mns2012 (mns2012) wrote in biosemiotics,
mns2012
mns2012
biosemiotics

Category:

Интересные следствия из NFL-теорем

Смысл NFL-теорем заключается в том, что нет какого-то одного "золотого" эффективного алгоритма решения всевозможных задач. Предпочтения (biases) при обучении -- штука отрицательная, но построить эффективный алгоритм на все случаи жизни нельзя. Никакой алгоритм не лучше других в среднем. Тот или иной алгоритм лучше или хуже других на определенном классе задач. В среднем, по всем задачам и данным никакой алгоритм не лучше рулетки.

Из википедии:

Неформально говоря, теорема No Free Lunch утверждает следующее: некоторый алгоритм B лучше A в среднем на таком же числе комбинаций целевых функций и данных, что и число комбинаций, для которых A лучше B. Ни один алгоритм не является предпочтительнее другого в среднем по всем возможным задачам. В этом узком смысле, научный метод "проиграет" в решении задач антинаучному методу в среднем на таком же числе задач и данных к ним, что и число тех, в которых научный метод окажется лучше. Как пример одного из "антинаучных методов" можно рассмотреть случайную догадку по принципу рулетки.

Разумеется, никто не запрещает науке выигрывать антинауке на некоторой специфической выборке задач и данных.

Таким образом, нет никакого "золотого" решения на все случаи жизни. Необходим экспертный опыт.

Вот здесь (no-free-lunch.org) об этом рассказано более подробно. Авторы резонно замечают, что NFL-теоремы, в определённом смысле, подвергают сомнению всю науку (о чём мы уже говорили выше). Остаётся только удивляться, какой молодец был Дэвид Юм (1711–1776):

‘[E]ven after the observation of the frequent or constant conjunction of objects, we have no reason to draw any inference concerning any object beyond those of which we have had experience’.

Интересно, что в свете этих теорем специалисты начинают просекать, что риск создания искусственного 'супер-интеллекта', превосходящего человеческий, был переоценен. Причина проста: нельзя оптимизировать сразу всё. Можно только находить приемлемые компромиссы. А раз так, значит и приемлемость их невозможно обобщить, ведь на каждый отдельный случай существуют свои критерии приемлемости.

Вот ещё материалы скептиков (относительно гипотетической возможности создания так наз. сильного искусственного интеллекта, artifical general intelligence):
А также моих 5 копеек по данной теме:
Tags: no free lunch, искусственный интеллект, наука, философия науки
Subscribe

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic
  • 0 comments