A IA destila dados dos princípios da filosofia usando padrões que vemos na física. O universo nos dá pistas para estruturar nosso pensamento, porque somos cativos para nossas observações. Embora pensemos que podemos especular amplamente, estamos apenas brincando dentro da barriga do universo que ditou nossos paradigmas.

IA e Filosofia

Quando você levanta o capô de um carro autônomo, existe um cérebro filosófico.

A IA aqui se refere a rastreamento de veiculos que executam funções que normalmente exigem inteligência humana, como percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão e tradução entre idiomas.
Além das várias peças automotivas presentes nos carros convencionais, os carros autônomos contêm todo um novo ecossistema de componentes para percepção sensorial, localização, sinalização e controle. Como esse sistema complexo, recebendo entradas em ordens exponenciais de magnitude, processa dados em tempo suficiente para tomar decisões instantâneas que podem impactar uma vida?

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Usando o Navalha de Occam.

A evolução arraigou em nós uma tendência a procurar padrões no caos e essa tendência a encontrar o menor denominador comum foi formalizada pelo filósofo e teólogo William of Ockham (c. 1287–1347). O Navalha de Occam é um princípio filosófico que sugere que, quando confrontado com várias hipóteses que levam à mesma solução, deve-se escolher a solução com o menor número de suposições.

Tudo deve ser feito o mais simples possível, mas não mais simples – Albert Einstein

Os carros autônomos com rastreador veicular usam técnicas de processamento de imagem para detectar e reconhecer objetos nas proximidades. Pode-se dizer que a IA de processamento de imagem forma os olhos de um carro autônomo. Antes de sair para a estrada como carros autônomos, os algoritmos de direção automática aprendem com os dados de treinamento. Isso coloca o desafio de extrair deduções dos dados disponíveis sem conformar ou ajustar demais.

O ajuste excessivo ocorre quando um modelo tenta se ajustar tão intimamente aos dados disponíveis para treinamento que não possui flexibilidade suficiente para fazer previsões precisas de dados não vistos. O princípio da navalha da Occam é aplicado para resolver o excesso de ajuste por meio da redução da dimensão. Sob o capô do carro, os algoritmos de processamento de imagem usam técnicas de redução de dimensão para combater o excesso de ajuste, eliminando entradas que criam ruído ou são redundantes.

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Filosofia e Física

Para simplificar nossa paisagem, usamos padrões de design observados na física. Em seu artigo sobre o assunto, Henry W. Lin, Max Tegmark e David Rolnick argumentam que existe um vínculo inegável entre nossa compreensão da física e os algoritmos que projetamos para redes neurais profundas.

Lin et al observam que, embora os teoremas matemáticos conhecidos garantam rastreamento moto, a classe de funções de interesse prático pode ser frequentemente aproximada por meio de aprendizado barato, com exponencialmente menos parâmetros do que os genéricos. O problema é que existem ordens de magnitude em mais funções matemáticas do que redes possíveis para aproximar-se delas. E, no entanto, redes neurais profundas de alguma forma obtêm a resposta certa.

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A redução da dimensão ou aprendizado barato é alcançada através de pistas em nosso mundo físico. Propriedades como simetria e hierarquia nos ajudaram a gerenciar a complexidade em problemas de aprendizado de máquina. Por exemplo, esses padrões formam a base da classificação de imagens obtida usando redes neurais de convolução. Lin et al. Se referem a isso como uma fraude combinatória.
Física e IA
a.k.a burla combinatória.

O objetivo da física é analisar os grandes números de maneira a revelar os menores.
Os padrões observados no mundo físico estão tão arraigados em nossos paradigmas que os tomamos como garantidos. Considere o fato de que um gato ainda se parece com um gato quando é movido ou girado alguns graus devido a um padrão conhecido como localização – seus recursos são localizados e simétricos. Não importa como você gire, o nariz de um gato ainda está perto da boca. Outra propriedade do universo que as redes neurais exploram é a hierarquia de sua estrutura. De quarks a átomos, a moléculas e a galáxias, nosso universo é hierárquico.
Os algoritmos de classificação de imagens usam propriedades como hierarquia (camadas), localização e simetria.

Fonte