論文の概要: Exceeding Computational Complexity Trial-and-Error Dynamic Action and Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03384v1
• Date: Thu, 22 Dec 2022 21:23:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-15 23:16:18.120849
• Title: Exceeding Computational Complexity Trial-and-Error Dynamic Action and Intelligence
• Title（参考訳）: 計算複雑性を超越した試行錯誤の動的行動と知性
• Authors: Chuyu Xiong
• Abstract要約: 計算複雑性 (Computational complexity) は、計算の難易度を規定する計算機科学のコア理論である。 本稿では,概念を明確にし,不特定型コンピューティング,特化型コンピューティング,コンピュータエージェント,動的検索などの定義を提案する。 また,このフレームワーク,すなわちトライアル・アンド・エラー+動的検索を提案し,議論する。
• 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: Computational complexity is a core theory of computer science, which dictates the degree of difficulty of computation. There are many problems with high complexity that we have to deal, which is especially true for AI. This raises a big question: Is there a better way to deal with these highly complex problems other than bounded by computational complexity? We believe that ideas and methods from intelligence science can be applied to these problems and help us to exceed computational complexity. In this paper, we try to clarify concepts, and we propose definitions such as unparticularized computing, particularized computing, computing agents, and dynamic search. We also propose and discuss a framework, i.e., trial-and-error + dynamic search. Number Partition Problem is a well-known NP-complete problem, and we use this problem as an example to illustrate the ideas discussed.
• Abstract（参考訳）: 計算複雑性(Computational complexity)は、計算の難易度を規定する計算機科学のコア理論である。 複雑度の高い問題は数多くありますが、AIには特に当てはまります。 計算複雑性に縛られること以外に、これらの非常に複雑な問題に対処するより良い方法があるだろうか? 我々は、知性科学のアイデアや手法がこれらの問題に適用され、計算の複雑さを超えるのに役立つと信じている。 本稿では,概念の明確化を試み,非特殊化コンピューティング,特定化コンピューティング,計算エージェント,動的検索などの定義を提案する。 また、試行錯誤+動的検索というフレームワークを提案し、議論する。 数値分割問題はよく知られたNP完全問題であり、議論されているアイデアを説明する例としてこの問題を用いる。

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