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[AI学术] 分类 AI 现象学:第一人称方法

发布于:2026-08-24 22:00 最后更新:2026-08-29 12:04
#algorithm #Machine Learning #Artificial Intelligence

本文提出一种以现象学为首的人工意识研究方法,将意识重新定义为主体通过其与世界的接口所产生的主观体验。我们把研究焦点转向第一人称结构,并用从 Q 网络导出的范畴模型来捕捉行为及其现象学不变量。Q 网络在此被视为编码主体‑世界交互的关系接口,类似于计算机的动态状态依赖于感官输入、先前状态和动作。基于此框架,我们构建了“接口意识”的严格数学描述,能够将信息处理嵌入到现象学结构中。该方法与 4E 认知理论相吻合,强调体验的具身、嵌入和扩展维度。最终,本文提供了一套基于范畴数学的关系式、现象学式的人工现象学解释。

$Q(s,a)=\mathbb{E}[r+\gamma \max_{a'} Q(s',a')]$

博主点评: 该工作将强化学习的 Q 网络与现象学联系起来,提供了新颖的数学视角,值得进一步实验验证。

原文链接: https://arxiv.org/abs/2608.20420

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