AI 에이전트가 자체 프로그래밍 가능하도록하는 데 필요한 구성 요소는 무엇입니까?

AI 에이전트는 종종 "센서", "메모리", "기계 학습 프로세서"및 "반응"구성 요소를 갖는 것으로 생각됩니다. 그러나 이러한 머신이 반드시 자체 프로그래밍 AI 에이전트가되는 것은 아닙니다. 위에서 언급 한 부분 외에도 머신이 자체 프로그래밍 AI 에이전트가 될 수 있도록하는 데 필요한 다른 요소 나 세부 사항이 있습니까?

예를 들어, 2011 년의 논문 은 지능을 최대화하는 최적화 문제를 해결하는 것이 아래에 인용 된 것처럼 자체 프로그래밍 프로세스의 필수 기능이라고 선언했습니다.

시스템은 "인지 인프라"의 일부 요소에 대해 학습 할 때 자체 프로그래밍의 인스턴스를 수행한다고하며, 후자는 시스템의 "지능형 임계"기능의 퍼지 세트로 정의됩니다. 시스템 특징의 지능 임계는 "특징 품질"로서 정의되며, 다중 특징 시스템의 지능을 최대화하는 최적화 문제를 해결하는 관점에서 고려된다.

그러나 "지능 최적화"에 대한이 설명은 모호합니다. 누구나자가 프로그래밍 에이전트에 필요한 구성 요소를 명확하게 정의하거나 더 잘 요약 할 수 있습니까?

_{이 질문은 UID가 23 인 2014 비공개 베타에서 비롯된 것입니다.}

최고 수준에서 필요한 것은 이미 논의 된 다양한 시스템이 코드 객체를 통합하는 것입니다. 형식화 된 텍스트 객체를 기반으로 소스 코드 / 모델 아키텍처를 해석 할 수 있고 유용한 ML 모델이 있다는 점에서이를 이해하고 반응에 따라 코드를 변경하면 자체 프로그래밍 할 수 있습니다.

즉, 재귀 적으로 개선되는 지능의 기본 루프는 간단합니다. 자체를 검사하고 새 버전을 작성한 다음 새 버전을 검사하여 새 버전을 작성합니다.

어려운 구성 요소는 낮은 수준에 있습니다. 우리는 '센서'와 같은 새로운 개념을 발명 할 필요가 없습니다. 우리가해야 할 일은 개선을 감지하고 작성하기에 충분히 코드를 이해하는 작업과 동일한 매우 정교한 센서를 만드는 것입니다.