論文の概要: On the Principles of Parsimony and Self-Consistency for the Emergence of Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04630v1
• Date: Mon, 11 Jul 2022 05:06:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-12 13:02:05.663170
• Title: On the Principles of Parsimony and Self-Consistency for the Emergence of Intelligence
• Title（参考訳）: 知性の出現に対する自制主義と自制主義の原理について
• Authors: Yi Ma and Doris Tsao and Heung-Yeung Shum
• Abstract要約: 本稿では,インテリジェンスの全体像における深層ネットワークの理解に光を当てる理論的枠組みを提案する。 パシモニーと自己整合性の2つの基本原則を導入し、知性の出現の基盤となると信じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.951424145477633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ten years into the revival of deep networks and artificial intelligence, we propose a theoretical framework that sheds light on understanding deep networks within a bigger picture of Intelligence in general. We introduce two fundamental principles, Parsimony and Self-consistency, that we believe to be cornerstones for the emergence of Intelligence, artificial or natural. While these two principles have rich classical roots, we argue that they can be stated anew in entirely measurable and computable ways. More specifically, the two principles lead to an effective and efficient computational framework, compressive closed-loop transcription, that unifies and explains the evolution of modern deep networks and many artificial intelligence practices. While we mainly use modeling of visual data as an example, we believe the two principles will unify understanding of broad families of autonomous intelligent systems and provide a framework for understanding the brain.
• Abstract（参考訳）: 深層ネットワークと人工知能の復活から10年を経た今,我々は,インテリジェンスの全体像の中の深層ネットワークを理解するための理論的枠組みを提案している。 パシモニーと自己整合性の2つの基本原理を導入し、知性、人工的、または自然の出現の基盤となると信じている。 これら2つの原理は古典的ルーツが豊富であるが、完全に測定可能かつ計算可能な方法で新たに記述できると主張する。 より具体的に言うと、この2つの原則は効率的で効率的な計算フレームワーク、圧縮クローズドループ転写につながり、現代のディープネットワークと多くの人工知能の実践の進化を統一し、説明する。 視覚的データのモデリングを例に挙げるが、この2つの原則は、自律的なインテリジェントシステムの幅広いファミリーの理解を統一し、脳を理解するためのフレームワークを提供すると信じている。

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