From information revolution to intelligence revolution: Big data science vs. intelligence science
Notice bibliographique
Résumé
The hierarchy of human knowledge is categorized at the levels of data, information, knowledge, and intelligence. For instance, given an AND-gate with 1,000-input pins, it may be described very much differently at various levels of perceptions in the knowledge hierarchy. At the data level on the bottom, it represents a 21,000state space, known as `big data' in recent terms, which appears to be a big issue in engineering. However, at the information level, it just represents 1,000 bit information that is equivalent to the numbers of inputs. Further, at the knowledge level, it expresses only two rules that if all inputs are one, the output is one; and if any input is zero, the output is zero. Ultimately, at the intelligence level, it is simply an instance of the logical model of an AND-gate with arbitrary inputs. This problem reveals that human intelligence and wisdom are an extremely efficient and a fast convergent induction mechanism for knowledge and wisdom elicitation and abstraction where data are merely factual materials and arbitrary instances in the almost infinite state space of the real world. Although data and information processing have been relatively well studied, the nature, theories, and suitable mathematics underpinning knowledge and intelligence are yet to be systematically studied in cognitive informatics and cognitive computing. This will leads to a new era of human intelligence revolution following the industrial, computational, and information revolutions. This is also in accordance with the driving force of the hierarchical human needs from low-level material requirements to high-level ones such as knowledge, wisdom, and intelligence. The trend to the emerging intelligent revolution is to meet the ultimate human needs. The basic approach to intelligent revolution is to invent and embody cognitive computers, cognitive robots, and cognitive systems that extend human memory capacity, learning ability, wisdom, and creativity. Via intelligence revolution, an interconnected cognitive intelligent Internet will enable ordinary people to access highly intelligent systems created based on the latest development of human knowledge and wisdom. Highly professional systems may help people to solve typical everyday problems. Towards these objectives, the latest advances in abstract intelligence and intelligence science investigated in cognitive informatics and cognitive computing are well positioned at the center of intelligence revolution. A wide range of applications of cognitive computers have been developing in ICIC [http://www.ucalgary.ca/icic/] such as, inter alia, cognitive computers, cognitive robots, cognitive learning engines, cognitive Internet, cognitive agents, cognitive search engines, cognitive translators, cognitive control systems, cognitive communications systems, and cognitive automobiles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,029 |
| Communication savante | 0,012 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».