32、人工智能中的环境语义分析与感知设计

人工智能中的环境语义分析与感知设计

1. AIQ测试中的语义分析

在AIQ测试的默认设置验证中，实施的扩展SEP - ext和SDP在使用AIQ测试代理时应被采用。环境程序的语义分析结果表明，尽管它本质上必然是不完整的且只是一种估计，但仍是一种有用的方法。

目前存在一些未来可开展工作的方向：
- 由于语义分析能够识别程序类别，因此可以研究每个类别对代理结果的确切影响。
- 已识别出一类环境程序，在这类程序中代理的奖励几乎总是随机的。虽然这类程序具有区分性，但可实现的平均累积奖励有限，会对AIQ分数产生负面影响，因此需要探索将此类情况纳入整体分数的方法。
- 在BF程序采样器的现有扩展中，未解决某些需要不同方法解决的无意义代码类型。当解决已识别的问题后，可考虑进行第二轮语义分析，因为目前一些不常见的问题可能会变得更加普遍。

相关资源获取链接如下：
|资源类型|链接|
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|分析和实验的完整结果|https://github.com/xvado00/IATEP/archive/v1.0.zip|
|进行语义分析的工具|https://github.com/xvado00/SemAnEP - tool/archive/v1.0.zip|
|改进测试的完整源代码|https://github.com/xvado00/AIQ/archive/v1.2.zip|

2. 通用人工智能视角下感知的本质

在通用人工智能（AGI）系统中，感知通常指系统与环境交互过程中对感官信息的组织和解释。传统的感知过程常被视为多层次的泛化或抽象，将各种模块化的感官