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

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja coraz częściej korzystają z narzędzi metodologicznych zakorzenionych w fizyce statystycznej. Z drugiej strony ograniczenia i pułapki napotykane w sztucznej inteligencji kwestionują same podstawy fizyki statystycznej. To wzajemne oddziaływanie sztucznej inteligencji i fizyki statystycznej zostało potwierdzone od chwili narodzin sztucznej inteligencji, a zasady leżące u podstaw fizyki statystycznej mogą rzucić nowe światło na koncepcyjne podstawy sztucznej inteligencji. W ciągu ostatnich pięćdziesięciu lat fizykę statystyczną badano za pomocą nowych struktur geometrycznych, umożliwiających kowariantną formalizację termodynamiki. Metody wnioskowania w uczeniu maszynowym zaczęły dostosowywać te nowe struktury geometryczne do przetwarzania danych w bardziej abstrakcyjnych przestrzeniach reprezentacji. W tym tomie zebrano wybrane artykuły na temat wzajemnego oddziaływania fizyki statystycznej i sztucznej inteligencji. Celem jest zapewnienie konstruktywnego dialogu wokół wspólnego fundamentu, który umożliwi ustanowienie nowych zasad i praw regulujących te dwie dyscypliny w jednolity sposób. Artykuły zostały zaprezentowane podczas warsztatów na temat Joint Structures and Common Foundation of Statistical Physics, Information Geometry and Inference for Learning, które odbyły się w Les Houches w lipcu 2020 r. Różne podejścia teoretyczne omawia się w kontekście potencjalnych zastosowań w systemach poznawczych, uczenie maszynowe, przetwarzanie sygnałów.