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汪军_A Theory of AI Agent_watermark.pdf

上传人: 张** 编号:155534 2024-02-15 14页 412.23KB

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本文探讨了人工智能(AI)代理作为系统的物理基础,强调了学习在生物体适应环境中的作用,并通过Maxwell的恶魔示例说明了AI代理如何减少系统的总熵。文章提出,AI代理需要维持一个世界模型来学习和制定最优策略,同时减少自身熵,以符合第二定律。关键数据包括:AI代理通过学习获得的每比特信息能量最大为kbTln2,其中kb是玻尔兹曼常数,T是温度。Szilard引擎与AI代理的结合展示了在等温条件下,智能反馈控制可以实现熵的减少。结论部分指出,简单的AI代理至少包含感知-决策循环,AI代理系统应被视为一个整体,AI代理能够降低外部世界的熵,但需要能量来维持其世界模型和最优策略。
"AI智能如何降低外部世界熵?" "AI智能行为背后的能量与信息关系是什么?" "如何构建一个具有感知-决策循环的简单AI代理?"
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