휴먼 인텔리전스 및 알고리즘

휴먼 인텔리전스가 알고리즘을 능가 할 수 있는지 여부를 결정하기위한 연구가 있습니까 (즉, 무료 점심 식사 정리가 휴먼 인텔리전스에 적용되는지 테스트)?

같은 선을 따라, 사람 지능의 독특하고 계산력이 뛰어난 속성을 이용하는 기술적 인 방법을 개발 한 사람이 있습니까?

Journal of Problem Solving 을 확인하십시오 . 인간이 일반적으로 알고리즘을 능가 할 수 있는지 여부를 결정하려는 것이 아니라 여러 분야의 관점에서 인간의 문제 해결 프로세스를 이해하려고 시도합니다.

예를 들어, 첫 번째 문제는 TSP에서의 인간 성과에 초점을 맞추 었습니다.

CMU에서 Luis Von Ahn 을 확인하십시오 . 그는 원래 보안 문자 사람입니다. Human Computation 주제에 대해이 Google techtalk 와 같은 충분한 비디오를 찾을 수 있습니다 .

누구든지 인간 지능의 고유 한 위 계산적 특성을 활용하기위한 기술적 방법을 개발 했습니까?

그에 대한 전제 조건은 인간 지능이 실제로 일부 계산적 속성을 갖는 것입니다. 솔직히 인간 행동을 더 많이 볼수록 우리는 나에게 오토 마톤 인 것처럼 보입니다. 그러나 아마도 최근의 정치 분위기는 지나치게 냉소적이었습니다. :)

물론, 인간의 지능은 많은 작업 에서 현재의 알고리즘 상태 보다 낫습니다 . 실제 적용을 위해서는 Mechanical Turk를 볼 수 있습니다.

이론적으로는, 인간의 계산 능력에 대한 철학적 주장을 발전시킨 사람들 (컴퓨터 과학자가되는 사람들을 포함하여)이 있습니다. 예를 들어 Selmer Bringsjord 의 작품을 볼 수 있습니다. hypercomputation 이라는 용어를 검색 할 수도 있지만 TCS 영역에 속하는 부분은 사람과 아무런 관련이 없으며 인간 지능을 다루는 부분은 TCS와 거의 관련이 없음을 알 것입니다. (또는 일반적으로 과학).

강화 학습 (en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning 사용)은 인간이 환경과 상호 작용하고 학습하는 방법에 대한 아이디어에서 영감을 얻었습니다.