# Shane Legg [[Shane Legg]] は、2008年にUniversity of LuganoのFaculty of Informaticsへ博士論文 [[@2008__30papers__Machine Super Intelligence]] を提出した研究者である。同論文はMarcus Hutterの指導下で、主にDalle Molle Institute for Artificial Intelligence (IDSIA)において行われた研究をまとめる。(Source: [[@2008__30papers__Machine Super Intelligence]]) ## 研究上の位置づけ 博士論文では、心理学者とAI研究者による知能定義を整理し、「知能とは、広い範囲の環境で目標を達成するエージェントの能力を測るものである」という非形式的定義を採用した。これを強化学習とアルゴリズム的情報理論で形式化し、[[普遍知能尺度]]を提示した。(Source: [[@2008__30papers__Machine Super Intelligence]]) 論文の独自貢献として、環境クラスの分類、普遍知能尺度の具体的定式化、計算可能予測器の複雑性と証明可能性の限界、超知能機械の将来に関する総合考察を挙げる。一方、AIXIと普遍人工知能の基礎理論はMarcus Hutterの研究を解説・拡張したものであり、著者は章ごとの自身の寄与を前書きで明示している。(Source: [[@2008__30papers__Machine Super Intelligence]]) ## 知能定義の調査(2007年、Marcus Hutterとの共著論文) Marcus Hutterとの共著論文「A Collection of Definitions of Intelligence」(Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Vol.157, pp.17-24, 2007)で、専門家が提唱した70種類の異なる人工知能の定義を収集・整理した。『ディープラーニングを支える技術』第1章はこの調査を引用し、「環境変化に対応し学習する能力」「認知的複雑性に対応する能力」「抽象的に考え言語を運用できる能力」「多様な環境のさまざまな目標を達成できる能力」といった定義を挙げつつ、知能を統一的に扱える理論はいまだ打ち出されていないと述べる。(Source: [[@2022__Gihyo__ディープラーニングを支える技術 - Chapter 1 ディープラーニングと人工知能]]) ## 関連 - [[@2008__30papers__Machine Super Intelligence]] — 博士論文 - [[普遍知能尺度]] — 博士論文で形式化した中心概念 - [[コルモゴロフ複雑性]] — 環境の重み付けと計算限界の基礎 - [[知能爆発]] — 博士論文最終章で扱った超知能の帰結 - [[@2022__Gihyo__ディープラーニングを支える技術 - Chapter 1 ディープラーニングと人工知能]] — 知能定義調査(2007年)の引用元 ## 出典 - [[@2008__30papers__Machine Super Intelligence]] - Shane Legg, Marcus Hutter, "A Collection of Definitions of Intelligence", *Frontiers in Artificial Intelligence and Applications*, Vol.157, pp.17-24, 2007. - 岡野原大輔, 『ディープラーニングを支える技術』, 技術評論社, 2022, 第1章 §1.1.