29、因果关系模型的累积学习与康德美学原理在AGI中的应用

因果关系模型的累积学习与康德美学原理在AGI中的应用

1. 因果关系模型的累积学习

在处理资源使用时，有一种通用的方法可以进行调整。当需要更快的结果时，就可以采用这种方式。当然，在所有情况下，原始模型都可以保留，并在需要更高精度或有更多计算资源可用时进行策略性检索。

1.1 生成因果关系模型

由于模型具有双向性，它们倾向于捕捉环境变量之间的真实因果关系。为了说明这一点，考虑这样一种情况：原因A有两个结果B和C。假设对于建模者来说，A在B和C之前出现，但B和C同时出现。可以用四个模型来描述每次看到A时所观察到的情况：
1. 模型M1: B ⇒ C
2. 模型M2: C ⇒ B
3. 模型M3: A ⇒ B
4. 模型M4: A ⇒ C

模型	描述
M1	B ⇒ C
M2	C ⇒ B
M3	A ⇒ B
M4	A ⇒ C

任何一个模型都能正确预测：如果你看到B，你就会看到C，反之亦然；如果你看到A，你就会看到B和C。然而，并非所有模型都能用于在A、B和C的领域中实现目标。例如，如果你想停止看