Geometric Structures of Statistical Physics, Information Geom... - 9783030779566

Masinõpe ja tehisintellekt kasutavad üha enam statistilises füüsikas juurdunud metoodilisi vahendeid. Vastupidi, tehisintellekti piirangud ja lõksud seavad kahtluse alla statistilise füüsika põhialused. Seda tehisintellekti ja statistilise füüsika vastastikust mõju on tõestatud alates AI sünnist ning statistilise füüsika aluseks olevad põhimõtted võivad heita tehisintellekti kontseptuaalsele alusele uut valgust. Viimase viiekümne aasta jooksul on statistilist füüsikat uuritud uute geomeetriliste struktuuride kaudu, mis võimaldavad termodünaamika kovarantset vormistamist. Masinõppe järeldusmeetodid on hakanud neid uusi geomeetrilisi struktuure kohandama, et töödelda andmeid abstraktsemates esitusruumides. See köide kogub valitud kaastöid statistilise füüsika ja tehisintellekti koosmõju kohta. Eesmärk on luua konstruktiivne dialoog ühise aluse ümber, et võimaldada kehtestada ühtsel viisil uusi põhimõtteid ja seadusi, mis neid kahte distsipliini reguleerivad. Kaastöid esitleti 2020. aasta juulis Les Houchesis toimunud seminaril „Joint Structures and Common Foundation of Statistical Physics, Information Geometry and Inference for Learning”. Erinevaid teoreetilisi lähenemisviise arutatakse kognitiivsete süsteemide võimalike rakenduste kontekstis, masinõpe, signaalitöötlus.