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

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

Abstraction — периоды уровней 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.