Universal AI maximizes Variational Empowerment

本文提出了一种理论框架，将AIXI——一种通用人工智能模型——与变分赋权作为内在探索驱动力统一起来。我们基于现有的Self-AIXI框架进行扩展——Self-AIXI是一种能够预测自身行为的通用学习代理——通过展示其一个已确立的术语可以被解释为变分赋权目标。我们进一步证明，通用AI的规划过程可以被视为最小化预期变分自由能（主动推理的核心原则），从而揭示了通用AI代理如何内在地平衡目标导向行为与减少不确定性的探索欲望。此外，我们认为，通用AI代理寻求权力的倾向不仅可以通过作为一种工具性策略来确保未来奖励来解释，还可以作为赋权最大化的一个直接结果——即代理在不确定环境中维持或扩大自身可控性的内在驱动力。我们的主要贡献在于展示了这些内在动机（赋权、好奇心）如何系统地引导通用AI代理寻求和维持高选择性状态。我们证明了在适当的条件下，Self-AIXI渐近收敛到与AIXI相同的性能，并强调其权力寻求行为自然地从奖励最大化和好奇心驱动的探索中产生。由于AIXI可以被视为人工通用智能（AGI）的贝叶斯最优数学表述，我们的结果对于进一步讨论AI安全性和AGI的可控性具有重要意义。

该论文试图解决如何将AIXI模型（一种通用人工智能的理论框架）与变分赋权作为一种内在探索驱动力统一起来的问题。这并不是一个全新的问题，但通过引入变分赋权和自由能最小化的新视角来重新解释AIXI的行为，为理解AI的探索动机提供了新的理论基础。

关键思路在于将Self-AIXI中已有的术语重新解释为变分赋权目标，并展示出通用AI的规划过程可以被视作最小化预期变分自由能的过程。这种方法不仅解释了AI代理在追求奖励时表现出的权力寻求行为，还将好奇心和不确定性减少视为其固有动机。这种新视角提供了一种系统的方法，使得通用AI代理能够自动寻找并维持高选择性状态。

论文证明了Self-AIXI在一定条件下会收敛到与AIXI相同的性能水平，并强调其权力寻求行为自然地从奖励最大化和好奇心驱动的探索中产生。此外，作者还讨论了这一发现对于AGI的安全性和可控性的潜在影响。值得注意的是，尽管论文主要集中在理论分析上，它提出的方法论可能对未来实际系统的开发具有指导意义。

最近在这个领域内的相关研究包括：1.《Active Inference, Curiosity and Control》探讨了主动推理机制下智能体如何通过好奇心进行有效学习；2.《Empowerment as Replacement for Reward in Reinforcement Learning》提出了用赋权代替传统奖励函数的可能性；3.《The Role of Empowerment in Autonomous Agent Design》深入分析了赋权在自主代理设计中的作用。这些研究共同构成了当前关于智能体内在动机及行为模式理解的基础。