매우 흥미로움. 나는 새로운 범용 튜링 기계 기판을 수집하고 있음. 유전 프로그래밍 실험을 위해 포켓몬처럼 수집하고 있음. 이전에 셀룰러 오토마타(CA)를 사용해봤지만, 이번 접근이 훨씬 더 매력적임. 커널을 디지털 논리 회로처럼 모델링할 생각은 해본 적이 없었음
불리언 논리, 게이트, 회로의 제약이 피트니스 랜드스케이프를 구축하는 흥미로운 결을 만들어냄. 결과 매개변수는 하드웨어 구현으로 직접 변환되거나 추가 최적화 단계를 거쳐 간단한 프로그램으로 컴파일될 수 있음. 수십억 개의 매개변수를 가진 블랙박스의 마법 같은 부동 소수점보다 나아 보임
셀룰러 오토마타를 예술에 활용하는 것을 좋아함. 어떤 패턴이 나타날 수 있는지 놀라움. DLCA를 사용해봐야 할 것 같음
매우 흥미로움. Michael Levin이 동물 세포가 계층 없이 협력할 수 있는 방법에 대해 제기한 질문이 인상적임. 개구리 배아의 눈 세포가 원래 위치로 이동하는 실험이 있음. 세포가 언제 멈춰야 하는지를 아는 방법에 대한 답은 없었음
비계층적 조직을 이해하는 것이 사회가 작동하는 방식을 이해하는 데 중요함. 다양한 규모의 죄수의 딜레마를 해결하는 데도 중요함
복잡성을 이해하고 모델링하는 것에 대한 것이기도 함
처음으로 이러한 것을 모델링할 수 있는 능력을 봄. 많은 방향으로 나아갈 수 있음. 놀라움
최근 "지능"에 대해 많이 생각해왔음. 우리는 지능이 어떻게 작동하는지 이해하는 결정적인 시점에 있는 것 같음. 지능은 고전적인 뉴턴 역학이나 전기와 크게 다르지 않은 자연 발생적 행동임. 결국 간단한 규칙으로 귀결됨
뇌의 비이산적인 모든 것이 단지 "인프라"라면? 실제 작업을 수행하는 근본적으로 간단하지만 중요한 핵심 프로세스를 지원하는 것이라면? 모든 것이 논리 게이트와 전기 신호로 귀결된다면?
흥미로운 시대가 다가오고 있음
이들은 특히 일반화 능력에 있어 매력적임. 하지만 비전은 무엇인가? 미래에 무엇을 할 수 있을까? 철학적으로, 이것들이 세상에 대해 무엇을 가르쳐줄까? 1D 셀룰러 오토마타가 튜링 등가임을 알고 있음. 따라서 NCA/이것들은 크게 놀랍지 않음
획기적인 발견임. 체커보드나 도마뱀에 관한 것이 아님. Navier-Stokes 미분 방정식은 유체 운동을 지배하는 업데이트 규칙임. 구름 형성과 불꽃의 움직임 등 모든 복잡성이 간단한 법칙에 의해 지배됨. 이 방정식을 실제 샘플을 통해 발견하는 것이 과학임. DLCA 모델을 연기 비디오 녹화에 적용하여 Navier-Stokes 방정식을 유도할 수 있음. 업데이트 규칙 자체가 다른 업데이트 규칙에 따라 변경될 수 있음을 고려하면 흥미로운 영역에 들어갈 것임. 뇌의 뉴런이 수천 개의 뉴런과 연결되어 있는 이유일 수 있음
Google 임원들은 이 발견을 광고 사업과 관련이 없다고 무시할 것임. 몇 년 후 DLCA가 세상을 뒤집을 때, 그들의 직원이 발견했다고 주장할 것임
매우 흥미로운 논문임. 질문이 있음: "글로벌" 경사 하강법을 사용하여 업데이트되기 때문에 셀 게이트가 진정한 병렬이 아님
엄격히 지역적인 가중치 조정 방법에 대한 가능성이 있는가?
불 대수의 연속적 완화는 오래된 아이디어임. 회로 합성은 잘 연구된 분야임. Google이 2년 전에 대회를 우승함. IWLS 대회 데이터 세트에 학습자를 적용해봤는지 궁금함. 그렇지 않다면, 왜 안 했는가?
ARC-AGI 챌린지에 사용할 수 있을까? 최근 것과 결합할 수 있을까?
셀프 플러그이지만 관련 있음 => 다세포 인공 발생의 강건성과 정지 문제 (2011)
업데이트 규칙이 퍼셉트론과 등방성 확산으로 결합된 셀룰러 오토마타. 신경망의 가중치는 셀룰러 오토마타가 그림을 그릴 수 있도록 최적화됨. 자기 치유(즉, 방해받았을 때 그림을 재구성함)
당시에는 자동 미분이 지금처럼 접근 가능하지 않았음. 진화 전략으로 가중치를 최적화했음. 물론, 경사 하강법을 사용하는 것이 훨씬 나을 것임
Hacker News 의견