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Value Under Ignorance in Universal Artificial Intelligence
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-00800-8_30.png)
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摘要
En 中文
我们将AIXI强化学习智能体推广以接受更广泛的效用函数。为每种可能的交互历史分配效用迫使我们正视这种模糊性：智能体信念分布中的某些假设仅预测该历史的一个有限前缀，这有时被解释为意味着存在一个称为“半测度损失”的死亡概率。这种死亡解释提出了一种为这类历史前缀分配效用的方法。我们论证，将信念分布视为不精确概率分布，并将半测度损失视为完全无知，同样自然。这促使我们考虑使用不精确概率理论中的Choquet积分计算期望效用的后果，包括对其可计算性级别的研究。我们作为特例恢复了标准（递归）值函数。然而，在死亡解释下，我们最一般的期望效用无法被表征为这样的Choquet积分。
Keyword:
AIXI
utility functions
semimeasure loss
Choquet integrals
imprecise probability
期刊
A
IF:
0
论文数:
31
被引数:
0
机构
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