FDT 在逻辑不确定性下如何定义？决策理论社区深入争论
jessi_cata · x · 2026-10-05
jessicata 与 benrhoffman 等人就 FDT（函数决策理论） 的技术基础展开了一段高质量的 X 讨论线程。
核心问题：标准 FDT 要求解 "找到动作 a 使 E[U | do(A() = a)] 最大化"，其中 A 是代表智能体源码输出的固定数学函数。但朴素地计算这个期望需要知道 A（自己的源码，至少到数学等价）。jessicata 指出即便知道源码，也可能因逻辑不确定性而不知道自己的决策——这在逻辑归纳 EDT（logical inductor EDT）中很关键，但标准 FDT 并不等同于此。
进一步的难题：
- 若只掌握关于 A 的部分信息（如从先验 P(A=z) 采样），如何操作化 E[U | do(A() = a)]？是先采样 z、再对先验平均 E[U | do(z() = a), A=z]，还是别的做法？目前并不明确。
- 囚徒困境场景下，双方"用相似标准评估策略"意味着什么？benrhoffman 主张假设智能体能枚举全部可行策略并有限时间评估（或用采样类元策略），并认为当智能体知道自己将与他人使用相同标准时，就是"对所有这类智能体联合评估"。
benrhoffman 还表示，这场讨论帮他厘清了 FDT、LDT、TDT 的差别：他怀疑 FDT "要求过高以至于自相矛盾"，而对 LDT（至少 TDT）没有这种异议。jessicata 补充 FDT 智能体不必推理"源码不同会怎样"，只推理"同一源码输出不同值会怎样"。
所属事件:决策理论社区激辩FDT在逻辑不确定性下的定义(2 条相关)→
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