知能の定量的定義

要旨: 我々は、任意の物理システムに対する知能の運用的で定量的な定義を提案する。システムの知能密度は、その独立した出力の対数と、その全体の記述長の比である。システムは、出力数に応じて記述長が増大する場合に記憶する。出力数が発散する一方で記述長が固定のままである場合に知っている。知っていることの基準は一般化である。各答えを個別に保存するのではなく、単一の有限の仕組みによって、入力が無限に広がる範囲にわたって正しい出力を生成できるなら、そのシステムはその領域を知っていると言える。この定義は、論理ゲートから脳までを含む、基盤に依存しない連続体として知能を位置づける。次に、領域にわたる意味とは、正しさが仕様化可能な状況で正しい出力を生み出す関数の選択と順序づけである、と論じる。また、先行する出力の文脈を条件としたときの出力の条件付きコルモゴロフ複雑性の逆数として、出力の文脈性の尺度を定義する。これにより、正しさと独立性が単一の条件へ統一される。これらは、正しさが仕様化可能な任意の領域において、「構文だけでは意味は不十分である」というサールの第三の前提を反駁する。