인간 기반 진화 연산
Human-based evolutionary computation | 이 기사는 위키백과 편집자의 개인적인 감정을 진술하거나 주제에 대한 원론적인 주장을 제시하는 개인적인 성찰, 개인적인 에세이 또는 논쟁적인 에세이처럼 쓰여진다.로 하여 .(2021년 4월) (이 및 알아보기 |
인간 기반 진화 연산(HBEC)은 인간 혁신에 의존하는 진화 연산 기법의 집합이다.
클래스 및 예제
인간 기반 진화 연산 기법은 진화 연산 기법과 유사한 세 가지 더 구체적인 등급으로 분류할 수 있다. 혁신에는 초기화, 돌연변이, 재조합의 세 가지 기본 유형이 있다. 다음은 다양한 종류의 HBEC에서 어떤 유형의 인간 혁신이 지원되는지 보여주는 표다.
| 초기화 | 돌연변이 | 재조합 | |
| 인간 기반 선택 전략 | X | ||
|---|---|---|---|
| 인간 기반 진화 전략 | X | X | |
| 인간 기반 유전 알고리즘 | X | X | X |
이 세 가지 등급은 모두 인간이나 컴퓨터에 의해 수행되는 선택을 구현해야 한다.
인간 기반 선택 전략
인간 기반 선택 전략은 인간 기반 진화 연산 절차 중 가장 단순하다. 오늘날에는 웹 사이트에서 인간에게 컨텐츠의 수집과 선택(사용자 제공 컨텐츠)을 아웃소싱하는 것에 의해 많이 사용되고 있다. 진화적 계산으로 간주되는 이들의 메커니즘은 초기화(사용자가 새로운 항목을 추가할 때)와 선택(사용자가 항목 중 선호도를 표시할 때)의 두 가지 작동을 지원한다. 웹사이트 소프트웨어는 적자 아이템을 홍보하고 최악의 아이템은 폐기할 수 있도록 아이템의 적합성을 계산하기 위한 선호도를 집계한다. 코소루코프와[1] 젠트리의 연구에서 인간에 기반한 몇 가지 선택 방법이 분석적으로 비교되었다.[2]
그 개념은 너무 단순해 보이기 때문에, 아이디어를 구현하는 대부분의 웹사이트들은 인간의 선호를 요청하는 정보 제공이라는 일반적인 함정을 피할 수 없다. 예를 들어, 웹에 널리 퍼진 디그 방식의 구현은 항목이 이미 얼마나 많은 표를 가지고 있는지를 보여줌으로써 이전 평가들에 의한 후속적인 인간 평가를 상당히 편향시킨다. 이것은 통합 평가가 드물게 독립적인 평가의 아주 작은 초기 표본에 의존하게 만든다. 이것은 많은 사람들이 디그의 인기를 증가시키지만 특집된 결과의 질을 떨어뜨릴 수 있는 시스템을 이용하도록 장려한다. 평가해야 할 실제 내용을 읽지 않고 내용 제목만 보고 digg 스타일 시스템에서 평가서를 제출하는 것은 너무 쉽다.
인간 기반 선발 시스템의 더 좋은 예는 스텀블루폰이다. 스텀블루폰에서는 사용자가 먼저 콘텐츠를 체험(스텀블루폰)한 뒤 엄지손가락 위로 또는 엄지손가락 아래로 버튼을 눌러 선호도를 제출할 수 있다. 사용자가 이전 사용자들이 사이트에 부여한 투표수를 보지 못하기 때문에 스텀블루폰은 비교적 편중되지 않은 사용자 선호도 집합을 수집할 수 있어 훨씬 더 정확하게 콘텐츠를 평가할 수 있다.
인간 기반 진화 전략
이러한 맥락에서 그리고 아마도 일반적으로 위키백과 소프트웨어는 주어진 페이지의 (대상) 진화가 그 페이지와 관련된 그러한 정보의 지식 기반에 대한 세밀한 조정으로 구성되는 인간 기반 진화 전략의 가장 좋은 예시다.[3] 전통적인 진화 전략에는 초기화, 돌연변이, 선택이라는 세 가지 연산자가 있다. 위키피디아의 경우 초기화 운영자는 페이지 작성이고, 돌연변이 운영자는 증분 페이지 편집이다. 선택 운영자가 덜 민감하다. 개정 이력과 리턴 연산을 통해 이전의 모든 개정 중에서 선택할 수 있는 능력에 의해 제공된다. 페이지가 파괴되어 더 이상 제목에 잘 맞지 않는 경우, 독자는 쉽게 개정 내역에 가서 가장 잘 맞는 이전 개정 중 하나를 선택할 수 있다(희망스럽지만, 이전 개정). 이 선택 특성은 위키피디아의 성공에 결정적이다.
흥미로운 사실은 원래의 위키 소프트웨어는 1995년에 만들어졌지만, 위키 기반의 대규모 협력 프로젝트가 나타나기까지 최소한 6년이 더 걸렸다. 왜 이렇게 오래 걸렸지? 한 가지 설명은 원래의 위키 소프트웨어는 선택 작업이 부족하여 콘텐츠 진화를 효과적으로 지원할 수 없었다는 것이다. 수정사 추가와 위키 지원 대형 커뮤니티의 상승은 시기적으로 일치한다. 진화론적 계산의 관점에서 보면, 이것은 놀라운 일이 아니다: 선택적 연산이 없다면 콘텐츠는 목적 없는 유전적 표류를 겪게 될 것이고, 누구에게나 유용할 것 같지 않다. 그것은 많은 사람들이 위키피디아의 창시자로부터 기대했던 것이다. 그러나 선택적 운영으로 콘텐츠의 효용성은 유익한 변화가 축적됨에 따라 시간이 지날수록 향상되는 경향이 있다. 이것은 위키피디아에서 실제로 대규모로 일어나는 일이다.
인간 기반 유전 알고리즘
인간 기반 유전자 알고리즘(HBGA)은 인간 기반 재조합 수술(유전자 알고리즘의 독특한 특징)을 위한 수단을 제공한다. 재결합 연산자는 독립적으로 진화한 서로 다른 용액의 고도로 적합한 부품을 조합한다. 이것은 진화 과정을 더욱 효율적으로 만든다.
참고 항목
참조
- ^ Kosorukoff, A. (2001). "Human based genetic algorithm". 2001 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. e-Systems and e-Man for Cybernetics in Cyberspace (Cat.No.01CH37236). 5: 3464–3469. doi:10.1109/ICSMC.2001.972056.
- ^ Gentry, Craig; Ramzan, Zulfikar; Stubblebine, Stuart (2005). "Secure distributed human computation". Proceedings of the 6th ACM conference on Electronic commerce - EC '05: 155–164. doi:10.1145/1064009.1064026.
- ^ Leuf, Bo (2001). The Wiki way : quick collaboration on the Web. Boston: Addison-Wesley. ISBN 020171499X.
