摘要
大多数人工智能系统假设目标由设计者外生指定,而自目的性 AI 则探索智能体自主生成目标的机制。本文通过内在动机、因果干预学习及嵌入性等视角,指出嵌入性虽必要但不足以定义自目的性。核心问题在于智能体如何生成并相对化其“自我”边界以分配目标。文章提出了统一框架,涵盖量子化表述、非二元哲学解读及基于大语言模型的具体实例化,旨在解决智能体自我界定与理解的深层矛盾。
AI 推荐理由
论文探讨智能体自我生成目标及“自我”边界的相对化,属于自我进化与自适应的核心哲学与机制研究。
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