奈特不确定性博弈作为通用人工智能测试平台
人工智能
2024-06-28 v2
摘要
可以说，在20世纪末和21世纪初的后半段，博弈一直被视为人工智能的果蝇。博弈是一组令人兴奋的测试平台，解决它们（就识别最优玩家而言）将导致机器拥有某种形式的通用智能，或者至少帮助我们获得构建智能机器的见解。在围棋、国际象棋和扑克等传统棋盘游戏以及雅达利2600系列等视频游戏中取得令人瞩目的成功之后，很明显情况并非如此。博弈已被成功攻克，但我们距离通用人工智能的发展（或者，更严厉的批评者可能会说，有用的人工智能发展！）还差得很远。在这篇简短的愿景论文中，我们认为，为了使博弈研究再次与通用人工智能路径相关，我们需要能够在博弈背景下处理\textit{奈特不确定性}，即智能体需要能够即时适应游戏规则的快速变化，而无需任何警告、先前的数据或模型访问权限。
引用
@article{arxiv.2406.18178,
title = {Games of Knightian Uncertainty as AGI testbeds},
author = {Spyridon Samothrakis and Dennis J. N. J. Soemers and Damian Machlanski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.18178},
year = {2024}
}