通用人工智能
Universal Artificial Intelligence
Marcus Hutter · 初版 2004 年
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- 8位 HN 评论者
简介
Decision Theory = Probability + Utility Theory + + Universal Induction = Ockham + Bayes + Turing = = A Unified View of Artificial Intelligence 本书从崭新的 algorithmic information theory 视角阐述 sequential decision theory。前者适用于已知环境中的 active agents，而后者适用于未知环境中的 passive prediction。本书介绍了这两个著名但截然不同的思想，并通过将它们统一为一种置身于任意未知环境的最优 reinforcement learning agent 的 parameter-free theory，消除了各自的局限性……
Hacker News 读者推荐
我强烈推荐 Marcus Hutter 的书：《通用人工智能：基于算法概率的序贯决策》（Universal Artificial Intelligence: Sequential Decisions Based On Algorithmic Probability，http://www.amazon.com/Universal-Artificial-Intelligence-Algo... ）。警告：你想跟上他的思路，需要相当扎实的数学功底外加一块黑板。到头来……
ccozan 在 HN 的推荐
……如果你想看能解决真实认知科学问题的可行练习，可以读《Cognition》。如果你想看酷炫炸裂到真正配得上“人工智能”这个词的东西，去读读 Hutter 的《通用人工智能》（Universal Artificial Intelligence）。
eli_gottlieb 在 HN 的推荐
这场讨论要是没提到 Marcus Hutter 的开山之作《通用人工智能：基于算法概率的序贯决策》[0]，那就不算完整。衡量智能的各种指标，大部分数学形式化体系都出自这本书。在这一框架下，当前 AI 技术的不足其实完全解释得通。……
jandrewrogers 在 HN 的推荐
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豆瓣 微信读书 京东 Open Library ISBN 3642060528
数据整理自 Hacker News 公开评论，数据来源 hackerbooks.org 与 Open Library。