論文の概要: A Theory of Intelligences: Concepts, Models, Implications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12411v1
- Date: Wed, 23 Aug 2023 20:18:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-25 16:28:18.834895
- Title: A Theory of Intelligences: Concepts, Models, Implications
- Title（参考訳）: 知能の理論:概念、モデル、意味論
- Authors: Michael E. Hochberg
- Abstract要約: 私は人間によって定義され、機械と比較してしばしば知性に重点を置いています。
経路効率と目標精度、ブラックボックスとしてのインテリジェンス、環境影響、サプライズを扱う柔軟性など、インテリジェンスの主な特徴について論じる。
本稿では,難易度,前提値,目標値の精度の定量的なマクロスケールシステム特徴に基づく,第1原理知能理論(TIS)の枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Intelligence is a human construct to represent the ability to achieve goals.
Given this wide berth, intelligence has been defined countless times, studied
in a variety of ways and quantified using numerous measures. Understanding
intelligence ultimately requires theory and quantification, both of which are
elusive. My main objectives are to identify some of the central elements in and
surrounding intelligence, discuss some of its challenges and propose a theory
based on first principles. I focus on intelligence as defined by and for
humans, frequently in comparison to machines, with the intention of setting the
stage for more general characterizations in life, collectives, human designs
such as AI and in non-designed physical and chemical systems. I discuss key
features of intelligence, including path efficiency and goal accuracy,
intelligence as a Black Box, environmental influences, flexibility to deal with
surprisal, the regress of intelligence, the relativistic nature of intelligence
and difficulty, and temporal changes in intelligence including its evolution. I
present a framework for a first principles Theory of IntelligenceS (TIS), based
on the quantifiable macro-scale system features of difficulty, surprisal and
goal resolution accuracy. The proposed partitioning of uncertainty/solving and
accuracy/understanding is particularly novel since it predicts that paths to a
goal not only function to accurately achieve goals, but as experimentations
leading to higher probabilities for future attainable goals and increased
breadth to enter new goal spaces. TIS can therefore explain endeavors that do
not necessarily affect Darwinian fitness, such as leisure, politics, games and
art. I conclude with several conceptual advances of TIS including a compact
mathematical form of surprisal and difficulty, the theoretical basis of TIS,
and open questions.
- Abstract（参考訳）: 知性は目標を達成する能力を表す人間の構成である。
この幅広さから、知能は無数に定義され、様々な方法で研究され、多くの測度を用いて定量化されている。
知性を理解するには理論と量化が必要であり、どちらも不可解である。
私の主な目的は、知性とその周辺にあるいくつかの要素を特定し、その課題を議論し、第一原理に基づく理論を提案することです。
私は、人間によって定義され、しばしば機械と比較される知性に焦点を当て、生命、集団、aiのような人間のデザイン、および非設計の物理的および化学的システムにおけるより一般的な特徴付けのステージを設定することを意図しています。
経路効率と目標精度、ブラックボックスとしてのインテリジェンス、環境影響、サプライズを扱う柔軟性、インテリジェンスの回帰、インテリジェンスと難易度の相対論的性質、そしてその進化を含むインテリジェンスにおける時間的変化など、インテリジェンスの主な特徴について論じる。
本稿では,難易度,前提値,目標値の精度の定量的なマクロスケールシステム特徴に基づく第1原理知能理論(TIS)の枠組みを提案する。
不確実性/解決と正確性/理解の分割は、ゴールへのパスが正確に達成するために機能するだけでなく、将来の達成可能な目標に対する高い確率と新しいゴール空間に入る広さをもたらす実験として予測されるため、特に新規である。
したがって、TISはレジャー、政治、ゲーム、芸術といったダーウィンのフィットネスに必ずしも影響を与えない努力を説明することができる。
結論として,tisのコンパクトな数学的形式である超越性と難易度,tisの理論的な基礎,オープン質問など,いくつかの概念的な進歩をまとめる。
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