論文の概要: "Efficient Complexity": a Constrained Optimization Approach to the Evolution of Natural Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13881v1
• Date: Thu, 03 Oct 2024 11:54:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 06:14:45.022336
• Title: "Efficient Complexity": a Constrained Optimization Approach to the Evolution of Natural Intelligence
• Title（参考訳）: 効率的な複雑性--自然知能の進化への制約付き最適化アプローチ
• Authors: Serge Dolgikh,
• Abstract要約: 情報理論、生物物理学、バイオインフォマティクス、熱力学の結合における根本的な疑問は、外部刺激に関する情報が事前に入手できない自然環境における自然知性の発達を導く原理とプロセスに関するものである。 制約付き最適化の枠組みでは,自然学習の情報プロセスの記述に新たなアプローチが提案されている。 構造の複雑さ、可変性、効率性、あるいは提案された形式主義に基づく学習モデルのアーキテクチャの関係に関する非自明な結論は、ニューラルネットワークを生物学的および人工知能における小さな知能ユニットの協調グループとしての有効性を説明することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: A fundamental question in the conjunction of information theory, biophysics, bioinformatics and thermodynamics relates to the principles and processes that guide the development of natural intelligence in natural environments where information about external stimuli may not be available at prior. A novel approach in the description of the information processes of natural learning is proposed in the framework of constrained optimization, where the objective function represented by the information entropy of the internal states of the system with the states of the external environment is maximized under the natural constraints of memory, computing power, energy and other essential resources. The progress of natural intelligence can be interpreted in this framework as a strategy of approximation of the solutions of the optimization problem via a traversal over the extrema network of the objective function under the natural constraints that were examined and described. Non-trivial conclusions on the relationships between the complexity, variability and efficiency of the structure, or architecture of learning models made on the basis of the proposed formalism can explain the effectiveness of neural networks as collaborative groups of small intelligent units in biological and artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 情報理論、生物物理学、バイオインフォマティクス、熱力学の結合における根本的な疑問は、外部刺激に関する情報が事前に入手できない自然環境における自然知性の発達を導く原理とプロセスに関するものである。 制約付き最適化の枠組みでは、外部環境の状態とシステムの内部状態の情報エントロピーによって表される目的関数を、メモリ、計算力、エネルギーなどの自然的制約の下で最大化する。 自然知能の進歩は, 対象関数の極端ネットワーク上でのトラバーサルによる最適化問題の解の近似戦略として, 検討, 解説された自然制約の下で解釈することができる。 構造の複雑さ、可変性、効率性、あるいは提案された形式主義に基づく学習モデルのアーキテクチャの関係に関する非自明な結論は、ニューラルネットワークを生物学的および人工知能における小さな知能ユニットの協調グループとしての有効性を説明することができる。

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