論文の概要: Quantifying artificial intelligence through algorithmic generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05943v2
• Date: Thu, 19 Jun 2025 15:56:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 14:57:50.998009
• Title: Quantifying artificial intelligence through algorithmic generalization
• Title（参考訳）: アルゴリズム一般化による人工知能の定量化
• Authors: Takuya Ito, Murray Campbell, Lior Horesh, Tim Klinger, Parikshit Ram,
• Abstract要約: AIシステムは、アルゴリズムの推論を必要とするテストに不足している。 AIシステムにおけるアルゴリズム推論を定量化する理論的枠組みは存在しない。 本稿では,アルゴリズムの一般化を定量化するために,計算複雑性理論の枠組みを採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.999962047304596
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid development of artificial intelligence (AI) systems has created an urgent need for their scientific quantification. While their fluency across a variety of domains is impressive, AI systems fall short on tests requiring algorithmic reasoning -- a glaring limitation given the necessity for interpretable and reliable technology. Despite a surge of reasoning benchmarks emerging from the academic community, no theoretical framework exists to quantify algorithmic reasoning in AI systems. Here, we adopt a framework from computational complexity theory to quantify algorithmic generalization using algebraic expressions: algebraic circuit complexity. Algebraic circuit complexity theory -- the study of algebraic expressions as circuit models -- is a natural framework to study the complexity of algorithmic computation. Algebraic circuit complexity enables the study of generalization by defining benchmarks in terms of the computational requirements to solve a problem. Moreover, algebraic circuits are generic mathematical objects; an arbitrarily large number of samples can be generated for a specified circuit, making it an ideal experimental sandbox for the data-hungry models that are used today. In this Perspective, we adopt tools from algebraic circuit complexity, apply them to formalize a science of algorithmic generalization, and address key challenges for its successful application to AI science.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムの急速な発展は、その科学的定量化に緊急の必要性を生み出している。 さまざまな領域にまたがる彼らの流派は印象的だが、AIシステムはアルゴリズム推論を必要とするテストに不足している -- 解釈可能で信頼性の高い技術の必要性を考慮に入れた、輝かしい制限だ。学術的なコミュニティから現れた推論ベンチマークの急増にもかかわらず、AIシステムにアルゴリズム推論を定量化する理論的なフレームワークはない。ここでは、代数的表現(代数的回路複雑性)を用いたアルゴリズム一般化の定量化のための、複雑性複雑性理論のフレームワークを採用する。代数的回路複雑性理論(代数的回路複雑性理論)は、アルゴリズム計算の複雑さを研究するための自然なフレームワークである。 代数回路の複雑さは、問題を解くための計算要求の観点でベンチマークを定義することによって一般化の研究を可能にする。 さらに、代数回路は汎用的な数学的対象であり、任意の回路に対して任意の数のサンプルを生成することができ、今日のデータハングリーモデルにとって理想的な実験的なサンドボックスとなっている。 この観点では、代数回路の複雑さからツールを採用し、アルゴリズムの一般化の科学を形式化し、AI科学への応用を成功させる上で重要な課題に対処する。

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