2/2. продолжение. начало тут.
Некоторые подходы к решению задачи SAT используют Expander-графы для создания «жёстких» экземпляров — таких, которые сложно упростить даже при использовании приближённых методов. Это позволяет лучше понять границы между «быстро решаемыми» и «на практике неразрешимыми» задачами.
🔍 Пример: экспандер из 100 узлов, где каждый узел связан с 10 другими. Даже если удалить 20-30% рёбер, граф часто остаётся связанным. Это и есть эффект расширения (expansion).
Кроме того, В таких графах информация распространяется быстро, даже если начинается только с небольшой части узлов. Это свойство делает их так же идеальными для моделирования процессов, таких как заражение, распространение вирусов, распространение новостей и многого другого.
⚙️ Вообще, не зависимо от применений, тут много очень прикольных свойств возникет и это всё не так тривиально, как может показаться на первый взляд, имхо. Надо бы посмотреть более пристально в сторону экспандеров... Думаю, что продолжение на эту тему следует...
#ExpanderGraphs #Algorithms #Complexity #SAT
@easy_about_complex
Некоторые подходы к решению задачи SAT используют Expander-графы для создания «жёстких» экземпляров — таких, которые сложно упростить даже при использовании приближённых методов. Это позволяет лучше понять границы между «быстро решаемыми» и «на практике неразрешимыми» задачами.
🔍 Пример: экспандер из 100 узлов, где каждый узел связан с 10 другими. Даже если удалить 20-30% рёбер, граф часто остаётся связанным. Это и есть эффект расширения (expansion).
Кроме того, В таких графах информация распространяется быстро, даже если начинается только с небольшой части узлов. Это свойство делает их так же идеальными для моделирования процессов, таких как заражение, распространение вирусов, распространение новостей и многого другого.
⚙️ Вообще, не зависимо от применений, тут много очень прикольных свойств возникет и это всё не так тривиально, как может показаться на первый взляд, имхо. Надо бы посмотреть более пристально в сторону экспандеров... Думаю, что продолжение на эту тему следует...
#ExpanderGraphs #Algorithms #Complexity #SAT
@easy_about_complex
Telegram
Истории (не)успеха (ИИ)ЕИ
1/2
🧠 Что такое Expander-графы и почему это важно?
Помню лет 10-15 назад тема экспандер-графов была очень сильно на слуху. Не знаю как сейчас, вспомнил в связи с нейросетями и их #Interpretability, но даже не знаю, применяются ли там экспандеры...
Однако…
🧠 Что такое Expander-графы и почему это важно?
Помню лет 10-15 назад тема экспандер-графов была очень сильно на слуху. Не знаю как сейчас, вспомнил в связи с нейросетями и их #Interpretability, но даже не знаю, применяются ли там экспандеры...
Однако…
👍5
1/3
Integer Relations - как числа “договариваются” друг с другом?
В мире чисел есть удивительное явление — integer relations. Представьте: у вас есть несколько чисел (например, √2, число π, логарифмы), и вдруг оказывается, что существует способ сложить их с целыми коэффициентами так, чтобы получилось ровно ноль!
Например, π и -π точно дают ноль — это очевидно. Но что, если у вас набор чисел вроде 1, √2 и π — найдётся ли такая “магическая” комбинация? Ответ не всегда очевиден.
Это не просто игра: поиск таких отношений — важнейшая задача в численных вычислениях и теории чисел. Алгоритмы вроде PSLQ могут открыть неизвестные математические связи 👇👇👇
@easy_about_complex
Integer Relations - как числа “договариваются” друг с другом?
В мире чисел есть удивительное явление — integer relations. Представьте: у вас есть несколько чисел (например, √2, число π, логарифмы), и вдруг оказывается, что существует способ сложить их с целыми коэффициентами так, чтобы получилось ровно ноль!
Например, π и -π точно дают ноль — это очевидно. Но что, если у вас набор чисел вроде 1, √2 и π — найдётся ли такая “магическая” комбинация? Ответ не всегда очевиден.
Это не просто игра: поиск таких отношений — важнейшая задача в численных вычислениях и теории чисел. Алгоритмы вроде PSLQ могут открыть неизвестные математические связи 👇👇👇
@easy_about_complex
👍2
2/3 Продолжение. Начало тут.
🔍 Пример:
есть ли связь между числом π и его квадратом? Рассмотрим вектор чисел:
Вопрос: существуют ли такие целые числа a, b, c, не все нули, что:
То есть, есть ли целочисленное линейное соотношение между 1, π и π²?
Запускаем алгоритм PSLQ на численно вычисленных значениях этих чисел (до, скажем, 30 знаков). Алгоритм перебирает линейные комбинации с целыми коэффициентами и проверяет, можно ли получить ноль.
👎Результат:
PSLQ не находит никаких нетривиальных целочисленных соотношений. Это подтверждает, что числа 1, π и π² алгебраически независимы (или, по крайней мере, не линейно зависимы над ℚ).
Но теперь попробуем другой пример.
🔍 Пример: формула Мачина для π
Рассмотрим:
Алгоритм PSLQ находит соотношение:
Это — формула Мачина (одна из классических формул для вычисления π):
👍 Результат: И здесь PSLQ действительно "угадывает" точную алгебраическую формулу по числам с плавающей точкой.
🔥Почему это круто?
Мы из чисел, вычисленных на компьютере, получаем точные формулы.
Это обратный процесс по сравнению с обычной математикой: не от формулы к числу, а от числа к формуле.
Это один из редких примеров, когда компьютер может "угадать" математику.
#ExperimentalMathematics
#IntegerRelations #Algorithms #PSLQ
@easy_about_complex
🔍 Пример:
есть ли связь между числом π и его квадратом? Рассмотрим вектор чисел:
x = [1, π, π²]
Вопрос: существуют ли такие целые числа a, b, c, не все нули, что:
a·1 + b·π + c·π² = 0 ?
То есть, есть ли целочисленное линейное соотношение между 1, π и π²?
Запускаем алгоритм PSLQ на численно вычисленных значениях этих чисел (до, скажем, 30 знаков). Алгоритм перебирает линейные комбинации с целыми коэффициентами и проверяет, можно ли получить ноль.
👎Результат:
PSLQ не находит никаких нетривиальных целочисленных соотношений. Это подтверждает, что числа 1, π и π² алгебраически независимы (или, по крайней мере, не линейно зависимы над ℚ).
Но теперь попробуем другой пример.
🔍 Пример: формула Мачина для π
Рассмотрим:
x = [π, 4·arctan(1/5), -arctan(1/239)]
Алгоритм PSLQ находит соотношение:
π - 4·arctan(1/5) + arctan(1/239) ≈ 0
Это — формула Мачина (одна из классических формул для вычисления π):
π = 4·arctan(1/5) - arctan(1/239)
👍 Результат: И здесь PSLQ действительно "угадывает" точную алгебраическую формулу по числам с плавающей точкой.
🔥Почему это круто?
Мы из чисел, вычисленных на компьютере, получаем точные формулы.
Это обратный процесс по сравнению с обычной математикой: не от формулы к числу, а от числа к формуле.
Это один из редких примеров, когда компьютер может "угадать" математику.
#ExperimentalMathematics
#IntegerRelations #Algorithms #PSLQ
@easy_about_complex
Telegram
Истории (не)успеха (ИИ)ЕИ
1/3
Integer Relations - как числа “договариваются” друг с другом?
В мире чисел есть удивительное явление — integer relations. Представьте: у вас есть несколько чисел (например, √2, число π, логарифмы), и вдруг оказывается, что существует способ сложить…
Integer Relations - как числа “договариваются” друг с другом?
В мире чисел есть удивительное явление — integer relations. Представьте: у вас есть несколько чисел (например, √2, число π, логарифмы), и вдруг оказывается, что существует способ сложить…
👍2
3/3 Продолжение. Начало тут и тут.
Integer Relations в Квантовой Теории Поля (QFT)
В квантовой теории поля расчёт физических величин (например, аномальных магнитных моментов, поправок к массе и т.д.) требует вычисления многократных интегралов — так называемых Feynman интегралов, часто очень сложных и не имеющих аналитического выражения в явном виде.
Проблема:
Ты вычисляешь интеграл до, скажем, 100 знаков после запятой, но не знаешь, можно ли выразить его через известные константы — π, ζ(3), ln(2), polylogs и т.д.
Решение:
Алгоритмы типа PSLQ позволяют взять численно вычисленное значение и попробовать найти точную комбинацию известных функций, которая даёт тот же результат.
Пример: 3-петлевые поправки в QED
В 1996 году, когда исследовали высшие порядки поправок в квантовой электродинамике (QED), вычислялись 3- и 4-петлевые Feynman диаграммы, численно — и оказалось, что значения можно выразить через комбинации таких чисел, как:
-ζ(3) (дзета-функция Римана)
-π²
-ln(2)
-Li₄(½) (полилогарифмы)
и других “трансцендентных” чисел.
Кейс:
David Broadhurst и David Bailey использовали PSLQ, чтобы найти точные выражения для десятков интегралов, связанных с Feynman diagrams, которые до этого считались "неразрешимыми".
Они буквально открывали формулы из чисел, полученных с суперкомпьютеров — в полном смысле слова "экспериментальная математика в физике".
Почему это важно?
👉Позволяет проверять и упрощать физические расчёты, даже в очень сложных теориях.
👉Помогает предсказать форму результата, прежде чем будет найден аналитический вывод.
👉В некоторых случаях выводит физику на след новых математических объектов — например, множественные дзета-значения (MZV), которые сейчас изучаются и в физике, и в алгебраической геометрии.
📎 Ссылка на эти работы тут.
.
#ExperimentalMathematics
#IntegerRelations #Algorithms #PSLQ #QuantumFieldTheory
@easy_about_complex
Integer Relations в Квантовой Теории Поля (QFT)
В квантовой теории поля расчёт физических величин (например, аномальных магнитных моментов, поправок к массе и т.д.) требует вычисления многократных интегралов — так называемых Feynman интегралов, часто очень сложных и не имеющих аналитического выражения в явном виде.
Проблема:
Ты вычисляешь интеграл до, скажем, 100 знаков после запятой, но не знаешь, можно ли выразить его через известные константы — π, ζ(3), ln(2), polylogs и т.д.
Решение:
Алгоритмы типа PSLQ позволяют взять численно вычисленное значение и попробовать найти точную комбинацию известных функций, которая даёт тот же результат.
Пример: 3-петлевые поправки в QED
В 1996 году, когда исследовали высшие порядки поправок в квантовой электродинамике (QED), вычислялись 3- и 4-петлевые Feynman диаграммы, численно — и оказалось, что значения можно выразить через комбинации таких чисел, как:
-ζ(3) (дзета-функция Римана)
-π²
-ln(2)
-Li₄(½) (полилогарифмы)
и других “трансцендентных” чисел.
Кейс:
David Broadhurst и David Bailey использовали PSLQ, чтобы найти точные выражения для десятков интегралов, связанных с Feynman diagrams, которые до этого считались "неразрешимыми".
Они буквально открывали формулы из чисел, полученных с суперкомпьютеров — в полном смысле слова "экспериментальная математика в физике".
Почему это важно?
👉Позволяет проверять и упрощать физические расчёты, даже в очень сложных теориях.
👉Помогает предсказать форму результата, прежде чем будет найден аналитический вывод.
👉В некоторых случаях выводит физику на след новых математических объектов — например, множественные дзета-значения (MZV), которые сейчас изучаются и в физике, и в алгебраической геометрии.
📎 Ссылка на эти работы тут.
.
#ExperimentalMathematics
#IntegerRelations #Algorithms #PSLQ #QuantumFieldTheory
@easy_about_complex
Telegram
Истории (не)успеха (ИИ)ЕИ
1/3
Integer Relations - как числа “договариваются” друг с другом?
В мире чисел есть удивительное явление — integer relations. Представьте: у вас есть несколько чисел (например, √2, число π, логарифмы), и вдруг оказывается, что существует способ сложить…
Integer Relations - как числа “договариваются” друг с другом?
В мире чисел есть удивительное явление — integer relations. Представьте: у вас есть несколько чисел (например, √2, число π, логарифмы), и вдруг оказывается, что существует способ сложить…
👍8
🐦Аист, мобила и гопники
В 2017 году польские орнитологи Grupa EkoLogiczna из города Седльце решили отследить миграцию белого аиста. На его спину прикрепили GPS-трекер с SIM-картой.
Аист успешно преодолел около 6000 км и добрался до долины Голубого Нила в Судане. Там местные пацанчики отжали у аиста мобилу с симкой и назвонили в роуменге на 2.5 тысяч евро со счёта польских орнитологов. Конец истории.
#ЧёрныйЮмор #НастроениеЧетверга
В 2017 году польские орнитологи Grupa EkoLogiczna из города Седльце решили отследить миграцию белого аиста. На его спину прикрепили GPS-трекер с SIM-картой.
Аист успешно преодолел около 6000 км и добрался до долины Голубого Нила в Судане. Там местные пацанчики отжали у аиста мобилу с симкой и назвонили в роуменге на 2.5 тысяч евро со счёта польских орнитологов. Конец истории.
#ЧёрныйЮмор #НастроениеЧетверга
😁5👍1😢1
🚨 Анонс стрима!
Когда: 11 мая (воскресенье)
🕑 14:00 по Киеву/Москве
🕐 13:00 по немецкому времени
🎥 в этот раз стрим пройдёт на канале Hidden_Heuristic — в воскресенье в указанное время нажмите кнопочку "присоединиться к стриму" сверху! Лучше заходить с компа — слайды будут виднее.
📚 Предварительная программа:
👇👇👇
Когда: 11 мая (воскресенье)
🕑 14:00 по Киеву/Москве
🕐 13:00 по немецкому времени
🎥 в этот раз стрим пройдёт на канале Hidden_Heuristic — в воскресенье в указанное время нажмите кнопочку "присоединиться к стриму" сверху! Лучше заходить с компа — слайды будут виднее.
📚 Предварительная программа:
👇👇👇
продолжение. начало тут.
1️⃣ Я расскажу о теории вычислимости и сложности вычислений + сделаю краткий обзор того, что известно о вычислительной мощности рекуррентных нейронных сетей.
2️⃣ Никита — про математику и биологию: введение в нейронауку и обсуждение первых глав книги Peter Dayan Theoretical Neuroscience.
3️⃣ Завершим философией — открытая дискуссия и дебаты. Можете заранее формулировать вопросы!
Очень ждём на стрим также работника в области математики и криптографии -- Диму Топчего (например)
И, конечно же, вас ждут сюрпризы:
Сюрприз от Никиты: он про очень крутую свежую статью в области расскажет! 🔥
Сюрприз от меня: я подофигел вообще от обьёма того что мне прийдётся в воскресенье представить в удобоворимом виде кратко, просто сижу и готовлюсь и не знаю как успеть! до воскресенья вы от меня не увидите больше ни одного сообщения! 😂
#LiveStream
1️⃣ Я расскажу о теории вычислимости и сложности вычислений + сделаю краткий обзор того, что известно о вычислительной мощности рекуррентных нейронных сетей.
2️⃣ Никита — про математику и биологию: введение в нейронауку и обсуждение первых глав книги Peter Dayan Theoretical Neuroscience.
3️⃣ Завершим философией — открытая дискуссия и дебаты. Можете заранее формулировать вопросы!
Очень ждём на стрим также работника в области математики и криптографии -- Диму Топчего (например)
И, конечно же, вас ждут сюрпризы:
Сюрприз от Никиты: он про очень крутую свежую статью в области расскажет! 🔥
Сюрприз от меня: я подофигел вообще от обьёма того что мне прийдётся в воскресенье представить в удобоворимом виде кратко, просто сижу и готовлюсь и не знаю как успеть! до воскресенья вы от меня не увидите больше ни одного сообщения! 😂
#LiveStream
❤1👍1
напоминаю, сегодня стрим в канале https://t.iss.one/hidden_heuristic.
начало в 13:00 по немецкому времени, в 14:00 по Киеву/Москве
начало в 13:00 по немецкому времени, в 14:00 по Киеву/Москве
Telegram
Hidden Heuristic
Глубоких слоев удел един
👍3
🎥 Стрим длиной 3.5 часа подошёл к концу — было очень интересно и насыщенно!
Кто не пришёл — кусайте локти. Но аккуратно: запись будет. Хотя кусайте всё равно, потому что часть стрима не записалась 😅
📚 Были две основные презентации:
— от меня: краткое введение в теорию вычисломости/сложности вычислений + разбор одного результата про вычилительную мощность рекуррентных нейронных сетей 🧮
— от Никиты: введение в теоретическую нейронауку -- матаппарат нейробиологов 🧠
🧠 Кроме того, Дима сделал мини-презентацию со своим видением решения задачи тысячелетия: P ≠ (?) NP.
🔥 Было много вопросов, комментариев и обсуждений — спасибо всем, кто участвовал!
💬 Также получилась живая дискуссия о практическом значении задачи P ≠ (?) NP — спасибо Диме и Владимиру за мысли!
📅 Планируем продолжать такие стримы и дальше — углубляться в пересечения математики, IT и нейронаук. Stay tuned!🧮
#LiveStream
Кто не пришёл — кусайте локти. Но аккуратно: запись будет. Хотя кусайте всё равно, потому что часть стрима не записалась 😅
📚 Были две основные презентации:
— от меня: краткое введение в теорию вычисломости/сложности вычислений + разбор одного результата про вычилительную мощность рекуррентных нейронных сетей 🧮
— от Никиты: введение в теоретическую нейронауку -- матаппарат нейробиологов 🧠
🧠 Кроме того, Дима сделал мини-презентацию со своим видением решения задачи тысячелетия: P ≠ (?) NP.
🔥 Было много вопросов, комментариев и обсуждений — спасибо всем, кто участвовал!
💬 Также получилась живая дискуссия о практическом значении задачи P ≠ (?) NP — спасибо Диме и Владимиру за мысли!
📅 Планируем продолжать такие стримы и дальше — углубляться в пересечения математики, IT и нейронаук. Stay tuned!🧮
#LiveStream
👍5
Друзья, накидывайте темы и направления на следующие стримы. Вот один вариант предложенный Никитой 👇👇👇
Видео этого стрима будет в нарезках по темам через какое-то количество дней. Но уже думаем над следующими стримами. Кому интересно что-то рассказать, представить, узнать, обсудить - пишите!
Видео этого стрима будет в нарезках по темам через какое-то количество дней. Но уже думаем над следующими стримами. Кому интересно что-то рассказать, представить, узнать, обсудить - пишите!
🔥3
Forwarded from Hidden Heuristic
Вводная статья об AIXI - определение "универсального интеллекта" в theorethical computer science:
https://arxiv.org/abs/0712.3329v1
Для чего это нужно?
Условно закрыть философский гештальт: «а что такое интеллект в самом общем смысле?»
Сегодня на стриме Дмитрий, в частности, показал, что RNN могут в теории эмулировать произвольную машину Тьюринга. Я вижу, конечно, с этим проблему в том, что на практике вы никогда не получите веса связей из множества Кантора с желаемой точностью. Результат интересный, но для практического описания реальных возможностей ИИ не подходит.
Популярно об AIXI еще можно почитать в книге Сбербанка, смотрите комментарий к посту)
https://arxiv.org/abs/0712.3329v1
Для чего это нужно?
Условно закрыть философский гештальт: «а что такое интеллект в самом общем смысле?»
Сегодня на стриме Дмитрий, в частности, показал, что RNN могут в теории эмулировать произвольную машину Тьюринга. Я вижу, конечно, с этим проблему в том, что на практике вы никогда не получите веса связей из множества Кантора с желаемой точностью. Результат интересный, но для практического описания реальных возможностей ИИ не подходит.
Популярно об AIXI еще можно почитать в книге Сбербанка, смотрите комментарий к посту)
arXiv.org
Universal Intelligence: A Definition of Machine Intelligence
A fundamental problem in artificial intelligence is that nobody really knows what intelligence is. The problem is especially acute when we need to consider artificial systems which are...
👍3❤1
Истории (не)успеха (ИИ)ЕИ pinned «Вводная статья об AIXI - определение "универсального интеллекта" в theorethical computer science: https://arxiv.org/abs/0712.3329v1 Для чего это нужно? Условно закрыть философский гештальт: «а что такое интеллект в самом общем смысле?» Сегодня на стриме…»
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🎥 Начинаем выкладывать по маленьким кусочкам записи стрима от 11 мая — "Complexity Theory meets Neuroscience".
Если пропустили в прямом эфире или хотите пересмотреть отдельные моменты — самое время!
Самое начало стрима 👆👆👆
Stay tuned 🧠⚡
#LiveStream #PureMath #AppliedMath #Complexity #Neurscience
Если пропустили в прямом эфире или хотите пересмотреть отдельные моменты — самое время!
Самое начало стрима 👆👆👆
Stay tuned 🧠⚡
#LiveStream #PureMath #AppliedMath #Complexity #Neurscience
👍5❤1😁1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🎥 Хайлайты лайв-стрима от 11 мая — "Complexity Theory meets Neuroscience".
Дима очень кратко и чётко рассказывает о своём видении решения задачи тысячелетия: P ≠ (?) NP. Владимир вносит несколько важных уточнений касаемо практической значимости строгого математического доказательства этой фундаментальной проблемы. Завязывается дискуссия и дебаты, но в итоге ребята приходят к консенсусу! Так же затронута тема квантовых вычислений и мостик между квантовыми алгоритмами и классической теорией сложности алгоритмов.👆👆👆
Продолжение следует! Stay tuned 🧠⚡
#LiveStream #Complexity #PvsNP #QuantumComputing
Дима очень кратко и чётко рассказывает о своём видении решения задачи тысячелетия: P ≠ (?) NP. Владимир вносит несколько важных уточнений касаемо практической значимости строгого математического доказательства этой фундаментальной проблемы. Завязывается дискуссия и дебаты, но в итоге ребята приходят к консенсусу! Так же затронута тема квантовых вычислений и мостик между квантовыми алгоритмами и классической теорией сложности алгоритмов.👆👆👆
Продолжение следует! Stay tuned 🧠⚡
#LiveStream #Complexity #PvsNP #QuantumComputing
🔥4❤1
Кто не все понял в этом видео 👆 - не расстраивайтесь. Скоро будут нарезки из стрима с введением в эти темы.
❤4🔥1
AIXI - гипотетический идеал Искусственного Общего Интеллекта (Artificial General Intelligence - AGI).
❓Кто умнее — вы или AGI?
Представьте, что вы проходите тест на IQ и вам нужно продолжить числовой ряд: 2, 4, 6, 8, …
Первый инстинкт — ответить «10». Но что, если я скажу, что этот ряд также удовлетворяет сложному полиному:
2k⁴ − 20k³ + 70k² − 98k + 48, согласно которому следующее число в последовательности 58, а не 10!
Как же понять, какое продолжение правильное?
Вот тут на помощь приходит принцип бритвы Оккама из философии — выбор самого простого и краткого объяснения (или алгоритма), которое описывает данные.
Теория Соломонова формализует этот принцип с помощью понятия колмогоровской сложности — длины кратчайшей программы, которая может сгенерировать данный ряд чисел.
AIXI использует именно такой подход: он ищет самый короткий алгоритм, который объясняет наблюдаемые данные, и на его основе делает прогнозы — он выбирает наиболее вероятную, простую и универсальную модель мира.
продолжение тут 👇👇👇
❓Кто умнее — вы или AGI?
Представьте, что вы проходите тест на IQ и вам нужно продолжить числовой ряд: 2, 4, 6, 8, …
Первый инстинкт — ответить «10». Но что, если я скажу, что этот ряд также удовлетворяет сложному полиному:
2k⁴ − 20k³ + 70k² − 98k + 48, согласно которому следующее число в последовательности 58, а не 10!
Как же понять, какое продолжение правильное?
Вот тут на помощь приходит принцип бритвы Оккама из философии — выбор самого простого и краткого объяснения (или алгоритма), которое описывает данные.
Теория Соломонова формализует этот принцип с помощью понятия колмогоровской сложности — длины кратчайшей программы, которая может сгенерировать данный ряд чисел.
AIXI использует именно такой подход: он ищет самый короткий алгоритм, который объясняет наблюдаемые данные, и на его основе делает прогнозы — он выбирает наиболее вероятную, простую и универсальную модель мира.
продолжение тут 👇👇👇
👍4
Продолжение. Начало тут 👆.
Как работает AIXI?
AIXI просматривает все возможные вычислимые модели мира и взвешивает их по вероятности, отдавая предпочтение тем, что имеют меньшую колмогоровскую сложность — проще говоря, выбирает "самую лаконичную правду".
Почему AIXI не существует на практике?
Главная проблема — невычислимость. Соломоновская индукция, лежащая в основе AIXI, теоретически оптимальна, но невозможно вычислить её точно на реальном компьютере. Это связано с тем, что поиск по всем возможным программам бесконечен и слишком затратен по ресурсам — ни один компьютер не сможет просмотреть и оценить все варианты.
Это можно сравнить с задачей поиска иголки в бесконечном стоге сена.
В результате, AIXI — это идеал, математическая модель, к которой стремятся многие алгоритмы ИИ, но которую невозможно реализовать полностью.
Зачем тогда изучать AIXI?
Потому что он задаёт эталон, к которому можно стремиться. Современные алгоритмы машинного обучения и ИИ — это приближения к AIXI. Чем больше у них ресурсов, тем лучше они могут выбирать модели и делать прогнозы.
Понимание AIXI помогает понять фундаментальные ограничения и возможности искусственного интеллекта и понять, что значит интеллект в принципе.
🧠 И вот где прикол:
Число 10 — это логичное продолжение самой простой гипотезы: шаг +2.
Но! Также можно построить много других гипотез, например:
Полином 𝑎(𝑘)=2𝑘⁴ − 20𝑘³ + 70𝑘² − 98𝑘 + 48. Он тоже даёт значения: 2, 4, 6, 8 при 𝑘=1,2,3,4, но на 𝑘=5 даёт 58.
AIXI не "предпочитает" 58, он говорит: все гипотезы возможны, но каждая имеет свою вероятность.
❓Так кто умнее?
Человек, отвечая "10", опирается на контекст и социальное ожидание от задачи.
AGI, построенный по принципу AIXI, не имеет контекста, он математически оценивает вероятности всех гипотез — и выдаёт взвешенное предсказание на основе всех возможных алгоритмов, в том числе и "неинтуитивных".
@easy_about_complex
#AGI #AIXI #Solomonoff
Как работает AIXI?
AIXI просматривает все возможные вычислимые модели мира и взвешивает их по вероятности, отдавая предпочтение тем, что имеют меньшую колмогоровскую сложность — проще говоря, выбирает "самую лаконичную правду".
Почему AIXI не существует на практике?
Главная проблема — невычислимость. Соломоновская индукция, лежащая в основе AIXI, теоретически оптимальна, но невозможно вычислить её точно на реальном компьютере. Это связано с тем, что поиск по всем возможным программам бесконечен и слишком затратен по ресурсам — ни один компьютер не сможет просмотреть и оценить все варианты.
Это можно сравнить с задачей поиска иголки в бесконечном стоге сена.
В результате, AIXI — это идеал, математическая модель, к которой стремятся многие алгоритмы ИИ, но которую невозможно реализовать полностью.
Зачем тогда изучать AIXI?
Потому что он задаёт эталон, к которому можно стремиться. Современные алгоритмы машинного обучения и ИИ — это приближения к AIXI. Чем больше у них ресурсов, тем лучше они могут выбирать модели и делать прогнозы.
Понимание AIXI помогает понять фундаментальные ограничения и возможности искусственного интеллекта и понять, что значит интеллект в принципе.
🧠 И вот где прикол:
Число 10 — это логичное продолжение самой простой гипотезы: шаг +2.
Но! Также можно построить много других гипотез, например:
Полином 𝑎(𝑘)=2𝑘⁴ − 20𝑘³ + 70𝑘² − 98𝑘 + 48. Он тоже даёт значения: 2, 4, 6, 8 при 𝑘=1,2,3,4, но на 𝑘=5 даёт 58.
AIXI не "предпочитает" 58, он говорит: все гипотезы возможны, но каждая имеет свою вероятность.
❓Так кто умнее?
Человек, отвечая "10", опирается на контекст и социальное ожидание от задачи.
AGI, построенный по принципу AIXI, не имеет контекста, он математически оценивает вероятности всех гипотез — и выдаёт взвешенное предсказание на основе всех возможных алгоритмов, в том числе и "неинтуитивных".
@easy_about_complex
#AGI #AIXI #Solomonoff
Telegram
Истории (не)успеха (ИИ)ЕИ
AIXI - гипотетический идеал Искусственного Общего Интеллекта (Artificial General Intelligence - AGI).
❓Кто умнее — вы или AGI?
Представьте, что вы проходите тест на IQ и вам нужно продолжить числовой ряд: 2, 4, 6, 8, …
Первый инстинкт — ответить «10».…
❓Кто умнее — вы или AGI?
Представьте, что вы проходите тест на IQ и вам нужно продолжить числовой ряд: 2, 4, 6, 8, …
Первый инстинкт — ответить «10».…
👍3
Dmytro
🎥 Хайлайты лайв-стрима от 11 мая — "Complexity Theory meets Neuroscience". Дима очень кратко и чётко рассказывает о своём видении решения задачи тысячелетия: P ≠ (?) NP. Владимир вносит несколько важных уточнений касаемо практической значимости строгого математического…
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Продолжем выкладывать нарезки стрима „Complexity Theory meets Neuroscience“ от 11.05.2025.
Начало краткого неформального введения в теорию сложности, для тех, кто не совсем понял о чём тут говорят Дмитрий и Владимир.
Продолжение следует! Stay tuned 🧠⚡
#LiveStream #Complexity #Introduction #PvsNP
Начало краткого неформального введения в теорию сложности, для тех, кто не совсем понял о чём тут говорят Дмитрий и Владимир.
Продолжение следует! Stay tuned 🧠⚡
#LiveStream #Complexity #Introduction #PvsNP
1/3
При дворе короля Артура жили 150 рыцарей и 150 дам.
«Почему бы не создать 150 супружеских пар?» — размышлял король, и мысль немедленно была претворена в действие. Он поручил Королевскому Секретному Агенту (Royal Secret Agent = RSA) составить диаграмму, включающую все 300 имён, указывая красной линией взаимный интерес между дамой и рыцарем, а при его отсутствии — синей линией. Диаграмма с 150² = 22 500 цветными линиями выглядела довольно запутанно, но не настолько, чтобы запутать Мерлина, придворного мага, которому Артур передал её с чётким приказом: найти совершенное соответствие между дамами и рыцарями (по взаимной любви).
Мерлин удалился, посмотрел на диаграмму и,благодаря своему безграничному интеллекту, мгновенно понял, что ни одна из 150!(≈5×10^262) возможных пар не даёт полностью красного соответствия. Он быстро перебрал все 5×10^262 диаграмм, выделив в каждой ошибочную линию, и приказал слугам отнести их в тронный зал как доказательство того, что Артур потребовал невозможного.
Продолжение👇
При дворе короля Артура жили 150 рыцарей и 150 дам.
«Почему бы не создать 150 супружеских пар?» — размышлял король, и мысль немедленно была претворена в действие. Он поручил Королевскому Секретному Агенту (Royal Secret Agent = RSA) составить диаграмму, включающую все 300 имён, указывая красной линией взаимный интерес между дамой и рыцарем, а при его отсутствии — синей линией. Диаграмма с 150² = 22 500 цветными линиями выглядела довольно запутанно, но не настолько, чтобы запутать Мерлина, придворного мага, которому Артур передал её с чётким приказом: найти совершенное соответствие между дамами и рыцарями (по взаимной любви).
Мерлин удалился, посмотрел на диаграмму и,благодаря своему безграничному интеллекту, мгновенно понял, что ни одна из 150!(≈5×10^262) возможных пар не даёт полностью красного соответствия. Он быстро перебрал все 5×10^262 диаграмм, выделив в каждой ошибочную линию, и приказал слугам отнести их в тронный зал как доказательство того, что Артур потребовал невозможного.
Продолжение👇
👍2😁1