Fugu-MT 論文翻訳(概要): Combinatorial Decision Dags: A Natural Computational Model for General Intelligence

論文の概要: Combinatorial Decision Dags: A Natural Computational Model for General Intelligence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05268v1
Date: Sat, 11 Apr 2020 00:23:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-14 12:39:54.743830
Title: Combinatorial Decision Dags: A Natural Computational Model for General Intelligence
Title（参考訳）: Combinatorial Decision Dags: 汎用インテリジェンスのための自然な計算モデル
Authors: Ben Goertzel
Abstract要約: 合成論理を利用して高次決定木を生成する新しい計算モデル(CoDD)を提案する。パターン認識とパターン形成の形式理論の観点からの一般知能の理論解析を概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A novel computational model (CoDD) utilizing combinatory logic to create higher-order decision trees is presented. A theoretical analysis of general intelligence in terms of the formal theory of pattern recognition and pattern formation is outlined, and shown to take especially natural form in the case where patterns are expressed in CoDD language. Relationships between logical entropy and algorithmic information, and Shannon entropy and runtime complexity, are shown to be elucidated by this approach. Extension to the quantum computing case is also briefly discussed.
Abstract（参考訳）: 合成論理を利用して高次決定木を生成する新しい計算モデル(CoDD)を提案する。パターン認識とパターン形成の形式的理論の観点からの一般知能の理論的分析を概説し、パターンがCODD言語で表現される場合に特に自然な形態をとることを示した。論理エントロピーとアルゴリズム情報,シャノンエントロピーと実行時複雑性の関係は,このアプローチによって解明されている。量子コンピューティングのケースの拡張についても簡単に論じられる。

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