Reward is Enough

Desc: RL
Finished?: Yes
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通用人工智能，是否能通过强化学习的奖励机制就实现

实现AGI，强化学习就够了？Sutton、Silver师徒联手：奖励机制足够实现各种目标

对reward构建AGI的可行性的分析和探讨

这篇文章实际上没有给出一个很好的方案通过reward来实现各种AGI的设计，但是给出了在每一种场景下的AGI的reward设计的设想把。和对用reward进行设计的可行性分析。
同时分析了：感知、社交、语言、泛化、模仿，这几个方面

类似地，如果人工智能体的经验流足够丰富，那么单一目标（例如电池寿命或生存）可能隐含地需要实现同样广泛的子目标的能力，因此奖励最大化应该足以产生一种通用人工智能。

这不久回到了最基础的问题，没有这种长线以及大量数据交互以及全面场景的经验流，来支撑这样一个AGI的学习，所以这不也是在现阶段上纸上谈兵嘛？

对这篇论文我的总结是，我不推荐详细阅读，我觉得收益有限，太理想化，其实和强化学习本身的假设也没有太多新东西，我们可以假设强化学习能带来一个AGI，但是对应的约束和限制确实是有点多了。