包摂半順序の生成AIを使い脳機能の向上を（新ハイブリット学習と自然瞑想）
包摂半順序とは何ですか?
おもちゃを分類するときのことを思い出してください。すべてのおもちゃを入れる大きな箱があり、その大きな箱の中にさまざまな種類のおもちゃを入れる小さな箱があるとします。車用の箱、人形用の箱、レゴ用の箱があるかもしれません。大きなボックスは、すべての小さなボックスを「包含」または含みます。これは「包含半順序」に少し似ています。これは、物事がどのような種類のものであるかに基づいて、物事をグループやサブグループに分類する方法です。
この例では、「おもちゃ」は、所有しているさまざまな種類のおもちゃをすべて含む一般的な用語です。それぞれの小さな箱 (車、人形、レゴ) は、より具体的な種類のおもちゃを表します。これは階層の単純な例です。大きなグループ (おもちゃ) が最上位にあり、より小さく、より具体的なグループ (車、人形、レゴ) がその下にあります。
したがって、私たちが「包摂半順序」について話すとき、私たちは、小さなおもちゃ箱が大きなおもちゃ箱に含まれるのと同じように、いくつかのものがより大きなグループに含まれるか「包摂される」ように物事を組織する方法について話しているのです。私たちはこのアイデアをコンピューター サイエンスなどのさまざまな分野で使用して、情報を整理して理解するのに役立てています。
包摂半順序の概念を使った人工知能を説明。
さて、部屋を掃除するロボットを作成しようとしていると想像してみましょう。このロボットは、おもちゃを拾う、おもちゃ箱に入れる、汚れた服を拾って洗濯かごに入れるなど、さまざまなタスクを実行する方法を知る必要があります。
これを簡単にするために、まずロボットに、物体を拾う、部屋の特定の場所に移動するなどの基本的なタスクを教えることから始めるとよいでしょう。ロボットがこれらの基本的なタスクを学習したら、おもちゃを拾い上げておもちゃ箱に移動するなど、これらの基本的なタスクで構成されるより複雑なタスクをロボットに教え始めることができます。単純なタスクは、より複雑なタスクに組み込まれるか、含まれます。
これらのタスクを積み木のように考えてください。まず、小さなブロック (単純なタスク) を作成し、次にこれらのブロックをさまざまな方法で組み合わせて、より大きな構造 (複雑なタスク) を作成します。
ロボットのコンピューター脳には、各タスクの実行方法を指示するルールのリストがあるかもしれません。より具体的なルールもあれば、より一般的なルールもあり、一種の順序や階層が形成されます。これは、先ほど話した「包摂半順序」のようなものです。
たとえば、一般的なルールは「床にある物を拾う」ですが、より具体的なルールは「物がおもちゃの場合はおもちゃ箱に入れ、汚れた布の場合はおもちゃ箱に入れる」などです。洗濯かご。」前の例でおもちゃ箱が大きな箱の一部であるのと同じように、特定のルールは一般ルールの一部です。
したがって、この概念を使用して、単純なタスクから始めてより複雑なタスクに移行し、理にかなった方法でロボットの脳内でルールを組織することで、ロボットの知識とスキルを徐々に構築していきます。これが、包摂半順序を使用して人工知能の開発を支援できる方法です。
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