Bom tempo de leitura, queridos usuários Habr!
O livro de Pedro Domingos “O algoritmo supremo” descreve famílias de vários algoritmos usados no design de sistemas de inteligência artificial.
Este artigo apresenta argumentos para especializar algoritmos por nível de dificuldade.
Para algoritmos, o Domingos oferece uma cadeia de cinco variedades de algoritmos, cada um dos quais pode avaliar um algoritmo diferente em um determinado estágio da pesquisa. Este artigo pressupõe que os algoritmos seguem logicamente um após o outro. Para garantir tal acompanhamento, alguns algoritmos (bayesiano e evolucionário) tiveram que ser trocados, bem como o ponto de entrada na família de algoritmos. No modelo proposto, a cadeia começa com o processamento usando o teorema bayesiano.
Darei as seções principais (níveis de dificuldade) que podem ser investigadas para melhorar a interação dos algoritmos existentes.
Supergrupo - seções de classificação de aplicativos:
Inanimado - Natureza Inanimada
Animar - seres vivos, incluindo seres humanos
Cósmica - ciência, incluindo inteligência artificial
Subgrupo - algoritmos de IA, incluindo ciência
Bayes - Definição de link aleatório
Evolução - algoritmos evolutivos
Analogia - reconhecimento de padrões
Simbólico - computação simbólica
Gradiente - Otimização matemática
Nível - níveis de dificuldade individuais
Natureza inanimada:
Vamos começar com um nível que atualmente é pouco conhecido - as cordas voam para lá ou a matéria escura.
Caos - Inanimado - Bayes - Caos Primário Irreconhecível
As leis da evolução são confirmadas no mundo animal, mas algoritmos evolutivos também são aplicáveis ao microcosmo com o macrocosmo. Por exemplo, a rotação de um objeto em torno de outro.
Fractal - Inanimado - Evolução - estrutura fractal para cognição
A fórmula de Einstein reduz tanto a matéria com massa quanto os fótons sem peso em energia.
Energia - Inanimado - Analogia - Energia
As propriedades da informação estão muito à frente da aparência da matéria. A informação pode incluir não apenas entropia, mas também propriedades do Universo como espaço e tempo.
Informação - Inanimado - Simbólico - Informação
O nível estático inclui sistemas com elementos. Há um grande número de sistemas artificiais, mas a geologia e a astronomia também lidam com sistemas naturais.
Estático - Inanimado - Gradiente - Sistemas
Vida selvagem:
Os processos (mentais, sociais, econômicos) distinguem a natureza viva da não-viva
Dinâmico - Animar - Bayes - processos
Os fenômenos sinérgicos, nos quais uma pessoa controla os elementos de natureza inanimada para mudar o ambiente, permitem organizar o espaço de acordo com as necessidades.
Mercado - Animação - Evolução - Mercado
Um papel importante na organização de grandes grupos é desempenhado pela possibilidade de unificação "por interesses"
Corporação - Animar - Analogia - corporações
Com mais complicações, as regras são fixas e órgãos especializados parecem monitorar a implementação das regras.
Burocrático - Animar - Simbólico - aparato burocrático
Ao se aproximar do limite populacional, torna-se necessário monitorar as atividades que suportam os sistemas ecológicos existentes.
Ecologia - Animação - Gradiente - Ecologia
decisões sobre-humanas:
Com a atividade da humanidade (ou criaturas artificiais), é necessário expandir o território ocupado, o que atualmente leva a tentativas de dominar o espaço sideral.
Espaço - Cósmico - Bayes - espaço sideral
A troca de idéias para expandir o conhecimento é semelhante ao mecanismo da evolução animal.
Intelecto - Cósmico - Evolução - ciência
À medida que o número de idéias aumenta, a necessidade de classificá-las aumenta.
Classe - Cósmica - Analogia - classificação de fenômenos
Após a classificação, torna-se possível determinar as reações dos alunos às mudanças ambientais.
Geral - Cósmica - Simbólica - a definição das leis da natureza
Há uma oportunidade de otimizar a natureza viva e a não viva para favorecer o desenvolvimento da natureza e da sociedade.
Ótima - Cósmica - Gradiente - determinação da estrutura ideal
Talvez o começo da próxima rodada de estudo de manifestações aleatórias.
Períodos de níveis de desenvolvimento:
Desenvolvimento - preparação
Progresso - Desenvolvimento
Estabilização - estabilização
Conservação - conservação (não usado de forma independente, mascarado Desenvolvimento do próximo nível de desenvolvimento)
Abstração - níveis de abstração
Matéria - Material
Resumo
Conclusão:
Supõe-se que esse conjunto de atributos seja um subconjunto necessário para a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina conhecidos. O uso da tabela de níveis de dificuldade permite testar a hipótese de supergrupos, subgrupos e níveis de dificuldade nos dados publicados na Internet.
Referências:
habr.com/post/259291 - Simulação de túnel - versão 0.9
habr.com/pt/post/316198 - Proposta para modificar as regras do jogo Life