La culture humaine est-elle verrouillée par l'évolution ?
Auteur | Wang Hao
Les études culturelles sont une discipline des sciences humaines qui se développe depuis des centaines d'années. Cependant, les études culturelles ont toujours été une discipline de recherche qui utilise des données à petite échelle en raison des limites de l'échelle des données et de la zone géographique. Avec l'avènement de l'ère du Big Data, les ensembles de données publiques telles que les données sur le comportement des utilisateurs d'Internet sont devenus la dernière mine d'or dans le domaine des sciences humaines en raison de leur volume important de données et de leur richesse en informations. En 2022, des chercheurs ont publié un article présentant la recherche culturelle informatique lors de la conférence universitaire internationale MHEHD 2022, décrivant comment mener des recherches culturelles grâce à des algorithmes d’intelligence artificielle.
Cet article analyse principalement les effets sociologiques d'un algorithme d'apprentissage automatique sans tir appelé ZeroMat. L'algorithme ZeroMat est le premier algorithme dans le domaine de l'intelligence artificielle qui n'utilise véritablement aucune donnée à des fins de recommandation. Comme nous le savons tous, les algorithmes d’apprentissage zéro-shot existants sont essentiellement des variantes de l’apprentissage par transfert et du méta-apprentissage. Et ZeroMat est le premier algorithme différent.
L'algorithme ZeroMat suppose que la matrice d'évaluation des éléments utilisateur obéit à la distribution suivante :
Mettez la formule ci-dessus dans le modèle de distribution matricielle de probabilité et obtenez la formule suivante :
Prenez le logarithme Ensuite, utilisez la descente de gradient stochastique pour calculer U et V, fixez la variance à une constante 1 et obtenez la formule suivante :
À partir de la formule, nous constatons que ceci L'algorithme est essentiellement un algorithme d'apprentissage sans tir. L'effet sociologique de cet algorithme est que notre culture a été verrouillée, car nous pouvons prédire très précisément les données d'évaluation des utilisateurs de biens de consommation culturels tels que les films sans aucune donnée, c'est-à-dire que nous pouvons connaître les préférences culturelles personnelles de l'utilisateur sans utiliser l'historique. données. Et en raison du fort déséquilibre des données d'évaluation des utilisateurs, nous savons que la culture humaine est non seulement enfermée, mais également enfermée dans un état extrême d'inégalité extrême, et il ne faut que peu de temps pour que tout cela se produise.
En fait, ce phénomène existe non seulement dans le domaine culturel, mais existe aussi largement dans d'autres domaines sociaux. De nombreuses mesures prises par le gouvernement chinois ont, dans une certaine mesure, atténué ce problème. Par exemple, la stratégie de regroupement de grandes villes utilise le principe selon lequel l’effet Matthew contribue à améliorer l’efficacité et favorise le développement économique. Un autre exemple est la surveillance par le gouvernement des célébrités sur Internet, qui réduit efficacement l’effet Matthew de la diffusion de l’information et empêche la diffusion de l’information de tomber dans un état verrouillé.
La raison fondamentale pour laquelle la culture humaine est enfermée est l'effet de la distribution des lois de pouvoir dans divers phénomènes sociaux. La raison pour laquelle la distribution par loi de puissance existe est qu'elle peut maximiser l'efficacité et qu'elle est liée à la diversité. Étudier sérieusement la distribution des lois de puissance peut nous permettre de mieux comprendre divers phénomènes sociaux et nous aider à mieux étudier les algorithmes et d’autres sciences naturelles.
La culture humaine est-elle verrouillée par l'évolution : https://www.atlantis-press.com/article/125975737.pdf
Présentation de l'auteur
Wang Hao, vétéran d'Internet, ancien responsable de Qujia Game AI Lab , possède plus de 11 ans d'expérience en technologie et en gestion technologique dans des sociétés Internet telles que Douban, Sina et NetEase, et a lancé avec succès plus de 10 produits technologiques. Il possède une riche expérience et des connaissances uniques dans les domaines des systèmes de recommandation, du contrôle des risques et du traitement du langage naturel. A publié 30 articles dans des conférences et revues universitaires internationales et a remporté à trois reprises le prix du meilleur article/du meilleur rapport d'article lors de conférences universitaires internationales. Concours international de programmation collégiale ACM/ICPC 2006 Médaille d'or régionale des Rocheuses nord-américaines.
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