Вычислительный эвристический интеллект

Вычислительный эвристический интеллект ^[1] (CHI) относится к специализированным методам программирования в области вычислительного интеллекта (также называемого искусственным интеллектом или ИИ). Эти методы имеют четкую цель избежать проблем сложности , также называемых NP-сложными проблемами, за счет использования методов, подобных человеческим. Их лучше всего охарактеризовать как использование методов, основанных на примерах ( эвристики ), а не методов, основанных на правилах ( алгоритмы ). Следовательно, этот термин отличается от более традиционного вычислительного алгоритмического интеллекта или символического ИИ . Примером метода CHI является принцип специфичности кодирования Талвинга и Томпсона. ^[2] В целом принципы ОМС — это методы решения проблем, используемые людьми, а не запрограммированные в машинах. Именно привлечение внимания к этому ключевому различию делает оправданным использование этого термина в области, уже изобилующей сбивающими с толку неологизмами. Обратите внимание, что правовые системы всех современных человеческих обществ используют как эвристику (обобщение дел) на основе протоколов отдельных судебных процессов, так и законодательные статуты (правила) в качестве нормативных указаний.

Другой недавний подход к предотвращению проблем сложности заключается в использовании управления с обратной связью , а не моделирования с прямой связью в качестве парадигмы решения проблем. Этот подход получил название вычислительной кибернетики , поскольку (а) термин «вычислительный» связан с традиционными методами компьютерного программирования, которые представляют собой стратегическую, скомпилированную модель проблемы или модель прямого распространения, и (б) термин «кибернетический» связан с традиционные методы работы системы, которые представляют собой тактическую, интерпретированную модель проблемы или модель с обратной связью. Конечно, реальные программы и реальные проблемы содержат как компоненты прямой связи, так и компоненты обратной связи. Реальным примером, иллюстрирующим эту точку зрения, является человеческое познание, которое явно включает в себя как перцептивные ( восходящие , обратные связи, сенсорно-ориентированные), так и концептуальные ( нисходящие , упреждающие, моторно-ориентированные) информационные потоки и иерархии.

Инженер искусственного интеллекта должен выбирать между математическим и кибернетическим решением задач и парадигмами проектирования машин. Это не проблема кодирования (языка программирования), а относится к пониманию взаимосвязи между декларативной и процедурной парадигмами программирования. Подавляющее большинство STEM-профессионалов никогда не получают возможности разрабатывать или реализовывать чисто кибернетические решения. Если надавить, большинство ответчиков откажутся от важности каких-либо различий, заявив, что весь код в любом случае можно свести к математической модели. К сожалению, это убеждение не только ошибочно, но и наиболее эффектно терпит неудачу во многих сценариях ИИ.

Математические модели не зависят от времени, но по самой своей природе рассчитываются заранее, т.е. с прямой связью. 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 положениям конечностей, поэтому проблема не может иметь заранее рассчитанного (упреждающего) математического решения. Вместо этого сигнал смещения команды сверху вниз изменяет пороговый уровень обратной связи в сенсомоторной петле, например, в петле, образованной афферентными и эфферентными нервами, изменяя таким образом так называемую «точку равновесия» системы сгибателей мышц/локтевого сустава. Обзор схемы 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 сенсомоторными единицами, основанный на том, что Анатолий Фельдман называемая теорией «точки равновесия», формально эквивалентна сервомеханизму, такому как автомобильный «круиз-контроль».

См. также

Ссылки

^ Ньюэлл, А. (1981) ЭВРИСТИКА ДЖОРДЖА ПОЛЯ И ЕЕ СВЯЗЬ С ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ Факультет компьютерных наук, Университет Карнеги-Меллона
^ Талвинг, Э., и Томсон, DM (1973). Специфика кодирования и процессы восстановления в эпизодической памяти . Психологическое обозрение, 80, 352–373,

[1] Ньюэлл, А. (1981) ЭВРИСТИКА ДЖОРДЖА ПОЛЯ И ЕЕ СВЯЗЬ С ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ Факультет компьютерных наук, Университет Карнеги-Меллона

[2] Талвинг, Э., и Томсон, DM (1973). Специфика кодирования и процессы восстановления в эпизодической памяти . Психологическое обозрение, 80, 352–373,

[1]

[2]