MARC

 008240612s2023      us  |||||||||||||||c||eng  d
■001000016932416
■00520240214100455
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798380382687
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30492351
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a004
■1001  ▼aChang,  Michael.
■24510▼aNeural  Software  Abstractions▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bUniversity  of  California,  Berkeley.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(222  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-03,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Levine,  Sergey;Griffiths,  Thomas  L.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  Berkeley,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aThe  desire  to  efficiently  solve  problems  has  driven  humans  to  create  tools  to  accomplish  more  with  less.  To  be  useful  in  a  variety  of  contexts,  a  tool  must  encode  knowledge  of  how  to  solve  a  general  problem,  knowledge  that  models  the  system  that  the  tool  manipulates.  For  most  of  human  history,  tools  enabled  humans  to  better  manipulate  only  physical  systems,  such  as  using  a  lever  for  lifting  heavy  objects.  These  tools  implicitly  modeled  the  physical  system  via  their  specialized  design.  The  computer  is  significant  because  it  was  the  first  universal  tool  for  modeling  and  manipulating  any  system.Unfortunately,  this  universality  has  historically  been  restricted  to  systems  that  only  humans  can  manually  model  and  manipulate,  via  code.  Humans  have  long  acted  as  the  interface  between  computers  and  the  physical  world,  but  we  will  increasingly  become  the  bottleneck  to  progress  as  computers  become  more  powerful  and  the  world  becomes  more  complex.  If  we  could  build  machines  that  automatically  model  and  manipulate  systems  on  their  own,  then  we  would  solve  more  problems  with  less  effort:  we  would  need  only  specify  what  the  problem  is  rather  than  bother  with  how  to  solve  it.The  problem  of  building  machines  that  automatically  model  and  manipulate  systems  is  not  new  and  arguably  encompasses  the  entire  field  of  artificial  intelligence  (AI).  Solving  such  a  problem  implies  two  things:  first,  that  the  machine  can  represent  system  interactions  and  second,  that  the  machine  can  learn  such  representations  automatically.  What  it  means  to  represent  system  interactions  is  to  represent  the  entities  in  the  environment,  the  transformations  that  change  the  state  of  these  entities,  and  choices  the  agent  makes  to  apply  these  transformations.  What  it  means  to  learn  representations  automatically  is  for  these  representations  to  be  learned  functions  of  the  machine's  raw  sensorimotor  stream.  For  such  representations  to  be  effective  for  automatically  modeling  and  manipulating  systems,  they  need  to  generalize  over  the  combinatorial  space  of  possible  combinations  of  entities,  of  transformations,  and  of  choices,  and  criterion  that  I  call  combinatorial  generalization.Neither  of  the  two  paradigms  that  have  dominated  AI  since  the  mid-1900s  have  yet  offered  a  complete  solution  to  both  desiderata.  The  symbolic  paradigm  offers  solutions  for  how  to  represent  system  interactions  but  not  for  how  to  learn  representations.  Conversely,  the  connectionist  paradigm  offers  solutions  for  how  to  learn  representations,  but  generally  such  representations  do  not  directly  expose  the  entities,  transformations,  and  choices  of  the  underlying  system  interaction  in  question.  In  the  last  half  century  these  two  paradigms  have  grown  into  the  modern  disciplines  of  software  programming  and  deep  learning,  largely  retaining  their  original  complementary  strengths  and  weaknesses.  How  can  we  achieve  the  strengths  of  both?One  prominent  class  of  approaches  for  combining  both  paradigms  is  to  use  neural  networks  for  processing  symbolic  data  or  searching  over  symbolic  code.  These  methods  have  achieved  great  success  in  natural  language  processing,  code  generation,  and  symbolic  search,  but  they  all  assume  a  human-defined  abstraction  of  the  system  to  begin  with.To  actually  address  the  problem  of  automatically  modeling  and  manipulating  systems,  we  need  the  machine  to  create  these  abstractions  from  its  own  sensorimotor  experience.  We  need  to  combine  both  paradigms  in  a  different  way.  What  we  would  want  instead  are  AI  methods  that  can  learn  directly  from  raw  data  as  deep  learning  algorithms  do,  with  learned  representations  that  generalize  over  the  combinatorial  space  of  system  interactions  as  software  does.My  central  thesis  is  that  there  is  a  deep  similarity  between  electronic  circuits  and  neural  networks,  and  that  adapting  the  methods  we  invented  almost  a  century  ago  for  creating  modular  software  programs  on  top  of  analog  circuits  can  enable  neural  networks  to  exhibit  similar  generalization  properties  as  software  does.  I  argue  that  the  principle  of  separation  of  concerns  was  the  key  design  principle  that  enabled  representations  in  software  to  generalize  and  that  contextual  refinement  was  the  key  technique  that  enabled  us  to  implement  the  principle  of  separation  of  concerns  at  every  level  of  the  computing  stack.  This  thesis  presents  various  ways  for  how  to  instantiate  contextual  refinement  in  neural  networks  and  shows  the  gains  in  combinatorial  generalization  that  this  technique  brings.
■590    ▼aSchool  code:  0028.
■650  4▼aComputer  science.
■650  4▼aComputer  engineering.
■653    ▼aAbstraction
■653    ▼aCompositionality
■653    ▼aDeep  learning
■653    ▼aGeneralization
■653    ▼aMachine  learning
■653    ▼aReinforcement  learning
■690    ▼a0984
■690    ▼a0800
■690    ▼a0464
■71020▼aUniversity  of  California,  Berkeley▼bComputer  Science.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-03B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0028
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16932416▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서