論文の概要: KitBit: A New AI Model for Solving Intelligence Tests and Numerical Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08965v3
• Date: Wed, 20 Dec 2023 19:47:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 19:44:22.637139
• Title: KitBit: A New AI Model for Solving Intelligence Tests and Numerical Series
• Title（参考訳）: KitBit: インテリジェンステストと数値シリーズの解決のための新しいAIモデル
• Authors: V\'ictor Corsino, Jos\'e Manuel Gilp\'erez, Luis Herrera
• Abstract要約: 削減されたアルゴリズムとそれらの組み合わせを使って予測モデルを構築するKitBitと呼ばれる新しい計算モデルを提案する。 我々は、アルゴリズムのリストの形式でパターンを見つけ、今までで最大のシリーズ数で次の用語を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The resolution of intelligence tests, in particular numerical sequences, has been of great interest in the evaluation of AI systems. We present a new computational model called KitBit that uses a reduced set of algorithms and their combinations to build a predictive model that finds the underlying pattern in numerical sequences, such as those included in IQ tests and others of much greater complexity. We present the fundamentals of the model and its application in different cases. First, the system is tested on a set of number series used in IQ tests collected from various sources. Next, our model is successfully applied on the sequences used to evaluate the models reported in the literature. In both cases, the system is capable of solving these types of problems in less than a second using standard computing power. Finally, KitBit's algorithms have been applied for the first time to the complete set of entire sequences of the well-known OEIS database. We find a pattern in the form of a list of algorithms and predict the following terms in the largest number of series to date. These results demonstrate the potential of KitBit to solve complex problems that could be represented numerically.
• Abstract（参考訳）: インテリジェンステストの解決、特に数値シーケンスは、AIシステムの評価に大きな関心を寄せている。 そこで我々は,減算アルゴリズムとそれらの組み合わせを用いて,IQテストなどの数値列の下位パターンを検出する予測モデルを構築するKitBitという新しい計算モデルを提案する。 我々は,モデルの基礎と応用について異なるケースで述べる。 まず、システムは様々なソースから収集されたiqテストで使用される一連の数列でテストされる。 次に,本論文で報告したモデルの評価に用いる配列に対して,本モデルを適用した。 どちらの場合でも、このシステムは標準的な計算能力を使って1秒足らずでこれらの問題を解決することができる。 最後に、KitBitのアルゴリズムは、よく知られたOEISデータベースの全シーケンスの完全なセットに初めて適用された。 我々は、アルゴリズムのリストの形式でパターンを見つけ、今までで最大のシリーズ数で次の用語を予測する。 これらの結果は,kitbit が数値的に表現できる複雑な問題を解く可能性を示している。

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