Negotiating Darwin's Barrier: Evolution Limits Our View of Reality, AI Breaks Through
Notice bibliographique
Résumé
Physics is imagined in the human brain which was formed in Darwin's Evolution by responding to certain threats for the survival of our evolutionary ancestors. The struggle to survive prevented us from wasting resources by paying attention to parts of reality that had no survival impact. These parts are of unknown scope and dimension. Can we negotiate this Darwin's barrier? As to reality within our reach, we suffer from imbalance between information absorption capacity and information analysis capacity which resulted in ignoring the overflow of information to match human capacity to make sense of it. Also James Clerk Maxwell suggested that reality has small scale phenomena beyond our human reach. Since we have no brain other than what Darwin equipped us with, this barrier looked unsurmountable. But lo and behold: much as we have built vehicles to carry us further than our biological legs, so we now build artificial intelligence machines that carry us beyond our Darwinist barrier. Physics may transform to building AI capability to ride on. This capability may require a more universal geometry and material representation to fit AI inference engines. Suggesting Depth Unbound Reality Architecture (DURA). AI connects raw data to its conclusion potential, by-passing a storied theory of nature. The objective of physics ahead may be to build theory-replacement AI machines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».