Turing 机会对其 Turing 测试结果感到好奇吗？关于智能物理学的三次非正式讲座

好奇心的本质是什么？是否存在某种科学方法来理解这种神秘力量的起源——它驱动着即使是最愚蠢的自然智能系统的行为，却在其最聪明的人工类似物中完全缺失？我们能否构建出对某事物产生好奇心的 AI 系统，即具有内在学习动机的系统？这种动机是可量化的吗？它是可实现的吗？我将从物理学的角度讨论这个问题。物理学与智能之间的关系源于这样一个事实：正确预测的信息不过是一种能量资源，而思维过程可以被视为通过感知和相应的决策行为来积累和消耗这种资源的过程。任何自主系统保持这种积累/消耗平衡尽可能高的自然动机，使得人们能够将描述思维过程动力学的问题视为一个资源优化问题。在此，我将提出并讨论一个这种自主系统的简单理论模型，我称之为自主 Turing 机（ATM）。ATM 的潜在吸引力在于，它是一个自驱动 AI 的模型，其唯一可用的能量资源就是信息本身。对于 ATM 而言，最优思维、学习和决策问题在概念上变得简单且在数学上易于处理。这一情况使得 ATM 成为研究智能行为动力学的理想试验场，并允许人们对真正智能的许多看似不可量化的特征进行量化。