İnsan zekası ve algoritmalar

İnsan zekasının algoritmalardan daha iyi performans gösterip gösteremeyeceğini belirlemek için herhangi bir çalışma yapıldı mı (yani Ücretsiz Öğle Yemeği Yok Teoreminin insan zekası için geçerli olup olmadığını test edin)?

Aynı çizgide, insan zekasının benzersiz, yukarıda hesaplanan özelliklerinden yararlanmak için teknik bir yöntem geliştirdi mi?

Journal of Problem Solving'e göz atmak isteyeceksiniz . İnsanların genel olarak algoritmalardan daha iyi performans gösterip gösteremeyeceklerini belirlemek değil, insan problemi çözme sürecini multidisipliner bir perspektiften anlamaya çalışmaktır.

Örneğin, ilk sayı TSP'deki insan performansına odaklandı.

Check out Luis Von Ahn CMU'daki. Orijinal Captcha adamı. İnsan Hesaplama konusunda bu google techtalk gibi yeterli videolar bulacaksınız .

herhangi bir insan zekasının benzersiz, yukarıda hesaplanan özelliklerinden yararlanmak için teknik bir yöntem geliştirdi mi?

Bunun için bir ön koşul, insan zekasının aslında bazı hesaplama üstü özelliklere sahip olması olabilir, değil mi? Açıkçası, insan davranışını ne kadar çok görürsem, bana otomatlar gibi daha fazla görünürsünüz. Ama belki de son siyasi iklim beni aşırı derecede alaycı bıraktı. :)

Tabii ki, insan zekası birçok görev için mevcut algoritmik durumdan daha iyidir . Bunun pratik bir uygulaması için, diyelim ki Mekanik Türk'e bakabilirsiniz .

Teorik tarafta, insan üstü-hesaplama yetenekleri için ileri düzey felsefi argümanlara sahip olan insanlar (bilgisayar bilimcisi olan bazı kişiler dahil) vardır. Örneğin, Selmer Bringsjord'un çalışmalarına bakabilirsiniz . Hiper hesaplama terimi üzerinde de arama yapabilirsiniz , ancak TCS alanına giren parçaların insanlarla hiçbir ilgisi olmadığını ve insan zekası ile uğraşmaya çalışan parçaların TCS ile ilgisi olmadığını göreceksiniz. (veya genel olarak bilim).

Takviye öğrenimi (en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning use), bir insanın çevre ile nasıl etkileşimde bulunduğu ve ondan nasıl öğrendiği fikrinden esinlenmiştir.