Самый умный ИИ в Abstraction and Reasoning Challenge
1) Определим 142 операции вида *картинка -> картинка*.
Это преобразования картинки, такие как "соедини точки одинакового цвета", "отрази картинку", "отфильтруй цвет" и т.д. Список операций был составлен, смотря на тренировочные задачки из соревнования.
2) Когда система встречает новую задачку, она пытается применить всевозможные последовательности этих операций (не длиннее 4) к входам-образцам. Ищем те последовательности, которые дают правильный ответ на всех образцах.
3) Применяем найденные верные программы к тестовому входу.
4) Всё это пишем на плюсах очень аккуратно и эффективно, чтобы влезть по ограничениям.
5) Решаем 20% задачек и получаем первое место!
Моё решение было на питоне и я пытался применять эволюционный алгоритм для поиска программы, что, вероятно, только испортило результат...
Другой класс решений был заточен под конкретный подкласс задачек, в которых нужно было выбрать один из объектов на картинке и выдать его как ответ. Там кто-то даже применял ML, и в итоге мы с одним из таких решений объединились в команду.
Ну как вам, далеко мы продвинулись за 60 лет?
@knowledge_accumulator
1) Определим 142 операции вида *картинка -> картинка*.
Это преобразования картинки, такие как "соедини точки одинакового цвета", "отрази картинку", "отфильтруй цвет" и т.д. Список операций был составлен, смотря на тренировочные задачки из соревнования.
2) Когда система встречает новую задачку, она пытается применить всевозможные последовательности этих операций (не длиннее 4) к входам-образцам. Ищем те последовательности, которые дают правильный ответ на всех образцах.
3) Применяем найденные верные программы к тестовому входу.
4) Всё это пишем на плюсах очень аккуратно и эффективно, чтобы влезть по ограничениям.
5) Решаем 20% задачек и получаем первое место!
Моё решение было на питоне и я пытался применять эволюционный алгоритм для поиска программы, что, вероятно, только испортило результат...
Другой класс решений был заточен под конкретный подкласс задачек, в которых нужно было выбрать один из объектов на картинке и выдать его как ответ. Там кто-то даже применял ML, и в итоге мы с одним из таких решений объединились в команду.
Ну как вам, далеко мы продвинулись за 60 лет?
@knowledge_accumulator