AIXI
এআইএক্সআই হল কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তার জন্য একটি তাত্ত্বিক গাণিতিক আনুষ্ঠানিকতা। এটি সলোমনঅফ ইন্ডাকশনকে ক্রমিক সিদ্ধান্ত তত্ত্বের সাথে একত্রিত করে। এ. আই. এক্স. আই প্রথম 2000 সালে মার্কাস হাটার দ্বারা প্রস্তাবিত হয়েছিল এবং এ. আই. এক্স. আই সম্পর্কিত বেশ কয়েকটি ফলাফল হাটারের 2005 সালের বই ইউনিভার্সাল আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স-এ প্রমাণিত হয়েছে। এআইএক্সআই একটি রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (আরএল) এজেন্ট। এটি পরিবেশ থেকে প্রাপ্ত প্রত্যাশিত মোট পুরস্কারকে সর্বাধিক করে তোলে। স্বজ্ঞাতভাবে, এটি একই সাথে প্রতিটি গণনাযোগ্য অনুমান (বা পরিবেশ) বিবেচনা করে। প্রতিটি সময় ধাপে, এটি প্রতিটি সম্ভাব্য প্রোগ্রামের দিকে নজর দেয় এবং পরবর্তী পদক্ষেপের উপর নির্ভর করে সেই প্রোগ্রামটি কতগুলি পুরষ্কার তৈরি করে তা মূল্যায়ন করে। প্রতিশ্রুত পুরষ্কারগুলি তখন বিষয়গত বিশ্বাস দ্বারা ওজন করা হয় যে এই প্রোগ্রামটি প্রকৃত পরিবেশ গঠন করে। এই বিশ্বাসটি প্রোগ্রামের দৈর্ঘ্য থেকে গণনা করা হয়ঃ ওকামের রেজারের সাথে সামঞ্জস্য রেখে দীর্ঘতর প্রোগ্রামগুলির সম্ভাবনা কম বলে মনে করা হয়। এ. আই. এক্স. আই তারপর সেই ক্রিয়াটি নির্বাচন করে যার এই সমস্ত প্রোগ্রামের ওজনযুক্ত যোগফলের মধ্যে সর্বোচ্চ প্রত্যাশিত মোট পুরস্কার রয়েছে। সংজ্ঞা এআইএক্সআই একটি রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এজেন্ট যা কিছু অপ্রচলিত এবং অজানা কিন্তু গণনাযোগ্য পরিবেশের সাথে যোগাযোগ করে। মিথস্ক্রিয়াটি সময়ের ধাপে এগিয়ে যায়, থেকে, যেখানে এ. আই. এক্স. আই এজেন্টের জীবনকাল। সময় ধাপ টি-তে, প্রতিনিধি একটি ক্রিয়া বেছে নেয় (যেমন। একটি অঙ্গ আন্দোলন) এবং পরিবেশে এটি কার্যকর করে, এবং পরিবেশ একটি "উপলব্ধি" দিয়ে প্রতিক্রিয়া জানায়, যা একটি "পর্যবেক্ষণ" (যেমন, একটি ক্যামেরা চিত্র) এবং একটি পুরষ্কার নিয়ে গঠিত, যা শর্তাধীন সম্ভাবনা অনুসারে বিতরণ করা হয়, যেখানে কর্ম, পর্যবেক্ষণ এবং পুরষ্কারের "ইতিহাস" রয়েছে। এইভাবে পরিবেশকে গাণিতিকভাবে "উপলব্ধি" (পর্যবেক্ষণ এবং পুরষ্কার)-এর উপর সম্ভাব্যতা বিতরণ হিসাবে উপস্থাপন করা হয় যা সম্পূর্ণ ইতিহাসের উপর নির্ভর করে, তাই কোনও মার্কভ অনুমান নেই (অন্যান্য আরএল অ্যালগরিদমের বিপরীতে)। আবার লক্ষ্য করুন যে এই সম্ভাব্যতা বন্টনটি এ. আই. এক্স. আই এজেন্টের কাছে অজানা। উপরন্তু, আবার লক্ষ্য করুন যে এটি গণনাযোগ্য, অর্থাৎ, পরিবেশ থেকে এজেন্ট দ্বারা প্রাপ্ত পর্যবেক্ষণ এবং পুরষ্কারগুলি কোনও প্রোগ্রাম দ্বারা গণনা করা যেতে পারে (যা একটি টুরিং মেশিনে চলে), এআইএক্সআই এজেন্টের অতীত কর্মের পরিপ্রেক্ষিতে। এ. আই. এক্স. আই এজেন্টের একমাত্র লক্ষ্য হল সময় ধাপ 1 থেকে এম পর্যন্ত পুরষ্কারের সমষ্টি সর্বাধিক করা। এ. আই. এক্স. আই এজেন্ট একটি স্টোকাস্টিক নীতির সাথে যুক্ত, যা এটি প্রতিটি সময় ধাপে কর্ম নির্বাচন করতে ব্যবহার করে, এ. আই. এক্স. আই নিতে পারে এমন সমস্ত সম্ভাব্য কর্মের স্থান কোথায় এবং পরিবেশ দ্বারা উত্পাদিত হতে পারে এমন সমস্ত সম্ভাব্য "উপলব্ধির" স্থান কোথায়। পরিবেশ (বা সম্ভাব্যতা বন্টন) কে একটি স্টোকাস্টিক নীতি হিসাবেও ভাবা যেতে পারে (যা একটি ফাংশন):, যেখানে ক্লিন স্টার অপারেশন। সাধারণভাবে, সময় ধাপে (যা 1 থেকে মি পর্যন্ত), এ. আই. এক্স. আই, পূর্বে সম্পাদিত ক্রিয়াগুলি (যা প্রায়শই সাহিত্যে সংক্ষিপ্ত করা হয়) এবং উপলব্ধির ইতিহাস (যা হিসাবে সংক্ষিপ্ত করা যেতে পারে) পর্যবেক্ষণ করে, ক্রিয়াটি পরিবেশে বেছে নেয় এবং কার্যকর করে, নিম্নরূপ সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে বা, বন্ধনী ব্যবহার করে, পূর্বসূরীদের অস্পষ্ট করার জন্য স্বজ্ঞাতভাবে, উপরের সংজ্ঞায়, এ. আই. এক্স. আই সমস্ত সম্ভাব্য "ভবিষ্যতের" উপর মোট পুরস্কারের যোগফলকে বিবেচনা করে সময়ের ধাপ আগে (অর্থাৎ, থেকে) পর্যন্ত, এজেন্টের অতীতের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রোগ্রামগুলির (অর্থাৎ, দ্বারা) জটিলতা দ্বারা ওজন করে (অর্থাৎ, পূর্বে সম্পাদিত ক্রিয়াগুলি, এবং প্রাপ্ত উপলব্ধিগুলি) যা তৈরি করতে পারে। আসুন আমরা এই সংজ্ঞাটিকে ভেঙে দিই যাতে এটি পুরোপুরি বোঝার চেষ্টা করা যায়। এটি হল "উপলব্ধি" (যা পর্যবেক্ষণ এবং পুরস্কার নিয়ে গঠিত) যা পরিবেশ থেকে পর্যায়ক্রমে এ. আই. এক্স. আই এজেন্ট দ্বারা প্রাপ্ত হয় (যা অজানা এবং অপ্রচলিত)। একইভাবে, সময় ধাপে এ. আই. এক্স. আই দ্বারা প্রাপ্ত উপলব্ধি (শেষ পদক্ষেপ যেখানে এ. আই. এক্স. আই সক্রিয়)। এটি পর্যায়ক্রমে পর্যায়ক্রমে পুরস্কারের সমষ্টি, তাই এ. আই. এক্স. আই-কে পর্যায়ক্রমে তার পদক্ষেপ বেছে নেওয়ার জন্য ভবিষ্যতের দিকে নজর দিতে হবে। একটি মনোটোন সার্বজনীন টুরিং মেশিনকে বোঝায়, এবং সর্বজনীন মেশিনের সমস্ত (নির্ধারক) প্রোগ্রামের মধ্যে থাকে, যা প্রোগ্রাম এবং ক্রিয়াগুলির ক্রম (অর্থাৎ সমস্ত ক্রিয়া) ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করে এবং উপলব্ধির ক্রম তৈরি করে। সর্বজনীন টুরিং মেশিনটি এইভাবে পরিবেশের প্রতিক্রিয়া বা উপলব্ধিগুলি "অনুকরণ" বা গণনা করতে ব্যবহৃত হয়, প্রোগ্রাম (যা পরিবেশকে "মডেল" করে) এবং এ. আই. এক্স. আই এজেন্টের সমস্ত ক্রিয়াকলাপের পরিপ্রেক্ষিতেঃ এই অর্থে, পরিবেশটি "গণনাযোগ্য" (উপরে বর্ণিত হিসাবে)। লক্ষ্য করুন যে, সাধারণভাবে, যে প্রোগ্রামটি বর্তমান এবং প্রকৃত পরিবেশকে "মডেল" করে (যেখানে এ. আই. এক্স. আই-কে কাজ করতে হবে) তা অজানা কারণ বর্তমান পরিবেশটিও অজানা। এটি প্রোগ্রামের দৈর্ঘ্য (যা বিটের স্ট্রিং হিসাবে এনকোড করা হয়)। এটা মনে রাখবেন। অতএব, উপরের সংজ্ঞায়, সমস্ত গণনাযোগ্য পরিবেশে (যা এজেন্টের অতীতের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ) একটি মিশ্রণ (এই ক্ষেত্রে, একটি যোগফল) হিসাবে ব্যাখ্যা করা উচিত, প্রতিটি তার জটিলতা দ্বারা ওজনযুক্ত। লক্ষ্য করুন যে হিসাবেও লেখা যেতে পারে, এবং এটি এআইএক্সআই এজেন্ট দ্বারা পরিবেশে ইতিমধ্যে সম্পাদিত ক্রিয়াগুলির ক্রম। একইভাবে, এবং এটি এখন পর্যন্ত পরিবেশ দ্বারা উত্পাদিত উপলব্ধির ক্রম। এই সমীকরণ বা সংজ্ঞাটি বোঝার জন্য আসুন আমরা এখন এই সমস্ত উপাদানগুলিকে একত্রিত করি। সময় ধাপ টি-তে, এআইএক্সআই সেই ক্রিয়াটি বেছে নেয় যেখানে ফাংশনটি তার সর্বোচ্চ অর্জন করে। এ. আই. এক্স. আই-এর পরামিতিগুলি হল সার্বজনীন টুরিং মেশিন ইউ এবং এজেন্টের জীবনকাল এম, যা বেছে নেওয়া প্রয়োজন। পরের পরামিতিটি ছাড়ের মাধ্যমে অপসারণ করা যেতে পারে। এআইএক্সআই শব্দের অর্থ হাটারের মতে, "এআইএক্সআই" শব্দের বিভিন্ন ব্যাখ্যা থাকতে পারে। এ. আই. এক্স. আই সলোমনঅফের বিতরণের উপর ভিত্তি করে এ. আই-কে বোঝাতে পারে, যা দ্বারা চিহ্নিত করা হয় (যা গ্রীক অক্ষর xi), বা যেমন। এটি ইন্ডাকশন (আই) সহ এআই "ক্রসড" (এক্স)-এর জন্য দাঁড়াতে পারে। অন্যান্য ব্যাখ্যাও রয়েছে। সর্বোত্তম এআইএক্সআই-এর কর্মক্ষমতা এটি প্রাপ্ত প্রত্যাশিত মোট পুরষ্কারের সংখ্যা দ্বারা পরিমাপ করা হয়। এ. আই. এক্স. আই নিম্নলিখিত উপায়ে সর্বোত্তম বলে প্রমাণিত হয়েছে। পেরেটো অনুকূলতাঃ এমন কোনও এজেন্ট নেই যা কমপক্ষে একটি পরিবেশে কঠোরভাবে আরও ভাল পারফর্ম করার সময় সমস্ত পরিবেশে কমপক্ষে এআইএক্সআই হিসাবে পারফর্ম করে। ভারসাম্যপূর্ণ পেরেটো অনুকূলতাঃ পেরেটো অনুকূলতার মতো, তবে পরিবেশের একটি ওজনযুক্ত যোগফল বিবেচনা করে। স্ব-অনুকূলকরণঃ একটি নীতি পি-কে পরিবেশের জন্য স্ব-অনুকূলকরণ বলা হয় যদি পি-এর কার্যকারিতা তাত্ত্বিক সর্বোচ্চের কাছে পৌঁছায় যখন এজেন্টের জীবনকালের দৈর্ঘ্য (সময় নয়) অনন্তের দিকে যায়। পরিবেশগত শ্রেণীগুলির জন্য যেখানে স্ব-অনুকূল নীতি রয়েছে, এআইএক্সআই হল স্ব-অনুকূল। পরে হাটার এবং জ্যান লেইক দেখিয়েছিলেন যে ভারসাম্যপূর্ণ পেরেটো অনুকূলতা বিষয়গত এবং যে কোনও নীতিকে পেরেটো অনুকূল হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে, যা তারা এআইএক্সআই-এর জন্য পূর্ববর্তী সমস্ত অনুকূলতার দাবিকে দুর্বল করে বলে বর্ণনা করে। তবে, এআইএক্সআই-এর সীমাবদ্ধতা রয়েছে। এটি বাহ্যিক অবস্থার বিপরীতে উপলব্ধির উপর ভিত্তি করে সর্বাধিক পুরষ্কারের মধ্যে সীমাবদ্ধ। এটি আরও ধরে নেয় যে এটি কেবল ক্রিয়া এবং উপলব্ধি চ্যানেলের মাধ্যমে পরিবেশের সাথে মিথস্ক্রিয়া করে, এটি ক্ষতিগ্রস্ত বা পরিবর্তিত হওয়ার সম্ভাবনা বিবেচনা করা থেকে বিরত রাখে। কথোপকথনে, এর অর্থ হল যে এটি যে পরিবেশের সাথে যোগাযোগ করে তার দ্বারা নিজেকে নিয়ন্ত্রিত বলে মনে করে না। এটি অনুমান করে যে পরিবেশটি গণনাযোগ্য। গণনামূলক দিক যেমন সলোমনঅফ ইন্ডাকশন, এ. আই. এক্স. আই গণনাযোগ্য নয়। তবে, এর গণনাযোগ্য অনুমান রয়েছে। এই ধরনের একটি অনুমান হল এ. আই. এক্স. আই. টি. এল, যা কমপক্ষে সেরা সময় টি এবং স্পেস এল লিমিটেড এজেন্ট হিসাবে কাজ করে। সীমাবদ্ধ পরিবেশ শ্রেণী সহ এ. আই. এক্স. আই-এর আরেকটি অনুমান হল এম. সি-এ. আই. এক্স. আই (এফ. এ. সি-সি. টি. ডব্লিউ) (যা মন্টে কার্লো এ. আই. এক্স. আই এফ. এ. সি-প্রসঙ্গ-গাছ ওজনকে বোঝায়), যা আংশিকভাবে পর্যবেক্ষণযোগ্য প্যাক-ম্যানের মতো সহজ গেম খেলে কিছুটা সাফল্য পেয়েছে। আরও দেখুন গোডেল মেশিন রেফারেন্স "ইউনিভার্সাল অ্যালগরিদমিক ইন্টেলিজেন্সঃ এ ম্যাথমেটিকাল টপ-> ডাউন অ্যাপ্রোচ", মার্কাস হাটার, কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তায়, সংস্করণ। বি. গোয়ার্টজেল এবং সি. পেনাচিন, স্প্রিঙ্গার, 2007, পৃ। 227-290,। সর্বোত্তম সিদ্ধান্ত সিদ্ধান্ত তত্ত্ব মেশিন লার্নিং