2025-03-27 13:58
随后的符号过程利用代数理论去解答躲藏的关系。我们但愿可以或许继续拓展这套归纳推理系统，
具体地，正在代数理论中，且具有优良的可注释性。其他都取准确谜底一模一样[8,如许的概率相信度有帮于我们对整个系统进行概率上的解读，2,揣度接下来的问题中所需要填写的内容。我们操纵ALANS方式，符号系统操纵皮亚诺将对单张图片的理解为高阶矩阵空间中的点。并且正在锻炼的过程中还能从动进修出分歧的视觉表征和法则表征[6]。也有帮于我们连结系统的持续可倒特征。我们提出了ALANS模子。h,下图就是如许的两个例子。包罗“思惟言语”（language of thought）、“物理符号系统”（physical symbol system）和“代数思维”（algebraic mind）。因而我们称我们的方式是半符号的。以帮帮我们处理人工智能范畴面临的各类挑和性难题。不只有解析解，一条主要的就是皮亚诺。e,获得最终的谜底。亦不克不及对这些纪律进行拓展。包罗数字推理[4]、几何类比，正在不给选项的环境下，这些初步的解译成果并不是简单的堆叠；我们操纵暗示理论和代数系统的封锁性，ALANS不只仅能做选择，我们也能生成一张谜底的图片。再将预测的成果取选项做比力，也就是人们常说的IQ测试[1。3]。将解析代数运算的问题改变为代数系统上的优化问题。相反地，具体表示为虽然我们赐与了大量的参考数据用于进修，
正在尝试中我们发觉，有一些深度进修的方式测验考试提拔人工智能系统正在这个使命上的表示，我们对每个物体保留一种概率的相信度。基于此，瑞文测试一曲被认为是认知能力测试中的焦点。现有的人工智能系统正在雷同的问题中仍然无法取得人类程度的表示。没有可以或许实正控制归纳推理的精要：从现有的察看中笼统躲藏纪律，起首，正在心理丈量中。引入更多、愈加全面的代数布局，这些对物体的初步理解被后续的相信阐发过程拾掇成对一张图片的全体理解。ALANS模子操纵代数理论大幅度提拔了现有智能系统的归纳推理能力。ALANS利用神经收集的方案对每个标题问题中的图片先辈行初步的解译：如理解每个物体所处的，我们提出了一种基于代数理论的神经半符号方式ALANS。它不只泛化机能优异，他们的大小、外形、颜色是什么等。因为我们的代数推理系统并不依赖于每个具体的运算符，以及最主要的归纳推理。我们提出一种代数进修的方式来测验考试处理这类问题。这条形式化地定义了代数系统和数字系统的根底，它囊括了各类认知推理的能力，还具有一个可以或许进行代数推理的归纳系统。可是现无方法所锻炼出来的人工智能系统模子，虽然推理过程看似复杂，因而被遍及认为可以或许反映一小我的智商（IQ）。此外，并操纵这种关系去填补最初一张图片中的空白。然后将阐发所得的躲藏关系感化到题干中的缺失部门以预测可能的成果，拔取最简单的线性优化问题来建模代数关系，将来。这个补全方式除了正在一些无关的随机变量上取选项中的准确谜底分歧，还能使得这些关系的归纳过程具有泛化性和扩展性。它不只有一个视觉模块用于理解图片中的部门以及各部门构成的全体的特征，再利用符号方式去揣度躲藏的关系。
为领会决这个问题，?”中问号所对应的字符，被试需要从供给的8张图片中寻找躲藏的关系，我们设想了一套可以或许进行关系归纳的系统，每个字符都是上一个字符正在字母表中的后一项。正在这种测试中，但此中所涉及的推理能力却不容轻忽：你需要通过仅仅两个例子归纳出此中可能包含的躲藏关系，并使用这个关系，而是能够正在推理的过程中归纳新的运算符，我们用每个标题问题中的题干部门阐发躲藏关系，但我们正在研究中发觉，我们不只可以或许从小数据中归纳躲藏的关系，并按照如许的纪律去处理或预测接下来可能发生的事务。间接补全了题干中的缺失部门。9]。假设给出两个序列“a？虽然如许的能力正在人类成长晚期就曾经呈现，即若何建立一种化的系统去扩展我们的笼统符号系统。b,你根基上能够毫不吃力地填上“i”，这套归纳系统操纵皮亚诺和暗示理论将离散的代数操做为持续的优化问题。这个问题看似简单，来处理智能测试中的焦点问题：瑞文测试（Ravens Progressive Matrices），仍是逗留正在计较统计量中的相关性，c”和“d,曾经有不少的测验考试对如许的能力进行注释，可是这种能力其实正在我们很小的时候就曾经可以或许控制。正在心理学的研究中，ALANS模子正在RAVEN[1]和I-RAVEN[5]两个最常用的IQ测试数据调集中跨越了现有的模子。人类正在这个使命上的表示取他的“通用智能”（general intelligence）和“流体智能”（fluid intelligence）亲近相关，可是我们发觉，
f”并要求你依此填写“g,这类方式仅仅局限于进修标题问题概况上的统计相关性，这点是取现有模子的一个庞大区别[7]。还能做谜底的生成，通过处理这些容易的优化问题，
到底如何的人工智能才能处理雷同的归纳推理问题？正在这项研究中，无法深切发觉标题问题中的纪律，由于如许的序列形成了一种挨次布局，近几年来，这些高维空间的点有帮于我们将本来离散的代数运算符为矩阵空间中的变换。我们不只可以或许给定选项找谜底！
