机器学习研究中最大的挑战之一是创建能够捕捉研究者目标的目标函数。特别是在讨论通用人工智能时，目标函数的定义非常棘手。

例如，这篇优秀的论文尝试定义一个目标函数来奖励智能体的好奇心。

如果我们能很好地测量智能行为，或许可以进行优化，使得如细胞自动机这样的模拟参数被优化，以最大化越来越智能行为的出现。

我隐约记得曾经遇到过一组跨学科的研究人员，他们试图使用信息论中的熵概念来测量智能行为，但现在找不到任何相关资源。那么，是否存在专门用于量化智能行为的科学领域呢？

回答：

该领域被称为整合信息理论，最初由Giulio Tononi提出。它试图通过正式定义意识的现象学体验来量化系统的意识，并计算一个名为Phi的值，作为“意识”的代理指标。