Theoretical Foundations of Artificial General Intelligence

331 Pages·2012·4.478 MB·English

by  Pei Wang, Ben Goertzel (auth.), Pei Wang, Ben Goertzel (eds.)

ATLANTIS THINKINGMACHINES
VOLUME4
SERIESEDITOR: KAI-UWEKÜHNBERGER
Atlantis Thinking Machines
SeriesEditor:
Kai-UweKühnberger
InstituteofCognitiveScience
UniversityofOsnabrück,Germany
(ISSN:1877-3273)
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Theoretical Foundations of
Artificial General Intelligence
PeiWang(Ed.)
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BenGoertzel(Ed.)
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AtlantisThinkingMachines
Volume1:Enaction,Embodiment,EvolutionaryRobotics.SimulationModelsforaPost-Cognitivist
ScienceofMind-MariekeRohde,EzequielA.DiPaolo
Volume2:Real-WorldReasoning:TowardScalable,UncertainSpatiotemporal,Contextualand
CausalInference-BenGoertzel,NilGeisweiller,LúcioCoelho,PredragJanicic,CassioPennachin
Volume3:IntegrationofWorldKnowledgeforNaturalLanguageUnderstanding-Ekaterina
Ovchinnikova
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ISSN: 1877-3273
(cid:2)c 2012ATLANTISPRESS
Contents
1. Introduction 1
PeiWangandBenGoertzel
1.1 TheMatterofArtificialGeneralIntelligence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 TheMatterofTheoreticalFoundation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3 TheMatterofObjective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.4 TheMatterofApproach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.5 ChallengesattheHeartoftheMatter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.6 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2. ArtificialIntelligenceandCognitiveModelingHavetheSameProblem 11
NicholasL.Cassimatis
2.1 TheIntelligenceProblem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2 ExistingMethodsandStandardsarenotSufficient. . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.3 CognitiveModeling:TheModelFitImperative . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.4 ArtificialIntelligenceandCognitiveModelingCanHelpEachOther . . . . . . . . 21
2.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3. ThePiaget-MacGuyverRoom 25
SelmerBringsjordandJohnLicato
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.2 MoreonPsychometricAGI. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.3 Descartes’TwoTests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.4 Piaget’sViewofThinking&TheMagnetTest . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.5 TheLISAmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.6 Analogico-DeductiveReasoningintheMagnetTest . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.7 NextSteps. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
v
vi TheoreticalFoundationsofArtificialGeneralIntelligence
4. BeyondtheOctopus:FromGeneralIntelligencetowardaHuman-likeMind 49
SamS.AdamsandSteveBurbeck
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.2 OctopusIntelligence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.3 A“Ladder”ofIntelligence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
4.4 LinguisticGrounding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
4.5 ImplicationsoftheLadderforAGI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
5. OneDecadeofUniversalArtificialIntelligence 67
MarcusHutter
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
5.2 TheAGIProblem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
5.3 UniversalArtificialIntelligence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
5.4 FacetsofIntelligence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
5.5 SocialQuestions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
5.6 StateoftheArt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
5.7 Discussion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
6. DeepReinforcementLearningasFoundationforArtificialGeneralIntelligence 89
ItamarArel
6.1 Introduction:DecomposingtheAGIProblem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
6.2 DeepLearningArchitectures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
6.3 ScalingDecisionMakingunderUncertainty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
6.4 NeuromorphicDevicesScalingAGI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
6.5 ConclusionsandOutlook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
7. TheLIDAModelasaFoundationalArchitectureforAGI 103
UsefFaghihiandStanFranklin
7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
7.2 WhytheLIDAModelMayBeSuitableforAGI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
7.3 LIDAArchitecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
7.4 CognitiveArchitectures,FeaturesandtheLIDAModel . . . . . . . . . . . . . . . 108
7.5 Discussion,Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
Contents vii
8. TheArchitectureofHuman-LikeGeneralIntelligence 123
BenGoertzel,M.Iklé,andJ.Wigmore
8.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
8.2 KeyIngredientsoftheIntegrativeHuman-LikeCognitiveArchitectureDiagram . . 125
8.3 AnArchitectureDiagramforHuman-LikeGeneralIntelligence. . . . . . . . . . . 128
8.4 InterpretationandApplicationoftheIntegrativeDiagram . . . . . . . . . . . . . . 136
8.5 CognitiveSynergy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
8.6 WhyIsItSoHardtoMeasurePartialProgressTowardHuman-LevelAGI? . . . . 140
8.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
9. ANewConstructivistAI 145
KristinnR.Thórisson
9.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
9.2 TheNatureof(General)Intelligence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
9.3 ConstructionistAI:ACriticalLook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
9.4 TheCallforaNewMethodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
9.5 TowardsaNewConstructivistAI. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
9.6 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
10. TowardsanActualGödelMachineImplementation 173
BasR.SteunebrinkandJürgenSchmidhuber
10.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173
10.2 TheGödelMachineConcept . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
10.3 TheTheoreticalFoundationsofSelf-ReflectiveSystems . . . . . . . . . . . . . . 178
10.4 NestedMeta-CircularEvaluators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
10.5 AFunctionalSelf-ReflectiveSystem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186
10.6 Discussion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191
Appendix:DetailsofNotationUsed . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
11. ArtificialGeneralIntelligenceBeginswithRecognition 197
TsviAchler
11.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
11.2 EvaluatingFlexibility . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200
11.3 EvaluationofFlexibility . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209
11.4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216
viii TheoreticalFoundationsofArtificialGeneralIntelligence
12. TheoryBlendingasaFrameworkforCreativityinSystemsforGeneralIntelligence 219
MaricarmenMartinezetal.
12.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219
12.2 ProductivityandCognitiveMechanisms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221
12.3 Cross-DomainReasoning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
12.4 BasicFoundationsofTheoryBlending . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226
12.5 TheComplexPlane:AChallengingHistoricalExample. . . . . . . . . . . . . . . 228
12.6 OutlookforNextGenerationGeneralIntelligentSystems . . . . . . . . . . . . . . 233
12.7 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238
13. ModelingEmotionandAffect 241
JoschaBach
13.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241
13.2 EmotionandAffect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244
13.3 AffectiveStatesEmergingfromCognitiveModulation . . . . . . . . . . . . . . . 246
13.4 Higher-LevelEmotionsEmergingfromDirectingValencedAffects. . . . . . . . . 250
13.5 GeneratingRelevance:theMotivationalSystem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252
13.6 MotiveSelection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257
13.7 PuttingitAllTogether . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261
14. AGIandMachineConsciousness 263
AntonioChellaandRiccardoManzotti
14.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263
14.2 Consciousness. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264
14.3 MachineConsciousness. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267
14.4 Agent’sBody . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270
14.5 InteractionswiththeEnvironment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271
14.6 Time. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273
14.7 FreeWill . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274
14.8 Experience . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 275
14.9 Creativity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277
14.10 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 279
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 280
15. HumanandMachineConsciousnessasaBoundaryEffectintheConcept
AnalysisMechanism 283
RichardLoosemore
15.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283
15.2 TheNatureofExplanation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 288
15.3 TheRealMeaningofMeaning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297
15.4 SomeFalsifiablePredictions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 301
15.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 304
Contents ix
16. TheoriesofArtificialIntelligence 305
PeiWang
16.1 TheProblemofAITheory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305
16.2 NatureandContentofAITheories . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 308
16.3 DesiredPropertiesofaTheory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312
16.4 RelationsamongtheProperties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 317
16.5 IssuesontheProperties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 318
16.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 320
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321
Index 325
Chapter1
Introduction: What Is the Matter Here?
PeiWang1andBenGoertzel2
1TempleUniversity,USA
2NovamenteLLC,USA
[email protected], [email protected]
Thischapterprovidesageneralintroductiontothevolume,givinganoverviewoftheAGI
fieldandthecurrentneedforexplorationandclarificationofitsfoundations, andbriefly
summarizingthecontentsofthevariouschapters.
1.1 TheMatterofArtificialGeneralIntelligence
ArtificialGeneralIntelligence(AGI),roughlyspeaking,referstoAIresearchanddevel-
opmentinwhich“intelligence”isunderstoodasageneral-purposecapability,notrestricted
toanynarrowcollectionofproblemsordomains,andincludingtheabilitytobroadlygen-
eralizetofundamentallynewareas[4]. TheprecisedefinitionofAGIispartofthesubject
matteroftheAGIfield,anddifferenttheoreticalapproachestoAGImayembodydifferent
slants on the very conceptof AGI. In practicalterms, though, the variousresearchersin
thefieldshareastrongcommonintuitionregardingthecoreconcernsofAGI–andhowit
differsfromthe“narrowAI”thatcurrentlydominatestheAIfield.
In the earliest daysof AI research, in the middle of the last century, the objective of
thefieldwastobuild“thinkingmachines”withcapacitycomparabletothatofthehuman
mind[2,6,9].InthedecadesfollowingthefoundingoftheAIfield,variousattemptsarose
to attack the problem of human-levelartificial general intelligence, such as the General
ProblemSolver[7]andtheFifthGenerationComputerSystems[3]. Theseearlyattempts
failedtoreachtheiroriginalgoals,andintheviewofmostAIresearchers,failedtomake
dramaticconceptualorpracticalprogresstowardtheirgoals. Basedontheseexperiences,
1