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教授，06/2024-现任工程系北卡罗来纳州A＆T州立大学（N.C. A＆T），格林斯伯勒，北卡罗来纳州教授，08/2018-05/2024北卡罗莱纳州北卡罗莱纳州应用工程技术系在夏洛特（Charlotte），Charlotte，Charlotte，Carlotte，Carlotte，Carlotte，Carlolina，7/2018;副教授，2013-6/2018； 8/2007-6/2013工程技术与建筑管理部（ETCM）助理教授弗吉尼亚理工学院和州立大学（弗吉尼亚理工大学），弗吉尼亚州研究助理，2006-2007；研究生研究助理，2000 - 2002年，工程科学与力学部（现为生物医学工程与力学）埃科尔理工学院，洛桑（EPFL），瑞士讲师和研究科学家洛桑，2003-2006建筑，公民和环境工程学伙伴，加利福尼亚州，加利福尼亚州，加利福尼亚州，加利福尼亚州，diaia doia doia，ucia doia doia a doia a doia。 2002-2003结构工程部
自我预测通用人工智能
强化学习 (RL) 算法通常利用学习和/或规划技术来得出有效的策略。事实证明，将这两种方法结合起来在解决复杂的顺序决策挑战方面非常成功，AlphaZero 和 MuZero 等算法就是明证，它们将规划过程整合到参数搜索策略中。AIXI 是通用贝叶斯最优代理，它利用通过全面搜索进行规划作为寻找最优策略的主要手段。在这里，我们定义了一个替代的通用贝叶斯代理，我们称之为 Self-AIXI，与 AIXI 相反，它最大限度地利用学习来获得良好的策略。它通过自我预测自己的动作数据流来实现这一点，这些数据流的生成方式与其他 TD(0) 代理类似，是通过对当前的在策略（通用混合策略）Q 值估计采取动作最大化步骤来生成的。我们证明 Self-AIXI 收敛到 AIXI，并继承了一系列属性，如最大 Legg-Hutter 智能和自我优化属性。
量子计算算法的简单介绍......
在本技术报告中，我们为非物理学家提供了量子计算的基本介绍。在本介绍中，我们详细描述了一些基础量子算法，包括：Deutsch-Jozsa 算法、Shor 算法、Grocer 搜索和量子计数算法，并简要介绍了 Harrow-Lloyd 算法。此外，我们还介绍了 Solomonoffi 归纳法，这是一种理论上最优的预测方法。然后，我们尝试使用量子计算来寻找更好的算法来近似 Solomonoffi 归纳法。这是通过使用其他量子计算算法中的技术来实现的，以加速计算速度先验，这是 Solomonoffi 先验的近似值，是 Solomonoffi 归纳法的关键部分。主要的限制因素是计算的概率通常非常小，以至于如果没有足够（通常大量）的试验，误差可能会大于结果。如果可以通过量子计算大幅加快 Solomonoffiduction 近似计算的速度，那么它就可以应用于智能代理领域，作为代理 AIXI 近似的关键部分。
量子计算算法简介及其在通用预测中的应用
在本技术报告中，我们为非物理学家提供了量子计算的基本介绍。在本介绍中，我们详细描述了一些基础量子算法，包括：Deutsch-Jozsa 算法、Shor 算法、Grocer 搜索和量子计数算法，并简要介绍了 Harrow-Lloyd 算法。此外，我们还介绍了 Solomonoffi 归纳法，这是一种理论上最优的预测方法。然后，我们尝试使用量子计算来寻找更好的算法来近似 Solomonoffi 归纳法。这是通过使用其他量子计算算法中的技术来实现的，以加速计算速度先验，这是 Solomonoffi 先验的近似值，是 Solomonoffi 归纳法的关键部分。主要的限制因素是计算的概率通常非常小，以至于如果没有足够（通常大量）的试验，误差可能会大于结果。如果可以通过量子计算大幅加快 Solomonoffiduction 近似计算的速度，那么它就可以应用于智能代理领域，作为代理 AIXI 近似的关键部分。
通用人工智能方法：分析
本文分析了实现 AGI 的不同方法，包括人脑模拟、AIXI 和集成认知架构。首先，本文定义了 AGI，并说明了其要求。对于提到的每种提议方法，都总结了相关方法，并详细介绍了其关键流程，展示了其运作方式。然后，分析了列出的每种方法，并考虑了各种因素，例如技术要求、计算能力和对要求的充分性。结论是，虽然有多种方法可以实现 AGI，例如人脑模拟和集成认知架构，但实现 AGI 最有希望的方法是集成认知架构。这是因为发现人脑模拟需要扫描技术，而这些技术很可能要到 2030 年代才能实现，因此不太可能在那之前创建出来。此外，集成认知架构降低了计算要求，并具有适合通用智能的功能，使其成为实现 AGI 的最有可能的方法。