有机体能否适应不可预见的情形？
人工智能
2007-05-23 v1
摘要
提出了将有机体建模为自主智能系统的方案。该模型用于分析有机体在 various 环境条件下的学习过程。学习过程被划分为两种类型：在对象事先信息的存在与否下分别进行的强学习与弱学习。弱学习等同于适应性学习，当有机体（或系统）中已存在的事先程序被启动时。研究表明，无论是有机体还是任何自主智能系统，强学习都是不可能的。此外，也表明，有机体的知识库无法被更新。因此，有机体的所有行为程序都是先天的。本文提出了将条件反射建模为对环境参数一系列连续测量的方案。在此情况下，必须进行重复测量，以减少决策中的误差。
引用
@article{arxiv.cs/0604009,
title = {Can an Organism Adapt Itself to Unforeseen Circumstances?},
author = {Alexey V. Melkikh},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/0604009},
year = {2007}
}