AIエージェントを自己プログラミング可能にするために必要なコンポーネントは何ですか？

AIエージェントは、多くの場合、「センサー」、「メモリ」、「機械学習プロセッサ」、「反応」コンポーネントを備えていると考えられています。ただし、これらを備えたマシンが必ずしもセルフプログラミングAIエージェントになるわけではありません。上記のパーツ以外に、マシンを自己プログラミングAIエージェントとして機能させるために必要なその他の要素や詳細はありますか？

たとえば、2011年の論文では、インテリジェンスを最大化する最適化問題を解決することは、以下に引用するように、自己プログラミングプロセスに不可欠な機能であると宣言しました。

システムは、その「認知インフラストラクチャ」の一部の要素に関する学習を受けると、自己プログラミングのインスタンスを実行すると言われています。システム機能のインテリジェンスクリティカル性は、「機能品質」として定義され、マルチ機能システムのインテリジェンスを最大化するという最適化問題を解決するという観点から検討されます。

ただし、この「インテリジェンスの最適化」の説明は曖昧です。セルフプログラミングエージェントに必要なコンポーネントの明確な定義またはより良い要約を誰かが提供できますか？

_{この質問は2014年のクローズドベータ版のもので、質問者のUIDは23です。}

最高レベルで必要なのは、すでに説明したさまざまなシステムがコードオブジェクトを組み込むことだけです。それを支えるフォーマットされたテキストオブジェクトからソースコード/モデルアーキテクチャを解釈でき、有用なMLモデルを持っているという点でそれらを「理解」でき、その反応によってコードを変更できれば、自己プログラミングできます。

つまり、インテリジェンスを再帰的に改善する背後にある基本的なループは単純です。それはそれ自身を調べ、新しいバージョンを書き、それからその新しいバージョンがそれ自体を調べて新しいバージョンを書きます。

難しいコンポーネントは低いレベルにあります。「センサー」のような新しい概念を考案する必要はありません。必要なのは、改善を検出して書き込むのに十分なコードを理解するタスクと同等の非常に高度なセンサーを構築することです。