論文の概要: Optimal Spatial Deconvolution and Message Reconstruction from a Large
Generative Model of Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16045v2
- Date: Sun, 15 Oct 2023 20:05:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-18 05:37:28.260065
- Title: Optimal Spatial Deconvolution and Message Reconstruction from a Large
Generative Model of Models
- Title（参考訳）: 大規模モデル生成モデルからの最適空間デコンボリューションとメッセージ再構成
- Authors: Hector Zenil, Alyssa Adams, and Felipe S. Abrah\~ao
- Abstract要約: 我々は任意の任意に仮定された事前確率分布に依存しないモデルの汎用モデルを構築する。
我々は,この手法が暗号,信号処理,因果分解,生命,技術信号検出において大きな価値を持つ可能性を主張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15361702135159847
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce a univariate signal deconvolution method based on the principles
of an approach to Artificial General Intelligence in order to build a
general-purpose model of models independent of any arbitrarily assumed prior
probability distribution. We investigate how non-random data may encode
information about the physical properties, such as dimensions and length scales
of the space in which a signal or message may have been originally encoded,
embedded, or generated. Our multidimensional space reconstruction method is
based on information theory and algorithmic probability, so that it is proven
to be agnostic vis-a-vis the arbitrarily chosen encoding-decoding scheme,
computable or semi-computable method of approximation to algorithmic
complexity, and computational model. The results presented in this paper are
useful for applications in coding theory, particularly in zero-knowledge
one-way communication channels, such as in deciphering messages from unknown
generating sources about which no prior knowledge is available and to which no
return message can be sent. We argue that this method has the potential to be
of great value in cryptography, signal processing, causal deconvolution, life
and technosignature detection.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,任意の事前確率分布に依存しない汎用モデルのモデルを構築するために,人工知能へのアプローチの原理に基づく不定信号デコンボリューション法を提案する。
信号やメッセージがエンコードされたり、埋め込まれたり、生成されたりする空間の次元や長さなど、非ランダムなデータが物理的性質に関する情報をエンコードする方法について検討する。
多次元空間再構成法は情報理論とアルゴリズムの確率に基づいており、任意に選択された符号化-復号法、計算可能あるいは半計算可能なアルゴリズム複雑性近似法、計算モデルが無知であることを証明している。
本論文は, 符号化理論の応用において有用であり, 特に, 事前知識が得られず, 返却メッセージが送信できない未知発生源からのメッセージの復号化など, ゼロ知識の一方向通信チャネルにおいて有用である。
我々は,この手法が暗号,信号処理,因果分解,生命,技術信号検出において大きな価値を持つ可能性を主張する。
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