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通用智能框架下的紐康姆難題
關(guān)鍵詞：紐康姆難題 證據(jù)決策論 因果決策論 通用歸納
摘要：面對(duì)紐康姆難題,主流的決策理論出現(xiàn)了分歧,采用期望效用最大化原則和占優(yōu)原則分別會(huì)導(dǎo)向兩種不同的選擇,這對(duì)決策理論構(gòu)成了一個(gè)挑戰(zhàn)。通過合適的概率計(jì)算,占優(yōu)原則可以看作一種極端的期望效用最大化原則,所以決策理論的基礎(chǔ)——追求效用最大化并不與占優(yōu)原則沖突,問題是——如何計(jì)算期望效用。紐康姆難題背后的關(guān)鍵也是如何通過概率把握因果,其核心是歸納預(yù)測(cè)問題。通用人工智能領(lǐng)域的通用歸納、通用智能模型刻畫的恰恰是因果預(yù)測(cè)問題,本文認(rèn)為,為了解決紐康姆難題發(fā)展各種新奇的決策理論是不必要的,而借助通用智能模型AIXI探討紐康姆難題中涉及到的因果性問題。
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