Em este vídeo um especialista diz: "Uma maneira de pensar sobre o que é inteligência [especificamente com relação à inteligência artificial], é como um processo de otimização."
A inteligência sempre pode ser vista como um processo de otimização e a inteligência artificial sempre pode ser modelada como um problema de otimização? E o reconhecimento de padrões? Ou ele está descaracterizando?
Respostas:
Uma boa resposta para essa pergunta depende do motivo pelo qual você deseja usar os rótulos.
Quando penso em "otimização", penso em um espaço de solução e uma função de custo; ou seja, existem muitas respostas possíveis que podem ser retornadas e podemos saber qual é o custo de qualquer resposta específica.
Nessa visão, a resposta é "sim" - o reconhecimento de padrões é um caso em que cada padrão é uma resposta possível, e o método de otimização está tentando encontrar aquele em que o custo é mais baixo (ou seja, onde a resposta corresponde ao que você quer que ele corresponda).
Porém, os problemas de otimização mais interessantes são caracterizados por espaços de solução exponenciais e funções de custo limpas, e podem ser considerados mais como problemas de 'pesquisa', enquanto a maioria dos problemas de reconhecimento de padrões são caracterizados por espaços de solução simples e funções de custo complicadas, e pode parecer artificial. para colocar os dois juntos.
(Em geral, acho que a otimização e a inteligência estão profundamente ligadas o suficiente para que o poder de otimização seja uma boa medida de inteligência e certamente uma melhor medida do uso prático da inteligência do que o reconhecimento de padrões.)
Posso oferecer duas perspectivas (à primeira vista, conflitantes) sobre isso:
Primeiramente:
Se a sequência de letras 'abc' se tornar 'abd', como seria "fazer a mesma coisa" com 'ijk'?
Este é apenas um exemplo de um problema (os chamados 'problemas de analogia de cadeia de letras') que não é facilmente enquadrado como um problema de otimização - há uma série de respostas que parecem atraentes para os seres humanos, cada uma por sua própria razão estruturalmente específica . Algumas das sutilezas desses tipos de problemas são discutidas em detalhes aqui .
Em segundo lugar:
Aqui está uma muito perspectiva de alto nível sobre AGI em que a otimização desempenha um papel fundamental .
Não está claro como essas duas escalas de abordagem muito diferentes podem ser reconciliadas. Como alguém que faz uma pesquisa de otimização para viver, eu estaria inclinado a dizer que, certamente para todos os propósitos atuais e práticos , a AGI não pode realmente ser tratada como um problema de otimização, uma vez que a maioria das atividades interessantes não se presta prontamente a descrição através de uma função de custo.