Вычислительный эвристический интеллект - Computational heuristic intelligence

Вычислительный эвристический интеллект[1] (CHI) относится к специализированным методам программирования в вычислительный интеллект (также называемый искусственный интеллект, или AI). Эти методы имеют явную цель - избежать сложность вопросы, также называемые NP-жесткий проблемы, используя человеческие методы. Их лучше всего резюмировать как использование методов на основе образцов (эвристика ), а не методы на основе правил (алгоритмы ). Следовательно, этот термин отличается от более обычного вычислительного алгоритмический интеллект, или ГОФАИ. Примером техники ОМС является принцип специфичности кодирования Тулвинга и Томпсона.[2] В общем, принципы ОМС - это методы решения проблем, используемые людьми, а не запрограммированные в машинах. Привлечение внимания к этому ключевому различию оправдывает использование этого термина в области, уже изобилующей запутанными неологизмами. Обратите внимание, что правовые системы всех современных человеческих обществ используют как эвристику (обобщение дел) из протоколов отдельных судебных заседаний, так и законодательные акты (правила) в качестве нормативных руководств.

Еще один недавний подход к устранению проблем сложности заключается в использовании Обратная связь контроль, а не прямая связь моделирование как парадигма решения проблем. Такой подход получил название вычислительная кибернетика, поскольку (а) термин «вычислительный» связан с традиционными методами компьютерного программирования, которые представляют стратегическую, скомпилированную или прогнозируемую модель проблемы, и (б) термин «кибернетический» связан с традиционными методами работы системы, которые представляют собой тактическая, интерпретируемая или обратная модель проблемы. Конечно, реальные программы и реальные проблемы содержат компоненты как прямой связи, так и обратной связи. Настоящий пример, иллюстрирующий эту точку зрения, - это человеческое познание, которое явно включает в себя как перцептивные (вверх дном, обратная связь, сенсорно-ориентированная) и концептуальная (сверху вниз, прямая связь, двигательная) информационные потоки и иерархии.

Инженер ИИ должен выбирать между математическим и кибернетическим решением проблем и парадигмами проектирования машин. Это не проблема кодирования (языка программы), а относится к пониманию взаимосвязи между парадигмами декларативного и процедурного программирования. Подавляющее большинство профессионалов STEM никогда не получают возможности разрабатывать или внедрять чисто кибернетические решения. Когда их подтолкнет, большинство респондентов отвергнет важность любого различия, заявив, что весь код в любом случае можно свести к математической модели. К сожалению, это убеждение не только ошибочно, но и наиболее явно не работает во многих сценариях ИИ.

Математические модели не зависят от времени, но по самой своей природе вычисляются заранее, то есть с прогнозированием. Дайер [2012] и Фельдман [2004] независимо исследовали простейшую из всех парадигм соматического управления, а именно контроль простой суставной конечности с помощью одной мышцы-сгибателя. Они обнаружили, что невозможно определить силы по положению конечностей, поэтому проблема не может иметь предварительно вычисленного (с прямой связью) математического решения. Вместо этого сигнал смещения команды сверху вниз изменяет пороговый уровень обратной связи в сенсомоторном контуре, например петля, образованная афферентными и эфферентными нервами, тем самым изменяя так называемую «точку равновесия» системы сгибающей мышцы / локтевого сустава. Обзор устройства показывает, что глобальные позы и положение конечностей управляются в терминах прямой связи с использованием глобальных смещений (общее кодирование), а необходимые силы вычисляются локально с помощью контуров обратной связи. Это метод управления сенсомоторным агрегатом, в основе которого Анатолий Фельдман называемая теорией «точки равновесия», формально эквивалентна сервомеханизму, такому как «круиз-контроль» автомобиля.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Ньюэлл, А. (1981) ЭВРИСТИКА ГЕОРГИЯ ПОЛЯ И ЕЕ СВЯЗЬ С ИСКУССТВЕННЫМ РАЗУМОМ Департамент компьютерных наук, Университет Карнеги-Меллон
  2. ^ Тулвинг, Э., и Томсон, Д. (1973). Специфика кодирования и процессы поиска в эпизодической памяти. Психологическое обозрение, 80, 352–373,