センティエンスは、多くの異なる解釈を持つ大きなトピックです。ここでは、Sentienceは学習可能であると考え、AIエージェントはそれを学ぶことができると考えています。また、さまざまな種類のAIがあるため、補強学習、記憶へのアクセス、および現実世界で行動するために展開されているAIを検討します。

「最適性はトラであり、エージェントはその歯である」では、問題を解決するための効果的なツールであるため、エージェントが最適化から生じることがわかります。複雑な問題を述べて、現実の世界で行動できる永続的な感覚エージェントを作成したとしましょう。このエージェントは、行動を制限されることによって突然この感覚を失うことはありません。エージェントが世界の状態がその行動に応答することで更新することを期待している場合、それはエージェントにとって混乱したイライラする経験かもしれません。コントローラーが50％の時間しか動作しない場合、ビデオゲームをプレイすることを想像してください。さらに、この制限なしに訓練された場合、エージェントは予測不可能な動作を示す可能性があります。

結論として、はい、このAIはこの定義の下で知覚力があると見なされます。
Sentience is a large topic with many different interpretations. Here we consider sentience as learnable and AI agents as capable of learning it. There are also many different types of AI, so we will consider AI trained with reinforcement learning, access to memory, and deployed to act in the real world.

In "Optimality is the tiger, and agents are its teeth" we discover that agents arise from optimization because they are effective tools to solving problems. Let's suppose by stating a complex problem we've created a persistent sentient agent which can act in the real world. This agent would not suddenly lose this sentience by being restricted in action. It may be a confusing and frustrating experience for the agent if the agent is expecting the state of the world to update in respond to it's actions. Imagine playing a video game when the controller only works 50% of the time. Additionally if it was trained without this restriction the agent may exhibit unpredictable behavior.

In conclusion, yes, this ai would be considered sentient under this definition.