抽象的
人类历史上最雄心勃勃的科学追求也许是一般人工智能的创造，这大致意味着AI比人类聪明或更聪明。机器学习社区中的主要方法是试图发现智力所需的每一个部分，并具有隐含的假设，即某些未来的小组将完成艰巨的任务，即弄清楚如何将所有这些作品结合到复杂的思维机器中。我将其称为“手动AI方法”。本文描述了另一个令人兴奋的道路，最终可能在生产一般AI方面更成功。它基于机器学习的清晰趋势，最终由更有效的，学习的解决方案取代了手工设计的解决方案。这个想法是创建一种AI生成的算法（AI-GA），该算法自动学习如何生产一般的AI。三个支柱对于方法至关重要：（1）元学习架构，（2）学习学习算法本身，以及（3）生成有效的学习环境。我认为，任何一种方法都可以首先产生一般的AI，并且两者在科学上都是值得的，而不论哪种是最快的道路。由于两者都很有前途，但是ML社区目前致力于手动方法，所以我认为我们的社区应该增加对AI-GA方法的研究投资。雷竞技是骗人的为了鼓励这样的研究，我描述了三个支柱雷竞技是骗人的中的每个支柱的有前途的工作。 I also discuss AI-GA-specific safety and ethical considerations. Because it it may be the fastest path to general AI and because it is inherently scientifically interesting to understand the conditions in which a simple algorithm can produce general AI (as happened on Earth where Darwinian evolution produced human intelligence), I argue that the pursuit of AI-GAs should be considered a new grand challenge of computer science research.
作者
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‘AI-GAS：AI生成算法，一种生产通用人工智能的替代范式”（PDF）
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