Доброго времени чтения, уважаемые пользователи Хабра!
В книге Педро Домингоса «Верховный алгоритм» приведено описание семейств различных алгоритмов, используемых при проектировании систем искусственного интеллекта.
В предлагаемой статье приведены доводы для специализации алгоритмов по уровням сложности.
Для алгоритмов Домингос предлагает цепочку из пяти разновидностей алгоритмов, каждый из которых может оценивать другой алгоритм на определенной стадии исследования. В данной статье предполагается, что алгоритмы логически следуют один за другим. Для обеспечения такого следования пару алгоритмов (Байеса и эволюционный) пришлось поменять местами, а также изменить точку входа в семейство алгоритмов. В предлагаемой модели цепочка начинается с обработки с помощью теоремы Байеса.
Приведу основные разделы (уровни сложности), которые можно исследовать для улучшения взаимодействия существующих алгоритмов.
Supergroup — разделы классификации областей применения:
Inanimate — неживая природа
Animate — живые существа, включая людей
Cosmic — наука, включая искусственный интеллект
Subgroup — алгоритмы ИИ, включая науку
Bayes — определение случайных связей
Evolution — эволюционные алгоритмы
Analogy — распознавание образов
Symbolic — символические вычисления
Gradient — математическая оптимизация
Начнем с уровня, о котором в настоящее время известно мало — то ли струны там летают, то ли темная материя.
Chaos — Inanimate — Bayes — не распознаваемый первичный хаос
Законы эволюции находят подтверждение в животном мире, однако эволюционные алгоритмы применимы и к микромиру с макромиром. Например, вращение одного объекта вокруг другого.
Fractal — Inanimate — Evolution — фрактальная структура для познания
К энергии по формуле Эйнштейна сводят и вещество, обладающее массой, и невесомые фотоны.
Energy — Inanimate — Analogy — энергия
Свойства информации во многом опережают появление вещества. К информации можно отнести не только энтропию, но и такие свойства Вселенной, как пространство и время.
Information — Inanimate — Symbolic — информация
К статическому уровню относятся системы с элементами. Существует большое количество искусственных систем, но геология и астрономия занимаются и естественными системами.
Static — Inanimate — Gradient — системы
Процессы (психические, социальные, экономические) отличают живую природу от неживой
Dynamic — Animate — Bayes — процессы
Синергетические явления, при которых человек управляет элементами неживой природы для изменения среды обитания, позволяют организовать жизненное пространство в соответствии с потребностями.
Market — Animate — Evolution — рынок
Важную роль в организации больших коллективов играет возможность объединения «по интересам»
Corporation — Animate — Analogy — корпорации
При дальнейшем усложнении фиксируются правила и появляются специализированные органы для контроля за исполнением правил.
Bureaucratic — Animate — Symbolic — бюрократический аппарат
При приближении к пределу населенности возникает необходимость в контроле за деятельностью, поддерживающей существующие экологические системы.
Ecology — Animate — Gradient — экология
По мере деятельности у человечества (или искусственных существ) появляется необходимость расширения занимаемой территории, что в настоящее время ведет к попыткам освоения космического пространства.
Space — Cosmic — Bayes — космическое пространство
Обмен идеями с целью расширения знания похож на механизм эволюции животных.
Intellect — Cosmic — Evolution — развитие науки
По мере увеличения количества идей возрастает необходимость в их классификации
Class — Cosmic — Analogy — классификация явлений
После классификации появляется возможность определения реакций членов классов на изменение окружающей среды.
General — Cosmic — Symbolic — определение законов природы
Появляется возможность оптимизации живой и не живой природы для благоприятствования развитию природы и общества.
Optimal — Cosmic — Gradient — определение оптимальной структуры
Возможно начало следующего витка изучения случайных проявлений.
Development — подготовка
Progress — развитие
Stabilization — стабилизация
Conservation — консервация (самостоятельно не используется, маскируется Development следующего уровня развития)
Matter — материальное
Abstract — абстрактное
Предполагается, что данный набор атрибутов составляет необходимое подмножество для применения известных алгоритмов машинного обучения. Использование таблицы уровней сложности позволяет проверить гипотезу о супергруппах, подгруппах, уровнях сложности на данных, размещаемых в сети Интернет.
Ссылки:
habr.com/post/259291 — Туннельное моделирование — версия 0.9
habr.com/ru/post/316198 — Предложение по модификации правил игры Жизнь
В книге Педро Домингоса «Верховный алгоритм» приведено описание семейств различных алгоритмов, используемых при проектировании систем искусственного интеллекта.
В предлагаемой статье приведены доводы для специализации алгоритмов по уровням сложности.
Для алгоритмов Домингос предлагает цепочку из пяти разновидностей алгоритмов, каждый из которых может оценивать другой алгоритм на определенной стадии исследования. В данной статье предполагается, что алгоритмы логически следуют один за другим. Для обеспечения такого следования пару алгоритмов (Байеса и эволюционный) пришлось поменять местами, а также изменить точку входа в семейство алгоритмов. В предлагаемой модели цепочка начинается с обработки с помощью теоремы Байеса.
Приведу основные разделы (уровни сложности), которые можно исследовать для улучшения взаимодействия существующих алгоритмов.
Supergroup — разделы классификации областей применения:
Inanimate — неживая природа
Animate — живые существа, включая людей
Cosmic — наука, включая искусственный интеллект
Subgroup — алгоритмы ИИ, включая науку
Bayes — определение случайных связей
Evolution — эволюционные алгоритмы
Analogy — распознавание образов
Symbolic — символические вычисления
Gradient — математическая оптимизация
Level — отдельные уровни сложности
Неживая природа:
Начнем с уровня, о котором в настоящее время известно мало — то ли струны там летают, то ли темная материя.
Chaos — Inanimate — Bayes — не распознаваемый первичный хаос
Законы эволюции находят подтверждение в животном мире, однако эволюционные алгоритмы применимы и к микромиру с макромиром. Например, вращение одного объекта вокруг другого.
Fractal — Inanimate — Evolution — фрактальная структура для познания
К энергии по формуле Эйнштейна сводят и вещество, обладающее массой, и невесомые фотоны.
Energy — Inanimate — Analogy — энергия
Свойства информации во многом опережают появление вещества. К информации можно отнести не только энтропию, но и такие свойства Вселенной, как пространство и время.
Information — Inanimate — Symbolic — информация
К статическому уровню относятся системы с элементами. Существует большое количество искусственных систем, но геология и астрономия занимаются и естественными системами.
Static — Inanimate — Gradient — системы
Живая природа:
Процессы (психические, социальные, экономические) отличают живую природу от неживой
Dynamic — Animate — Bayes — процессы
Синергетические явления, при которых человек управляет элементами неживой природы для изменения среды обитания, позволяют организовать жизненное пространство в соответствии с потребностями.
Market — Animate — Evolution — рынок
Важную роль в организации больших коллективов играет возможность объединения «по интересам»
Corporation — Animate — Analogy — корпорации
При дальнейшем усложнении фиксируются правила и появляются специализированные органы для контроля за исполнением правил.
Bureaucratic — Animate — Symbolic — бюрократический аппарат
При приближении к пределу населенности возникает необходимость в контроле за деятельностью, поддерживающей существующие экологические системы.
Ecology — Animate — Gradient — экология
надчеловеческие решения:
По мере деятельности у человечества (или искусственных существ) появляется необходимость расширения занимаемой территории, что в настоящее время ведет к попыткам освоения космического пространства.
Space — Cosmic — Bayes — космическое пространство
Обмен идеями с целью расширения знания похож на механизм эволюции животных.
Intellect — Cosmic — Evolution — развитие науки
По мере увеличения количества идей возрастает необходимость в их классификации
Class — Cosmic — Analogy — классификация явлений
После классификации появляется возможность определения реакций членов классов на изменение окружающей среды.
General — Cosmic — Symbolic — определение законов природы
Появляется возможность оптимизации живой и не живой природы для благоприятствования развитию природы и общества.
Optimal — Cosmic — Gradient — определение оптимальной структуры
Возможно начало следующего витка изучения случайных проявлений.
Периоды уровней развития:
Development — подготовка
Progress — развитие
Stabilization — стабилизация
Conservation — консервация (самостоятельно не используется, маскируется Development следующего уровня развития)
Abstraction — уровни абстрактности
Matter — материальное
Abstract — абстрактное
Заключение:
Предполагается, что данный набор атрибутов составляет необходимое подмножество для применения известных алгоритмов машинного обучения. Использование таблицы уровней сложности позволяет проверить гипотезу о супергруппах, подгруппах, уровнях сложности на данных, размещаемых в сети Интернет.
Ссылки:
habr.com/post/259291 — Туннельное моделирование — версия 0.9
habr.com/ru/post/316198 — Предложение по модификации правил игры Жизнь