10、人工智能中的信息理论与交互建模

人工智能中的信息理论与交互建模

在人工智能的研究领域中，信息理论和交互建模是两个至关重要的方面。本文将深入探讨两个不同但又相互关联的研究内容，一是关于OpenCog集成AGI系统中ECAN与ANGL组合的优势及应用前景，二是将代理动态表示为集合交集的信息理论方法及其相关性质。

1. ECAN+ANGL组合在OpenCog系统中的优势

在OpenCog集成AGI系统的研究中，ECAN（Economic Attention Networks）与ANGL的组合展现出了显著的优势。与单独使用ECAN相比，ECAN+ANGL组合在性能上有明显提升。具体表现如下：
- 性能提升 ：在绝大多数试验中，ECAN+ANGL组合的性能都优于单独的ECAN，只有在节点数量较少且噪声较小的特定试验中，两者表现差异不明显。
- 扩展性增强 ：随着节点数量的增加和训练噪声的增大，ECAN+ANGL组合的扩展性明显更好。

这一研究是受广义智能的几何概念启发，将信息几何思想应用于OpenCog系统的ECAN组件。其核心思想是让OpenCog基于“注意力概率分布”空间的Fisher - Rao空间中的测地线路径，将注意力从当前关注点转移到期望关注点。

不过，目前的研究结果虽然非常成功，但仍处于初步阶段。研究主要涉及少量孤立节点，尚未将其集成到整个AGI系统中。未来还有大量工作需要开展，以确定在完整的集成系统中，当节点数量达到数百万时，所报告的显著改进是否仍然有效。

为了解决大规模ECAN网络中可能出现的处理时间大幅增加的问题，研究团队计划在多核GPU机器上实现ECAN+ANGL，