AIXI, o derivados, podrían desempeñar un papel en la solución de la inteligencia general artificial (AGI). Todavía estamos a cierta distancia de saber cómo construir un sistema de este tipo, por lo que los detalles del diseño del sistema, la lógica y la arquitectura aún son desconocidos. Bits y piezas de muchos campos se mueven constantemente hacia puntos de convergencia. Nuestra comprensión de varios aspectos de lo que se necesitará está mejorando a un ritmo acelerado rápidamente.
Por ejemplo, la comprensión reciente del valor del uso de unidades lineales rectificadas (ReLU) sobre las funciones logísticas sigmoideas ha producido una reducción significativa en el sobreajuste en los algoritmos de aprendizaje automático. Esto se traduce en un rendimiento de generalización sustancialmente mejorado.
La Neurociencia Cognitiva Computacional (CCN) está haciendo avances igualmente significativos en el modelado de procesos humanos de toma de decisiones. Existen varias teorías desarrolladas recientemente que arrojan resultados prometedores en entornos de laboratorio. Es probable que uno o más de ellos encuentren su camino en los sistemas de inteligencia artificial a medida que estos laboratorios solidifiquen sus descubrimientos.
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Hay pocas dudas de que habrá múltiples AGI cercanos (nAGI), definidos como sistemas de IA generalizables a un dominio amplio, como la medicina. Luego se combinarán varios nAGI para llegar a un AGI (imitando cómo nuestros cerebros ceden el control a diferentes áreas para diversas situaciones). El número de grupos que trabajan para tales sistemas es tan grande que es casi seguro que surgirán múltiples AGI. Algunos de estos pueden usar AIXI, otros usarán algo más.
