Dans cette vidéo, un expert dit: "Une façon de penser à ce qu'est l'intelligence [en particulier en ce qui concerne l'intelligence artificielle], c'est comme un processus d'optimisation."
L'intelligence peut-elle toujours être considérée comme un processus d'optimisation et l'intelligence artificielle peut-elle toujours être modélisée comme un problème d'optimisation? Et la reconnaissance des formes? Ou se trompe-t-il?
Réponses:
Une bonne réponse à cette question dépend de la raison pour laquelle vous souhaitez utiliser les étiquettes.
Quand je pense à «l'optimisation», je pense à un espace de solution et à une fonction de coût; c'est-à-dire qu'il existe de nombreuses réponses possibles qui pourraient être retournées et nous pouvons savoir quel est le coût d'une réponse particulière.
Dans cette vue, la réponse est "oui" - la reconnaissance de modèle est un cas où chaque modèle est une réponse possible, et la méthode d'optimisation essaie de trouver celle où le coût est le plus bas (c'est-à-dire, où la réponse correspond à ce que vous voulez qu'il corresponde).
Mais les problèmes d'optimisation les plus intéressants sont caractérisés par des espaces de solution exponentiels et des fonctions de coût propres, et peuvent donc être considérés plus comme des problèmes de `` recherche '', tandis que la plupart des problèmes de reconnaissance de modèle sont caractérisés par des espaces de solution simples et des fonctions de coût complexes, et cela peut sembler artificiel. pour les mettre ensemble.
(En général, je pense que l'optimisation et l'intelligence sont suffisamment liées pour que le pouvoir d'optimisation soit une bonne mesure de l'intelligence, et certainement une meilleure mesure de l' utilisation pratique de l'intelligence que la reconnaissance des formes.)
Je peux offrir deux perspectives (à première vue, contradictoires) à ce sujet:
D'abord:
Si la chaîne de lettres «abc» devient «abd», à quoi ressemblerait «faire la même chose» à «ijk»?
Ce n'est qu'un exemple d'un problème (appelé `` problèmes d'analogie de chaînes de lettres '') qui n'est pas facilement présenté comme un problème d'optimisation - il existe une gamme de réponses qui semblent convaincantes pour les humains, chacune pour sa propre raison structurelle spécifique . Certaines des subtilités de ces types de problèmes sont discutées en détail ici .
Deuxièmement:
Voici une perspective de très haut niveau sur AGI dans laquelle l' optimisation joue un rôle clé .
On ne sait pas du tout comment concilier ces deux échelles d'approche très différentes. En tant que personne qui fait des recherches d'optimisation pour gagner sa vie, je serais enclin à dire que, certainement à toutes fins pratiques actuelles , AGI ne peut pas vraiment être traité comme un problème d'optimisation, car la plupart des activités intéressantes ne se prêtent pas facilement à description via une fonction de coût.