Философия поиска
Замечания об определениях в сфере ИИ, «глубокого обучения» и, вообще, вычислений, в частности, детерминированных алгоритмов и эвристистических методов, наводят на проблему поиска и (логистические) архитектуры (хранения). Не в том смысле, что на этом пути может быть какая-то «очередная панацея», а просто как одна из точек зрения, ещё одна позиция, претендующая на МЕТА-.
Is Deep Learning Already Hitting its Limitations? *
Алгоритм имитации отжига (Н. К. Метрополис), Градиентный спуск
Интеллект и поиск, О метапозиции на выслительный процесс, Роман Квасный * *, Принцип позиционности, Модель Каневра, Символьное моделирование *
П. С. Последний ассоциативный список кажется странным, но следуя принципу («куда положил, там и ищи»), сама проблема поиска связана и с принципами организации «памяти», где просматриваются две, принципиально разные, модели - «адресная» (линейная, табличная, матричная) и «нейронная» (иерархическая, сетевая, связные или ассоциативные списки) ...
---
Пост - постановка новой междисциплинарной проблемы или приглашение к разговору на старые темы под другим углом зрения. В частности, посмотреть как связаны с алгеброй и логикой такие дисциплины как комбинаторика, статистика, оптимизация, исследование операций и принятие решений, наконец, «алгоритмы и структуры данных» (или точнее «структуры данных и алгоритмы» !?). И как, в приниципе, возникает целевая функция - ставится задача или определяется цель?