유전자 알고리즘이 인공 지능의 예입니까?

인간의 지능은 자연계의 자연 유전자 알고리즘의 기능 일 가능성이 있기 때문에 컴퓨터에서 유전자 알고리즘을 인공 지능의 예로 사용하고 있습니까? 그렇지 않다면 어떻게 다릅니 까? 아니면 알고리즘의 규모와 알고리즘의 진화에 따라 인공 지능을 표현하지 않는 사람도 있고 그렇지 않은 사람이 있습니까?

• 지능에 일반적으로 기인하는 능력은 문제 해결 입니다.
• 또 하나는 학습입니다 (경험에서 스스로 향상).
• 인공 지능은 "적어도 컴퓨터 내부에 지능 또는 그 일부를 복제하는 것"(지능 자체의 정의를 피함)으로 정의 할 수 있습니다.
• 유전자 알고리즘은 솔루션을 찾아서 향상시키는 학습 문제 해결 도구입니다 .

따라서 유전자 알고리즘은 일종의 인공 지능입니다.

규모와 관련하여 GA를 AI로 정의하는 데 중요한 요소로 보지 않습니다. 우리는 단순히 지능적이거나 지능적이지 않은 말 대신 다른 생활 형태를 지능적으로 분류 할 수 있습니다.

마지막으로 중요한 구분을하겠습니다. 두뇌는 자연 선택의 산물이지만 두뇌 자체는 지능을 달성하기 위해 동일한 원리를 사용하지 않습니다.

이것은 아마도 무엇보다 철학의 문제 일 것입니다. 사물이 일반적으로 어떻게 정의되는지에 관해서는 "예, 유전자 알고리즘은 AI의 일부입니다"라고 말할 것입니다. 인공 지능에 관한 포괄적 인 책을 집어 들면 아마도 유전 알고리즘 (또는 더 광범위하게 진화 알고리즘)에 관한 장이있을 것입니다.

과거에 광범위하게 연구 된 영역 중 하나는 신경망을 훈련시키기 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 아이디어입니다. 사람들이 여전히이 주제에 대해 활발하게 연구하고 있는지는 모르겠지만 GA는 AI의 전반적인 루 브릭의 일부라는 것을 적어도 보여줍니다.

유전자 알고리즘 (GAs)에 사용되는 유전학의 개념은 본질적으로 유전학에 비해 매우 분리 된 버전이며, 본질적으로 반복되는 동안 '적합한 생존'에 종속되는 '유전자'(일부 사전 정의 된 문제에 대한 해결책을 나타냄)로 구성됩니다. 재조합 및 돌연변이의 적용.

오늘날 '계산 지능'(CI)이라는 용어 는 인간을 일으킨 것으로 여겨지는 메커니즘을 모방하려고 시도하기보다는 ' 모든 계산 수단에 의한 지능의 출현'을 생성하기위한 계산 기술을 설명하는 데 사용되는 경향이 있습니다 ( 또는 동물) 지능.

즉, CI와 AI의 구분은 그렇게 어렵고 빠르지 않으며 AI라는 용어가 유행을 벗어난 'AI Winter'에 등장했을 것입니다.

인간 지능은 자연 유전자 알고리즘의 예가 아닙니다 .

유전자 알고리즘에는 새로운 솔루션을 만들기 위해 서로 충돌하는 솔루션 모음이 있으며 결국 최상의 솔루션을 반환합니다. 휴먼 인텔리전스는 정보 처리를 수행하는 뉴런 네트워크이며 거의 모든 방식이 동일하게 작동하지 않습니다.

그러나 인간 지능이 AI 알고리즘이 아니라는 것을 의미하지는 않습니다. 나는 '유전자 알고리즘'을 수치 최적화 기술로 포함시킬 것이며, 최적화와 지능이 깊이 연결되어 있기 때문에 수치 최적화 기술은 AI 기술로 볼 수 있습니다.

이 질문에 답하려면 먼저 지능이 무엇인지 알아야하며 지능과 그렇지 않은 부분 사이에 명확한 경계가 없기 때문에이 질문은 기술적 인 것이 아니라보다 철학적 인 것입니다.

제 생각에 지능은 문제를 정의하고 메모리와 추론을 사용하여 문제를 해결할 수있는 방법을 찾는 능력입니다. 유전자 알고리즘이이 구조를 따르기 때문에 인공 지능 범주에 속한다고 말할 수 있습니다.