哥德尔机器的可行性

最近，我偶然发现了一个有趣的理论结构。所谓的 哥德尔机器

这是一个能够自我优化的通用问题解决器。适用于反应性环境。

据我了解，它可以作为通用图灵机的程序来实现，尽管它的要求远远超出了当前可用的硬件。我找不到很多细节。

这样的机器可以在实践中制造吗？它们至少在我们的宇宙中可行吗？

1. 这样的机器可以在实践中制造吗？

   是。Schmidhuber用“机器”来表示“计算机程序”。

2. 它们至少在我们的宇宙中可行吗？

   不是目前的形式-算法效率太低。

从一万米的角度来看，JürgenSchmidhuber（和以前的学生，例如Marcus Hutter）一直在研究将Levin搜索与贝叶斯推理相结合以设计出一般问题解决算法的想法。

Levin搜索背后的基本思想是，可以使用燕尾和Goedel代码来给出单个算法，该算法在恒定因素下仍是最佳的。松散地，您修复程序的Godel编码，然后运行每步骤运行一次第个程序的Turing机器。这意味着，如果第个程序对于某些问题是最优的，则Levin搜索将“仅”是慢倍的恒定因子。$n$$2^{n}$$n$$2^n$

他们做了很多工作，以使恒定因素变得不再那么愚蠢，令人恐惧，并且乐观地认为这种方案可以在实践中起作用。我（根据我在自动定理证明中的经验）非常怀疑，因为好的数据结构对于定理证明至关重要，而Goedel编码是可怕的数据结构。

但是，直到尝试使它生效，您才知道它无法工作！毕竟，我们已经生活在一个人们通过减少SAT来解决问题的世界中。