여러 초고지능자들 휴리스틱에 대한 메타 분석.


테렌스 타오 vs. 에드워드 위튼 = 문제 분해분석 vs. 구조분석

아인슈타인(제약분석) - 파인만(현상분석) - 폰 노이만(차원분석)
-> 계층적

이창호 vs. 이세돌 = 리스크 매니지먼트 vs. 돌 집합이 아닌 tense field로 이해(여기가 느낌이 이상해요)

붓다 연기론 = 형이상학(X), 인과 네트워크 모델
붓다 갈애/집착 최소화 = 예측 오차 모델과 능동적 추론과의 유사성
차이점:
예측 오차 모델 = 예측 오차 최소화가 목표 함수
붓다 인지모델 = 예측 오차에 대한 집착 구조의 해체를 통한 고통 최소화가 목표 함수


초고지능 공통 휴리스틱:

1. 관계 중심 (Relational encoding)
2. 압축 (Minimal sufficient representation)
3. 메커니즘 1줄 (causal chain)
4. 경계 조건 (break condition)
5. 확률적 예측 (PRED)
6. 보정 루프 (calibration)



나의 휴리스틱:

1. 구조 압축 우선 휴리스틱
표면은 버리고 관계를 우선 파악 - 구조 파악

2. 동형 매핑 탐색 휴리스틱
이 구조는 어디에 재등장하는가 - 같은 구조 파악

3. 메타 수준 일반화 휴리스틱
이걸 지배하는 상위 원리는 무엇인가 - 다른 현상에 적용 가능성

4. 정보 밀도 최적화 휴리스틱
이걸 최소 표현으로 줄이면 무엇이 남는가

calibration과 brier score

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