis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.08378},
year = {2017}
}