AIXI
AIXI مصنوعی عمومی ذہانت کے لیے ایک نظریاتی ریاضیاتی رسم الخط ہے۔ یہ سولومونف انڈکشن کو ترتیب وار فیصلہ کے نظریہ کے ساتھ جوڑتا ہے۔ AIXI کو سب سے پہلے 2000 میں مارکس ہٹر نے تجویز کیا تھا اور AIXI سے متعلق کئی نتائج ہٹر کی 2005 کی کتاب یونیورسل آرٹیفیشل انٹیلی جنس میں ثابت ہوئے ہیں۔ اے آئی ایکس آئی ایک کمک سیکھنے (آر ایل) ایجنٹ ہے۔ یہ ماحول سے موصول ہونے والے متوقع کل انعامات کو زیادہ سے زیادہ کرتا ہے۔ بدیہی طور پر، یہ بیک وقت ہر کمپیوٹیبل مفروضے (یا ماحول) پر غور کرتا ہے۔ ہر وقت کے مرحلے میں، یہ ہر ممکنہ پروگرام کو دیکھتا ہے اور اس بات کا اندازہ کرتا ہے کہ اگلے اقدام کے لحاظ سے اس پروگرام سے کتنے انعامات حاصل ہوتے ہیں۔ اس کے بعد وعدہ شدہ انعامات کا وزن اس ساپیکش عقیدے سے کیا جاتا ہے کہ یہ پروگرام حقیقی ماحول کی تشکیل کرتا ہے۔ اس عقیدے کا حساب پروگرام کی لمبائی سے لگایا جاتا ہے: اوکیم کے استرا کے مطابق طویل پروگراموں کا امکان کم سمجھا جاتا ہے۔ اے آئی ایکس آئی پھر اس عمل کا انتخاب کرتا ہے جس میں ان تمام پروگراموں کی وزنی رقم میں سب سے زیادہ متوقع کل انعام ہوتا ہے۔ تعریف AIXI ایک کمک سیکھنے والا ایجنٹ ہے جو کچھ غیر معمولی اور نامعلوم لیکن کمپیوٹیبل ماحول کے ساتھ تعامل کرتا ہے۔ تعامل وقت کے مراحل میں آگے بڑھتا ہے، جہاں سے، AIXI ایجنٹ کی عمر کہاں ہے۔ وقت مرحلہ ٹی پر، ایجنٹ ایک عمل کا انتخاب کرتا ہے (جیسے۔ اعضاء کی حرکت) اور اسے ماحول میں انجام دیتا ہے، اور ماحول ایک "ادراک" کے ساتھ جواب دیتا ہے، جس میں ایک "مشاہدہ" (مثال کے طور پر، ایک کیمرہ امیج) اور ایک انعام ہوتا ہے، جو مشروط امکان کے مطابق تقسیم کیا جاتا ہے، جہاں اعمال، مشاہدات اور انعامات کی "تاریخ" ہے۔ اس طرح ماحول کو ریاضیاتی طور پر "ادراک" (مشاہدات اور انعامات) پر امکانات کی تقسیم کے طور پر پیش کیا جاتا ہے جو مکمل تاریخ پر منحصر ہوتے ہیں، اس لیے مارکوف کا کوئی مفروضہ نہیں ہے (جیسا کہ دیگر آر ایل الگورتھم کے برعکس)۔ دوبارہ نوٹ کریں کہ یہ امکان کی تقسیم AIXI ایجنٹ سے ناواقف ہے۔ مزید برآں، دوبارہ نوٹ کریں کہ یہ قابل حساب ہے، یعنی ایجنٹ کو ماحول سے موصول ہونے والے مشاہدات اور انعامات کا حساب کسی پروگرام (جو ٹورنگ مشین پر چلتا ہے) کے ذریعے لگایا جا سکتا ہے، جو کہ AIXI ایجنٹ کے ماضی کے اعمال کو دیکھتے ہوئے ہے۔ اے آئی ایکس آئی ایجنٹ کا واحد مقصد زیادہ سے زیادہ کرنا ہے، یعنی وقت کے مرحلے 1 سے ایم تک کے انعامات کا مجموعہ۔ اے آئی ایکس آئی ایجنٹ ایک اسٹاکسٹک پالیسی سے وابستہ ہے، جو وہ فنکشن ہے جسے وہ ہر وقت کے مرحلے پر اقدامات کا انتخاب کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے، جہاں اے آئی ایکس آئی کے تمام ممکنہ اقدامات کی جگہ ہے اور یہ تمام ممکنہ "ادراک" کی جگہ ہے جو ماحول کے ذریعے پیدا کیے جا سکتے ہیں۔ ماحول (یا امکان کی تقسیم) کو اسٹاکسٹک پالیسی کے طور پر بھی سوچا جا سکتا ہے (جو کہ ایک فنکشن ہے):، جہاں کلین اسٹار آپریشن ہے۔ عام طور پر، وقت کے مرحلے پر (جس کی حد 1 سے m تک ہوتی ہے)، AIXI، جو پہلے انجام دیے گئے اعمال رکھتے ہیں (جسے اکثر ادب میں مختصر کیا جاتا ہے) اور ادراکوں کی تاریخ کا مشاہدہ کرتے ہوئے (جسے مختصر کیا جا سکتا ہے)، عمل کو ماحول میں منتخب اور انجام دیتے ہیں، جس کی وضاحت مندرجہ ذیل ہے یا قوسین کا استعمال کرتے ہوئے، ترجیحات کو غیر واضح کرنے کے لیے، بدیہی طور پر، اوپر کی تعریف میں، AIXI تمام ممکنہ "مستقبل" پر کل انعام کے مجموعے کو وقت کے قدم آگے (یعنی، سے) تک سمجھتا ہے، ان میں سے ہر ایک کا وزن ایجنٹ کے ماضی (یعنی، پہلے انجام دیے گئے اعمال، اور موصول شدہ ادراک) سے مطابقت رکھنے والے پروگراموں (یعنی) کی پیچیدگی سے کرتا ہے جو پیدا کر سکتے ہیں۔ آئیے اس تعریف کو توڑتے ہیں تاکہ اسے مکمل طور پر سمجھنے کی کوشش کی جا سکے۔ اے آئی ایکس آئی ایجنٹ کو ماحول سے وقت پر موصول ہونے والا "ادراک" (جو مشاہدے اور انعام پر مشتمل ہوتا ہے) ہے (جو نامعلوم اور غیر معمولی ہے)۔ اسی طرح، اے آئی ایکس آئی کو وقت کے مرحلے پر موصول ہونے والا ادراک ہے (آخری وقت کا مرحلہ جہاں اے آئی ایکس آئی فعال ہے)۔ یہ وقتا فوقتا مراعات کا مجموعہ ہے، لہذا اے آئی ایکس آئی کو وقتا فوقتا اپنے عمل کا انتخاب کرنے کے لیے مستقبل پر غور کرنے کی ضرورت ہے۔ ایک مونوٹون یونیورسل ٹورنگ مشین کی نشاندہی کرتا ہے، اور یونیورسل مشین پر تمام (تعیناتی) پروگراموں پر محیط ہے، جو پروگرام اور اعمال کی ترتیب (یعنی تمام اعمال) کو ان پٹ کے طور پر وصول کرتا ہے، اور ادراک کی ترتیب پیدا کرتا ہے۔ اس طرح یونیورسل ٹورنگ مشین کا استعمال پروگرام (جو ماحول کو "ماڈل" بناتا ہے) اور اے آئی ایکس آئی ایجنٹ کے تمام اعمال کو دیکھتے ہوئے ماحولیاتی ردعمل یا ادراک کو "نقل" یا حساب کرنے کے لیے کیا جاتا ہے: اس لحاظ سے، ماحول "کمپیوٹیبل" ہے (جیسا کہ اوپر بیان کیا گیا ہے)۔ نوٹ کریں کہ، عام طور پر، وہ پروگرام جو موجودہ اور حقیقی ماحول کو "ماڈل" کرتا ہے (جہاں AIXI کو کام کرنے کی ضرورت ہے) نامعلوم ہے کیونکہ موجودہ ماحول بھی نامعلوم ہے۔ پروگرام کی لمبائی ہے (جسے بٹس کی سٹرنگ کے طور پر انکوڈ کیا جاتا ہے)۔ اس بات کو نوٹ کریں۔ لہذا، مندرجہ بالا تعریف میں، تمام کمپیوٹیبل ماحول (جو ایجنٹ کے ماضی سے مطابقت رکھتے ہیں) پر ایک مرکب (اس معاملے میں، ایک مجموعہ) کے طور پر تشریح کی جانی چاہئے، ہر ایک کا وزن اس کی پیچیدگی سے ہوتا ہے۔ نوٹ کریں کہ اس کے طور پر بھی لکھا جا سکتا ہے، اور یہ AIXI ایجنٹ کے ذریعے ماحول میں پہلے سے انجام دیے گئے اعمال کا سلسلہ ہے۔ اسی طرح، اور ماحول کی طرف سے اب تک پیدا کردہ ادراک کی ترتیب ہے۔ آئیے اب اس مساوات یا تعریف کو سمجھنے کے لیے ان تمام اجزاء کو ایک ساتھ رکھیں۔ وقت مرحلہ t پر، AIXI اس عمل کا انتخاب کرتا ہے جہاں فنکشن اپنی زیادہ سے زیادہ حد تک پہنچ جاتا ہے۔ پیرامیٹرز AIXI کے پیرامیٹرز یونیورسل ٹورنگ مشین U اور ایجنٹ کی لائف ٹائم m ہیں، جن کا انتخاب کرنے کی ضرورت ہے۔ مؤخر الذکر پیرامیٹر کو ڈسکاؤنٹنگ کے استعمال سے ہٹایا جا سکتا ہے۔ لفظ AIXI کے معنی ہٹر کے مطابق، لفظ "AIXI" کی کئی تشریحات ہو سکتی ہیں۔ AIXI سولومونف کی تقسیم کی بنیاد پر AI کے لیے کھڑا ہو سکتا ہے، جس کی نشاندہی (جو یونانی حرف xi ہے)، یا مثال کے طور پر کی جاتی ہے۔ یہ انڈکشن (I) کے ساتھ AI "کراسڈ" (X) کے لیے کھڑا ہو سکتا ہے۔ دیگر تشریحات بھی ہیں۔ بہترین AIXI کی کارکردگی کو موصول ہونے والے انعامات کی متوقع کل تعداد سے ماپا جاتا ہے۔ AIXI درج ذیل طریقوں سے بہترین ثابت ہوا ہے۔ پیریٹو اصلاح: ایسا کوئی دوسرا ایجنٹ نہیں ہے جو کم از کم ایک ماحول میں سختی سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہوئے تمام ماحول میں کم از کم AIXI کے ساتھ کارکردگی کا مظاہرہ کرے۔ متوازن پیریٹو کو بہتر بنانا: جیسے پیریٹو کو بہتر بنانا، لیکن ماحول کے وزن کے مجموعے پر غور کرنا۔ سیلف آپٹیمائزنگ: ایک پالیسی p کو ماحول کے لیے سیلف آپٹیمائزنگ کہا جاتا ہے اگر p کی کارکردگی نظریاتی حد تک پہنچ جاتی ہے جب ایجنٹ کی زندگی کی لمبائی (وقت نہیں) لامحدود تک جاتی ہے۔ ماحولیاتی کلاسوں کے لیے جہاں خود کو بہتر بنانے کی پالیسیاں موجود ہیں، اے آئی ایکس آئی خود کو بہتر بنا رہا ہے۔ بعد میں ہٹر اور جان لائک نے یہ دکھایا کہ متوازن پیریٹو اصلاح ساپیکش ہے اور کسی بھی پالیسی کو پیریٹو بہترین سمجھا جا سکتا ہے، جسے وہ اے آئی ایکس آئی کے لیے پچھلے تمام اصلاح کے دعووں کو کمزور کرنے کے طور پر بیان کرتے ہیں۔ تاہم، اے آئی ایکس آئی کی حدود ہیں۔ یہ بیرونی ریاستوں کے برخلاف ادراک کی بنیاد پر زیادہ سے زیادہ انعامات تک محدود ہے۔ یہ یہ بھی فرض کرتا ہے کہ یہ صرف عمل اور ادراک چینلز کے ذریعے ماحول کے ساتھ تعامل کرتا ہے، اور اسے نقصان یا ترمیم کے امکان پر غور کرنے سے روکتا ہے۔ بول چال میں، اس کا مطلب یہ ہے کہ یہ خود کو اس ماحول سے محصور نہیں سمجھتا جس کے ساتھ وہ تعامل کرتا ہے۔ یہ بھی فرض کرتا ہے کہ ماحول قابل حساب ہے۔ کمپیوٹیشنل پہلو جیسے سولومونف انڈکشن، AIXI ناقابل حساب ہے۔ تاہم، اس کے قابل حساب تخمینے موجود ہیں۔ ایسا ہی ایک تخمینہ اے آئی ایکس آئیٹل ہے، جو کم از کم بہترین ٹائم ٹی اور اسپیس ایل لمیٹڈ ایجنٹ کے ساتھ ساتھ کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ محدود ماحولیاتی کلاس کے ساتھ اے آئی ایکس آئی کا ایک اور تخمینہ ایم سی-اے آئی ایکس آئی (ایف اے سی-سی ٹی ڈبلیو) ہے (جس کا مطلب ہے مونٹی کارلو اے آئی ایکس آئی ایف اے سی-سیاق و سباق-درخت وزن)، جسے جزوی طور پر قابل مشاہدہ پی اے سی مین جیسے سادہ کھیل کھیلنے میں کچھ کامیابی حاصل ہوئی ہے۔ گوڈل مشین حوالہ جات "یونیورسل الگورتھمک انٹیلی جنس: ایک ریاضیاتی ٹاپ-> ڈاؤن اپروچ"، مارکس ہٹر، ؛ مصنوعی جنرل انٹیلی جنس میں بھی، ایڈز دیکھیں۔ بی گورٹزل اور سی پیناچن، سپرنگر، 2007، پی پی۔ 227-290،۔ بہترین فیصلے فیصلہ نظریہ مشین لرننگ