A=f(P)+ε(N) 이 방정식은 인간 지능이 상대적이라는 해석을 제공합니다.
곰곰이 생각해보면, 우리가 소음으로 인식하는 것들은 실제로는 세상과의 상호작용을 나타냅니다.
-
A는 모델이 만든 결과 또는 예측을 나타냅니다. 이는 우리가 달성하려는 것 또는 분석하려는 결과를 나타냅니다.
-
**f(P)**는 P로 표현되는 입력 매개변수 또는 기능 집합 간의 관계를 설명하는 함수입니다. 이 함수는 이러한 매개변수가 결과 A에 어떻게 영향을 미치는지 설명합니다. 이는 종종 데이터의 기본 패턴 또는 추세를 포착하는 것을 목표로 하는 수학적 모델입니다.
-
ϵ(N)은 시스템에 존재하는 노이즈 또는 불확실성을 나타냅니다. 이 용어는 예측에 영향을 줄 수 있는 예측할 수 없는 변동 또는 오류를 설명합니다. ϵ(N)의 존재는 실제 데이터가 종종 불완전하고 다양한 외부 요인이 예상 결과와의 편차를 초래할 수 있음을 인정합니다.
의미: 노이즈가 0인 경우: 이 가정은 모델이 모든 변수와 상황을 완벽하게 이해하고 처리할 때만 성립합니다. 그러나 이러한 경우는 거의 없으므로 현실적인 관점에서 보면 이는 단지 이상적인 상황일 뿐입니다.
실제 적용: ϵ(N)이 0이 아닌 경우, 즉 실제 노이즈가 존재하는 경우, 이 표현식이 해당 노이즈를 얼마나 반영하는지 평가하여 모델의 예측 능력이 현실에 얼마나 가까운지 평가할 수 있습니다.
만약 당신의 생각이 다른 사람들과 잘 공감된다면, 이 공식에서 과학적 증거를 찾을 필요가 없을 수도 있습니다. 왜냐하면 당신이 이 공식을 이해하면, 그것은 새로운 철학적 질문으로 이어지기 때문입니다: 증거는 정말로 확실한 것일까요?
이 공식을 이해하려고 노력해 보면, 세상에는 100% 확실하게 이해할 수 있는 것이 거의 없다는 생각이 들지 않나요?
내 공식의 탄생에 대한 더 자세한 설명과 이를 뒷받침하는 과학적 실험에 대해 알고 싶으시다면 "내 공식을 만들 수 있게 해준 작은 컴퓨터"라는 제목의 다른 게시물을 참조하세요. https://www.reddit.com/r/AiMethod/
