Как эти 7 характеристик проблемы ИИ могут помочь мне выбрать подход к проблеме?

13

Если этот список 1 можно использовать для классификации проблем в ИИ ...

  • Разложим на мелкие или более простые проблемы
  • Шаги решения могут быть проигнорированы или отменены
  • Предсказуемая проблема вселенной
  • Хорошие решения очевидны
  • Использует внутренне согласованную базу знаний
  • Требует много знаний или использует знания, чтобы ограничить решения
  • Требует периодического взаимодействия между человеком и компьютером

... существует ли общепринятая связь между размещением проблемы по этим параметрам и подходящими алгоритмами / подходами к ее решению?

Ссылки

[1] https://images.slideplayer.com/23/6911262/slides/slide_4.jpg

user4856
источник

Ответы:

1

Список

Этот список происходит от Брюса Максима, профессора инженерных наук, компьютерных и информационных наук Мичиганского университета. В его лекции «Весна 1998» для СНГ 479 1 был назван следующий список:

«Хорошие проблемы для искусственного интеллекта».

  Decomposable to easier problems
  Solution steps can be ignored or undone
  Predictable Problem Universe
  Good Solutions are obvious
  Internally consistent knowledge base (KB)
  Requires lots of knowledge or uses knowledge to constrain solutions
  Interactive

С тех пор он превратился в это.

  Decomposable to smaller or easier problems
  Solution steps can be ignored or undone
  Predictable problem universe
  Good solutions are obvious
  Uses internally consistent knowledge base
  Requires lots of knowledge or uses knowledge to constrain solutions
  Requires periodic interaction between human and computer

Что это

Его список никогда не предназначался для того, чтобы быть списком категорий проблем ИИ в качестве начальной точки ветвления для подходов к решению или «эвристической техники, разработанной для ускорения процесса поиска удовлетворительного решения».

Максим никогда не добавлял этот список ни в одну из своих научных публикаций, и есть причины, почему.

Список неоднороден. Он содержит методы, глобальные характеристики, проблемы и концептуальные подходы, смешанные в одном списке, как если бы они были как элементы. Это не является недостатком для списка «Хороших проблем для ИИ», но как формальное изложение характеристик или категорий проблем ИИ, ему не хватает необходимой строгости. Максим, конечно, не представлял его в виде списка «7 характеристик проблемы ИИ».

Это, конечно, не список «7 проблем ИИ».

Есть ли какие-либо категории или списки характеристик?

Не существует хорошего списка категорий для проблем ИИ, потому что, если он будет создан, было бы легко подумать об одной из миллионов проблем, которые решил человеческий мозг, которые не вписываются ни в одну из категорий или находятся на границах двух. или больше категорий.

Можно разработать список характеристик проблемы, и он может быть вдохновлен списком Максимальных проблем для ИИ. Также возможно разработать начальный список подходов. Затем можно нарисовать стрелки из характеристик в первом списке для наилучших перспектив подходов во втором списке. Это послужило бы хорошей статьей для публикации, если рассматривать ее всесторонне и строго.

Первоначальный список характеристик высокого уровня для подходов

Вот список вопросов, которые опытный архитектор ИИ может задать для объяснения системных требований высокого уровня до выбора подходов.

  • Является ли задача по существу статичной в том смысле, что после ее выполнения она, вероятно, не потребует значительных корректировок? Если это так, то ИИ может быть наиболее полезным при проектировании, изготовлении и настройке системы (возможно, включая обучение ее параметров).
  • Если нет, то является ли задача существенно изменчивой, чтобы теория управления, разработанная в начале 20-го века, могла адаптироваться к дисперсии? Если это так, то ИИ также может быть полезным при закупках.
  • Если нет, то система может обладать достаточной нелинейной и временной сложностью, которая может потребоваться для интеллекта. Тогда возникает вопрос, является ли это явление управляемым вообще? Если это так, то методы ИИ должны применяться в реальном времени после развертывания.

Эффективный подход к архитектуре

Если кто-то формирует этапы проектирования, изготовления и конфигурирования изолированно, то можно следовать тому же процессу, чтобы определить, какую роль может сыграть ИИ, и это можно сделать рекурсивно, когда кто-то разлагает общую продуктивность идей на такие вещи, как дизайн АЦП или размер ядра свертки для использования на определенном этапе компьютерного зрения.

Как и в случае других систем управления, с помощью AI определите ваши доступные входные данные и желаемый выходной сигнал и примените базовые инженерные концепции. Думать, что инженерная дисциплина изменилась из-за экспертных систем или искусственных сетей, является ошибкой, по крайней мере, на данный момент.

Ничего существенно не изменилось в разработке систем управления, потому что ИИ и разработка систем управления имеют общее происхождение. У нас просто есть дополнительные компоненты, из которых мы можем выбрать, и дополнительная теория для проектирования, строительства и контроля качества.

Ранг, Размерность и Топология

Что касается ранга и размеров сигналов, тензоров и сообщений в системах ИИ, декартова размерность не всегда является правильной концепцией для характеристики дискретных качеств внутренних органов, когда мы подходим к моделированию различных психических качеств человеческого мозга. Топология часто является ключевой областью математики, которая наиболее правильно моделирует виды разнообразия, которые мы видим в человеческом интеллекте, который мы хотим искусственно развивать в системах.

Что еще интереснее, топология может быть ключом к разработке новых типов интеллекта, для которых ни компьютеры, ни человеческий мозг не достаточно хорошо оснащены.

Ссылки

http://groups.umd.umich.edu/cis/course.des/cis479/lectures/htm.zip

Дуглас Дасеко
источник
-1

Характеристики проблемы 7 AI - это эвристический метод, предназначенный для ускорения процесса поиска удовлетворительного решения проблем в искусственном интеллекте.

В области компьютерных наук, искусственного интеллекта и математической оптимизации эвристика - это метод, предназначенный для более быстрого решения проблемы или для поиска приближенного решения, когда вам не удалось найти точное решение с использованием классических методов.

Методика 7 ИИ ранжирует альтернативные шаги на основе доступной информации, чтобы помочь выбрать наиболее подходящий подход для решения проблем, например, миссионеры и каннибалы, Ханойская башня, коммивояжер и т. Д.

Относительно того, существует ли общепринятая связь между постановкой задачи и подходящими алгоритмами. Ответ в том, что действительно существуют общепринятые отношения. Например, представьте, что вы пытаетесь решить игру в шахматы и игру в судоку.

Если в судоку неверный шаг, мы можем вернуться назад и попробовать другой подход. Однако, если мы играем в шахматы и осознаем ошибку после пары ходов. Мы не можем просто игнорировать ошибку и вернуться назад. (2-я характеристика)

Если вселенная проблемы предсказуема, мы можем составить план генерации последовательности операций, которая гарантированно приведет к решению. Однако в случае проблем с неопределенными результатами, мы должны следить за процессом пересмотра плана, поскольку план выполняется, обеспечивая необходимую обратную связь. (3-я характеристика)

Ниже приведен пример характеристик задачи 7 AI, применяемых для решения проблемы кувшина с водой.

Ниже приведен пример характеристики проблемы 7 AI, используемой для решения проблемы кувшина с водой.

Источник изображения https://gtuengineeringmaterial.blogspot.com/2013/05/discuss-ai-problems-with-seven-problem_1818.html

Сет Симба
источник
1. Что формально квалифицируется как требующее человеческого взаимодействия? Поскольку я думал, что проблема кувшина с водой не требует человеческого взаимодействия; для меня причина, которую вы привели, кажется просто предварительным условием для постановки задачи в реальной жизни (в отличие от имитации). 2. Если данное решение состоит из нескольких этапов, и поэтому вы могли бы разбить поиск на поиск от решения до начала в сочетании с поиском от начала до решения, разве проблема не разложима? Опять же, мой спор с тем, что формально квалифицируется. 3. Почему решение не является государством? ...
бог лам
... Состояние решенного сегмента - это решение, поэтому мне кажется, что решение состоит в том, чтобы найти путь к состоянию с использованием пути к состоянию, а не наоборот; если бы государство просто служило пути, являющемуся решением, то я бы подумал, что решением был путь, а не состояние.
Бог лам
1
Кроме того, ваш ответ, по-видимому, не в полной мере отвечает на поставленный вопрос: «Существует ли общепринятая связь между размещением проблемы по этим параметрам и подходящими алгоритмами / подходами к ее решению?»
Бог лам