Logowanie
Zarejestruj się
Zresetuj hasło
Publikuj i Dystrybuuj
Rozwiązania Wydawnicze
Rozwiązania Dystrybucyjne
Dziedziny
Architektura i projektowanie
Bibliotekoznawstwo i bibliologia
Biznes i ekonomia
Chemia
Chemia przemysłowa
Filozofia
Fizyka
Historia
Informatyka
Inżynieria
Inżynieria materiałowa
Językoznawstwo i semiotyka
Kulturoznawstwo
Literatura
Matematyka
Medycyna
Muzyka
Nauki farmaceutyczne
Nauki klasyczne i starożytne studia bliskowschodnie
Nauki o Ziemi
Nauki o organizmach żywych
Nauki społeczne
Prawo
Sport i rekreacja
Studia judaistyczne
Sztuka
Teologia i religia
Zagadnienia ogólne
Publikacje
Czasopisma
Książki
Materiały konferencyjne
Wydawcy
Blog
Kontakt
Wyszukiwanie
EUR
USD
GBP
Polski
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Koszyk
Home
Czasopisma
Journal of Artificial General Intelligence
Tom 11 (2020): Zeszyt 1 (January 2020)
Otwarty dostęp
The Archimedean trap: Why traditional reinforcement learning will probably not yield AGI
Samuel Allen Alexander
Samuel Allen Alexander
| 15 paź 2020
Journal of Artificial General Intelligence
Tom 11 (2020): Zeszyt 1 (January 2020)
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Abstrakt
Referencje
Autorzy
Artykuły w tym zeszycie
Podgląd
PDF
Zacytuj
Udostępnij
Data publikacji:
15 paź 2020
Zakres stron:
70 - 85
Otrzymano:
16 lut 2020
Przyjęty:
29 wrz 2020
DOI:
https://doi.org/10.2478/jagi-2020-0004
© 2020 Samuel Allen Alexander, published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.
Samuel Allen Alexander
Quantitative Research Analyst, The U.S. Securities and Exchange Commission, New York Regional Office