AIXI
ಎಐಎಕ್ಸ್ಐ ಎಂಬುದು ಕೃತಕ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಗಣಿತದ ಔಪಚಾರಿಕತೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಸೊಲೊಮೊನೊಫ್ ಇಂಡಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಅನುಕ್ರಮ ನಿರ್ಧಾರ ಸಿದ್ಧಾಂತದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಎಐಎಕ್ಸ್ಐ ಅನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ 2000 ರಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಕಸ್ ಹಟ್ಟರ್ ಅವರು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಎಐಎಕ್ಸ್ಐಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಹಲವಾರು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಹಟರ್ ಅವರ 2005 ರ ಪುಸ್ತಕ ಯೂನಿವರ್ಸಲ್ ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಸಾಬೀತಾಗಿವೆ. ಎಐಎಕ್ಸ್ಐ ಒಂದು ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ (ಆರ್ಎಲ್) ಏಜೆಂಟ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಪರಿಸರದಿಂದ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಒಟ್ಟು ಪ್ರತಿಫಲಗಳನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯಿಂದ, ಇದು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗಣಿಸಬಹುದಾದ ಊಹೆಯನ್ನು (ಅಥವಾ ಪರಿಸರ) ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಹಂತದ ಹಂತದಲ್ಲೂ, ಇದು ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಮುಂದಿನ ಕ್ರಮವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಎಷ್ಟು ಪ್ರತಿಫಲಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವು ನಿಜವಾದ ಪರಿಸರವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ನಂಬಿಕೆಯಿಂದ ವಾಗ್ದಾನ ಮಾಡಿದ ಬಹುಮಾನಗಳನ್ನು ತೂಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ಉದ್ದದಿಂದ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಓಕಾಮ್ನ ರೇಜರ್ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ದೀರ್ಘವಾದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಸಾಧ್ಯತೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಐಎಕ್ಸ್ಐ ನಂತರ ಈ ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ತೂಕದ ಮೊತ್ತದಲ್ಲಿ ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಒಟ್ಟು ಬಹುಮಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕ್ರಮವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. AIXI ಒಂದು ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಏಜೆಂಟ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಕೆಲವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮತ್ತು ಅಪರಿಚಿತ ಆದರೆ ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಪರಿಸರದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತದೆ. ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯು ಸಮಯದ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ, ಎಲ್ಲಿಂದ, AIXI ಏಜೆಂಟ್ನ ಜೀವಿತಾವಧಿಯು ಎಲ್ಲಿದೆ. ಹಂತ ಟಿ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಏಜೆಂಟ್ ಒಂದು ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಒಂದು ಅಂಗದ ಚಲನೆ) ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಪರಿಸರವು "ಗ್ರಹಿಕೆ" ಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು "ವೀಕ್ಷಣೆ" (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕ್ಯಾಮರಾ ಚಿತ್ರ) ಮತ್ತು ಬಹುಮಾನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಭವನೀಯತೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಅವಲೋಕನಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಫಲಗಳ "ಇತಿಹಾಸ" ಇರುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಪರಿಸರವನ್ನು ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ "ಗ್ರಹಿಕೆಗಳ" (ಅವಲೋಕನಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಫಲಗಳು) ಮೇಲೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಯಾವುದೇ ಮಾರ್ಕೊವ್ ಊಹೆ ಇಲ್ಲ (ಇತರ ಆರ್ಎಲ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ). ಈ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯು AIXI ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಗಮನಿಸಿ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಗಣಿಸಬಹುದಾದದನ್ನು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಗಮನಿಸಿ, ಅಂದರೆ, ಪರಿಸರದಿಂದ ಏಜೆಂಟ್ ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಅವಲೋಕನಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಫಲಗಳನ್ನು AIXI ಏಜೆಂಟ್ನ ಹಿಂದಿನ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಕೆಲವು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನಿಂದ (ಇದು ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ) ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು. ಎಐಎಕ್ಸ್ಐ ಏಜೆಂಟ್ನ ಏಕೈಕ ಗುರಿಯೆಂದರೆ ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವುದು, ಅಂದರೆ, ಹಂತ 1 ರಿಂದ ಎಂ ವರೆಗಿನ ಬಹುಮಾನಗಳ ಮೊತ್ತ. ಎಐಎಕ್ಸ್ಐ ಏಜೆಂಟ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನೀತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, ಇದು ಪ್ರತಿ ಹಂತದ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ, ಎಐಎಕ್ಸ್ಐ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸ್ಥಳ ಎಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರದಿಂದ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯ "ಗ್ರಹಿಕೆಗಳ" ಸ್ಥಳವಾಗಿದೆ. ಪರಿಸರವನ್ನು (ಅಥವಾ ಸಂಭವನೀಯತೆ ವಿತರಣೆಯನ್ನು) ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನೀತಿಯೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು (ಇದು ಒಂದು ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ):, ಇಲ್ಲಿ ಕ್ಲೈನ್ ಸ್ಟಾರ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಸಮಯದ ಹಂತದಲ್ಲಿ (ಇದು 1 ರಿಂದ m ವರೆಗಿನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ), AIXI, ಈ ಹಿಂದೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು (ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ) ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆಗಳ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಗಮನಿಸಿ (ಇದನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಬಹುದು), ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ ಅಥವಾ, ಪೂರ್ವಭಾವಿಗಳನ್ನು ಅಸ್ಪಷ್ಟಗೊಳಿಸಲು ಆವರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ, ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯಿಂದ, ಮೇಲಿನ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿ, AIXI ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ "ಭವಿಷ್ಯದ" ಮೇಲೆ ಒಟ್ಟು ಬಹುಮಾನದ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲು ನಾವು ಈ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ವಿಭಜಿಸೋಣ. ಪರಿಸರದಿಂದ ಸಮಯದ ಹಂತದಲ್ಲಿ AIXI ಏಜೆಂಟ್ ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ "ಗ್ರಹಿಕೆ" (ಇದು ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಬಹುಮಾನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ) (ಇದು ಅಜ್ಞಾತ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿದೆ). ಅಂತೆಯೇ, ಸಮಯದ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಎಐಎಕ್ಸ್ಐ ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಗ್ರಹಿಕೆಯಾಗಿದೆ (ಎಐಎಕ್ಸ್ಐ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿರುವ ಕೊನೆಯ ಹಂತದ ಹಂತ). ಇದು ಕಾಲದಿಂದ ಕಾಲಕ್ಕೆ ಬಹುಮಾನಗಳ ಮೊತ್ತವಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ AIXI ಸಮಯದ ಹಂತದಲ್ಲಿ ತನ್ನ ಕ್ರಮವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ನೋಡಬೇಕಾಗಿದೆ. ಮೊನೊಟೋನ್ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ (ನಿರ್ಣಾಯಕ) ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು (ಅಂದರೆ, ಎಲ್ಲಾ ಕ್ರಿಯೆಗಳು) ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಪರಿಸರದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಗ್ರಹಿಕೆಗಳನ್ನು "ಅನುಕರಿಸಲು" ಅಥವಾ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ (ಇದು ಪರಿಸರವನ್ನು "ಮಾದರಿ" ಮಾಡುತ್ತದೆ) ಮತ್ತು ಎಐಎಕ್ಸ್ಐ ಏಜೆಂಟ್ನ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆಃ ಈ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ, ಪರಿಸರವು "ಗಣನೀಯವಾಗಿದೆ" (ಮೇಲೆ ಹೇಳಿದಂತೆ). ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಮತ್ತು ನೈಜ ಪರಿಸರವನ್ನು (ಎಐಎಕ್ಸ್ಐ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುವ) "ಮಾದರಿ" ಮಾಡುವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಪರಿಸರವೂ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಇದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ (ಇದನ್ನು ಬಿಟ್ಗಳ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಆಗಿ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ). ಅದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಮೇಲಿನ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿ, ಎಲ್ಲಾ ಗಣಿಸಬಹುದಾದ ಪರಿಸರಗಳ ಮೇಲೆ (ಏಜೆಂಟ್ನ ಹಿಂದಿನದರೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುವ) ಮಿಶ್ರಣವಾಗಿ (ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಮೊತ್ತ) ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕು, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಅದರ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಿಂದ ಭಾರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಎ. ಐ. ಎಕ್ಸ್. ಐ ಏಜೆಂಟ್ನಿಂದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಈಗಾಗಲೇ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾದ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಅನುಕ್ರಮ ಎಂದು ಸಹ ಬರೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಇದು ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಅಂತೆಯೇ, ಮತ್ತು ಇದು ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಪರಿಸರದಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಗ್ರಹಿಕೆಗಳ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿದೆ. ಈ ಸಮೀಕರಣ ಅಥವಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಈಗ ಈ ಎಲ್ಲಾ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸೋಣ. ಟಿ ಹಂತದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಫಂಕ್ಷನ್ ಗರಿಷ್ಠ ಮಟ್ಟವನ್ನು ತಲುಪುವ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಎಐಎಕ್ಸ್ಐ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. AIXI ಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಯಂತ್ರ U ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ನ ಜೀವಿತಾವಧಿಯ m, ಇವುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರದ ನಿಯತಾಂಕವನ್ನು ರಿಯಾಯಿತಿಯ ಬಳಕೆಯಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು. ಹಟರ್ ಪ್ರಕಾರ, "ಎಐಎಕ್ಸ್ಐ" ಎಂಬ ಪದವು ಹಲವಾರು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಸೊಲೊಮೋನೋಫ್ನ ವಿತರಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ AIXI ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು, ಇದನ್ನು (ಇದು ಗ್ರೀಕ್ ಅಕ್ಷರ xi), ಅಥವಾ ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಇದು ಇಂಡಕ್ಷನ್ (I) ನೊಂದಿಗೆ AI "ಕ್ರಾಸ್ಡ್" (X) ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಇತರ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳಿವೆ. ಆಪ್ಟಿಮಾಲಿಟಿ ಎ. ಐ. ಎಕ್ಸ್. ಐ. ಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅದು ಪಡೆಯುವ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಒಟ್ಟು ಬಹುಮಾನಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕೆಳಗಿನ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಎಐಎಕ್ಸ್ಐ ಅತ್ಯುತ್ತಮವೆಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ. ಪ್ಯಾರೆಟೊ ಆಪ್ಟಿಮಾಲಿಟಿಃ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ ಎಲ್ಲಾ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ AIXI ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಬೇರೆ ಯಾವುದೇ ಏಜೆಂಟ್ ಇಲ್ಲ. ಸಮತೋಲಿತ ಪ್ಯಾರೆಟೊ ಆಪ್ಟಿಮಾಲಿಟಿಃ ಪ್ಯಾರೆಟೊ ಆಪ್ಟಿಮಾಲಿಟಿಯಂತೆ, ಆದರೆ ಪರಿಸರದ ತೂಕದ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಸ್ವಯಂ-ಆಪ್ಟಿಮೈಸಿಂಗ್ಃ ಏಜೆಂಟ್ನ ಜೀವಿತಾವಧಿಯ ಉದ್ದವು (ಸಮಯವಲ್ಲ) ಅನಂತಕ್ಕೆ ಹೋದಾಗ p ಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಗರಿಷ್ಠವನ್ನು ತಲುಪಿದರೆ ಪಾಲಿಸಿಯನ್ನು ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಸ್ವಯಂ-ಆಪ್ಟಿಮೈಸಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂ-ಆಪ್ಟಿಮೈಸಿಂಗ್ ನೀತಿಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪರಿಸರ ತರಗತಿಗಳಿಗೆ, ಎಐಎಕ್ಸ್ಐ ಸ್ವಯಂ-ಆಪ್ಟಿಮೈಸಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ. ಸಮತೋಲಿತ ಪ್ಯಾರೆಟೊ ಆಪ್ಟಿಮಾಲಿಟಿ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ನೀತಿಯನ್ನು ಪ್ಯಾರೆಟೊ ಆಪ್ಟಿಮಲ್ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಹಟರ್ ಮತ್ತು ಜಾನ್ ಲೈಕ್ ಅವರು ನಂತರ ತೋರಿಸಿದರು, ಇದು ಎಐಎಕ್ಸ್ಐಗಾಗಿ ಹಿಂದಿನ ಎಲ್ಲಾ ಆಪ್ಟಿಮಾಲಿಟಿ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅವರು ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎಐಎಕ್ಸ್ಐಗೆ ಮಿತಿಗಳಿವೆ. ಇದು ಬಾಹ್ಯ ಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಗ್ರಹಿಕೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿಫಲಗಳನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ. ಇದು ಕೇವಲ ಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆ ಮಾರ್ಗಗಳ ಮೂಲಕ ಪರಿಸರದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹಾನಿಗೊಳಗಾಗುವ ಅಥವಾ ಮಾರ್ಪಡಿಸಲ್ಪಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಆಡುಮಾತಿನಲ್ಲಿ, ಇದರರ್ಥ ಅದು ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಪರಿಸರದಿಂದ ತನ್ನನ್ನು ತಾನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಪರಿಸರವು ಗಣನೀಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಹ ಇದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸೊಲೊಮೊನಾಫ್ ಇಂಡಕ್ಷನ್, ಎಐಎಕ್ಸ್ಐ ನಂತಹ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಅಂಶಗಳು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದಕ್ಕೆ ಗಣಿಸಬಹುದಾದ ಅಂದಾಜುಗಳಿವೆ. ಅಂತಹ ಒಂದು ಅಂದಾಜು AIXItl ಆಗಿದೆ, ಇದು ಕನಿಷ್ಠ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಮಯ t ಮತ್ತು ಸ್ಪೇಸ್ l ಸೀಮಿತ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಪರಿಸರ ವರ್ಗದ ಎಐಎಕ್ಸ್ಐಗೆ ಮತ್ತೊಂದು ಅಂದಾಜು ಎಂದರೆ ಎಂಸಿ-ಎಐಎಕ್ಸ್ಐ (ಎಫ್ಎಸಿ-ಸಿಟಿಡಬ್ಲ್ಯೂ) (ಇದು ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಎಐಎಕ್ಸ್ಐ ಎಫ್ಎಸಿ-ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟ್ರೀ ವೇಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ), ಇದು ಭಾಗಶಃ ವೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ಯಾಕ್-ಮ್ಯಾನ್ನಂತಹ ಸರಳ ಆಟಗಳನ್ನು ಆಡುವಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಕಂಡಿದೆ. ಗೊಡೆಲ್ ಯಂತ್ರದ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು "ಯುನಿವರ್ಸಲ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ಃ ಎ ಮ್ಯಾಥಮೆಟಿಕಲ್ ಟಾಪ್-> ಡೌನ್ ಅಪ್ರೋಚ್", ಮಾರ್ಕಸ್ ಹಟರ್,; ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಜನರಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ನಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ, ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ನೋಡಿ. ಬಿ. ಗೋರ್ಟ್ಜೆಲ್ ಮತ್ತು ಸಿ. ಪೆನ್ನಾಚಿನ್, ಸ್ಪ್ರಿಂಗರ್, 2007, pp. 227-290,. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ನಿರ್ಧಾರ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ