Trong video này, một chuyên gia nói, "Một cách nghĩ về trí thông minh là gì [cụ thể liên quan đến trí tuệ nhân tạo], là một quá trình tối ưu hóa."
Trí thông minh luôn có thể được coi là một quá trình tối ưu hóa, và trí thông minh nhân tạo có thể luôn được mô hình hóa như một vấn đề tối ưu hóa không? Còn nhận dạng mẫu thì sao? Hay là anh ta nhầm lẫn?
Câu trả lời:
Một câu trả lời tốt cho câu hỏi này phụ thuộc vào những gì bạn muốn sử dụng nhãn cho.
Khi tôi nghĩ về "tối ưu hóa", tôi nghĩ về không gian giải pháp và hàm chi phí; đó là, có rất nhiều câu trả lời có thể có thể được trả lại và chúng ta có thể biết chi phí của bất kỳ câu trả lời cụ thể nào.
Theo quan điểm này, câu trả lời là "có" - nhận dạng mẫu là trường hợp mỗi mẫu là một câu trả lời có thể và phương pháp tối ưu hóa đang cố gắng tìm ra mẫu có chi phí thấp nhất (nghĩa là câu trả lời phù hợp với những gì bạn muốn nó phù hợp).
Nhưng hầu hết các vấn đề tối ưu hóa thú vị được đặc trưng bởi không gian giải pháp theo cấp số nhân và hàm chi phí sạch, và do đó có thể được coi là vấn đề 'tìm kiếm', trong khi hầu hết các vấn đề nhận dạng mẫu được đặc trưng bởi không gian giải pháp đơn giản và hàm chi phí phức tạp, và nó có thể cảm thấy không tự nhiên để đặt hai người họ lại với nhau.
(Nói chung, tôi nghĩ rằng tối ưu hóa và thông tin tình báo được liên kết sâu sắc đủ để tối ưu hóa năng lượng là thước đo tốt về trí thông minh, và chắc chắn là một biện pháp tốt hơn về thực tế sử dụng trí thông minh hơn nhận dạng mẫu.)
Tôi có thể đưa ra hai quan điểm (từ cái nhìn đầu tiên, xung đột) về điều này:
Thứ nhất:
Nếu chuỗi ký tự 'abc' trở thành 'abd' thì "làm điều tương tự" thành 'ijk' sẽ như thế nào?
Đây chỉ là một ví dụ về một vấn đề (còn gọi là 'vấn đề tương tự chuỗi ký tự') không dễ bị đóng khung như một vấn đề tối ưu hóa - có một loạt các câu trả lời có vẻ hấp dẫn đối với con người, mỗi câu hỏi vì lý do cụ thể về cấu trúc của nó . Một số sự tinh tế của các loại vấn đề này sẽ được thảo luận chi tiết ở đây .
Thứ hai:
Đây là một viễn cảnh rất cao về AGI trong đó tối ưu hóa đóng một phần quan trọng .
Không rõ ràng làm thế nào hai quy mô tiếp cận rất khác nhau này có thể được hòa giải. Là một người thực hiện nghiên cứu tối ưu hóa để kiếm sống, tôi có khuynh hướng nói rằng, chắc chắn cho tất cả các mục đích thực tế, hiện tại , AGI thực sự không thể được coi là một vấn đề tối ưu hóa, vì hầu hết các hoạt động thú vị không dễ dàng cho vay mô tả thông qua một hàm chi phí.