In diesem Video sagt ein Experte: "Eine Möglichkeit, darüber nachzudenken, was Intelligenz ist [speziell in Bezug auf künstliche Intelligenz], ist ein Optimierungsprozess."
Kann Intelligenz immer als Optimierungsprozess betrachtet werden und kann künstliche Intelligenz immer als Optimierungsproblem modelliert werden? Was ist mit der Mustererkennung? Oder charakterisiert er falsch?
Antworten:
Eine gute Antwort auf diese Frage hängt davon ab, wofür Sie die Etiketten verwenden möchten.
Wenn ich an "Optimierung" denke, denke ich an einen Lösungsraum und eine Kostenfunktion. Das heißt, es gibt viele mögliche Antworten, die zurückgegeben werden könnten, und wir können wissen, wie hoch die Kosten für eine bestimmte Antwort sind.
In dieser Ansicht lautet die Antwort "Ja". Die Mustererkennung ist ein Fall, in dem jedes Muster eine mögliche Antwort ist, und die Optimierungsmethode versucht, das Muster zu finden, bei dem die Kosten am niedrigsten sind (dh bei dem die Antwort mit Ihrer übereinstimmt will, dass es passt).
Die interessantesten Optimierungsprobleme sind jedoch durch exponentielle Lösungsräume und saubere Kostenfunktionen gekennzeichnet und können daher eher als Suchprobleme angesehen werden, während die meisten Mustererkennungsprobleme durch einfache Lösungsräume und komplizierte Kostenfunktionen gekennzeichnet sind und sich möglicherweise unnatürlich anfühlen die beiden zusammenzufügen.
(Im Allgemeinen denke ich, dass Optimierung und Intelligenz so eng miteinander verbunden sind, dass Optimierungskraft ein gutes Maß für Intelligenz und sicherlich ein besseres Maß für den praktischen Einsatz von Intelligenz ist als die Mustererkennung.)
Ich kann dazu zwei (auf den ersten Blick widersprüchliche) Perspektiven anbieten:
Zuerst:
Wenn die Buchstabenfolge 'abc' zu 'abd' wird, wie würde "dasselbe tun", um 'ijk' zu machen?
Dies ist nur ein Beispiel für ein Problem (sogenannte "Letter-String-Analogie-Probleme"), das nicht einfach als Optimierungsproblem zu definieren ist. Es gibt eine Reihe von Antworten, die für den Menschen aus eigenen strukturspezifischen Gründen überzeugend erscheinen . Einige der Feinheiten dieser Art von Problemen werden hier ausführlich erörtert .
Zweitens:
Hier ist eine sehr allgemeine Perspektive auf AGI, bei der die Optimierung eine Schlüsselrolle spielt .
Es ist überhaupt nicht klar, wie diese beiden sehr unterschiedlichen Herangehensweisen miteinander in Einklang gebracht werden könnten. Als jemand, der seinen Lebensunterhalt mit Optimierungsforschung verdient, würde ich gerne sagen, dass AGI für alle aktuellen praktischen Zwecke nicht wirklich als Optimierungsproblem behandelt werden kann, da sich die meisten interessanten Aktivitäten nicht ohne weiteres eignen Beschreibung über eine Kostenfunktion.