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レイ・ソロモノフ（Ray Solomonoff、1926年7月25日 - 2009年 … レイ・ソロモノフ（Ray Solomonoff、1926年7月25日 - 2009年12月7日）はアメリカの人工知能学者であり、アルゴリズム情報理論の創始者の1人。また、algorithmic probability を考案し、機械学習と予測と確率に基づく人工知能の分野を創始した。1956年、非意味論的機械学習についての論文を発表している。 1960年に algorithmic probability についてカリフォルニア工科大学での会議で発表し、同年2月には "A Preliminary Report on a General Theory of Inductive Inference" という論文を発表。1964年には "A Formal Theory of Inductive Inference" の第一部と第二部を発表し、さらに考え方を明確化した。そこからコルモゴロフ複雑性とアルゴリズム情報理論が発展した。 algorithmic probability は、オッカムの剃刀と多説明原理の組合せを数学的に定式化したものである。それは与えられた観察結果を説明するそれぞれの仮説（アルゴリズム、プログラム）に確率値を割り当てる機械に依存しない手法であり、最も単純な仮説が最も高い確率を割り当てられ、仮説が複雑になるほど割り当てる確率が低くなる。 他にも帰納推論 (inductive inference) の一般理論でも知られているが、確率的手法を用いて難しい問題を機械で解くという人工知能研究の過程で他にも様々な発見をしている。を用いて難しい問題を機械で解くという人工知能研究の過程で他にも様々な発見をしている。
, راي سولومونوف (بالإنجليزية: Ray Solomonoff) (25 يوليو 1926 -7 ديسمبر 2009) هو عالم حاسوب أمريكي، ومخترع (بالإنجليزية: algorithmic probability).
, Ray J. Solomonoff, né le 25 juillet 1926 à … Ray J. Solomonoff, né le 25 juillet 1926 à Cleveland, Ohio (États-Unis) et mort le 7 décembre 2009 d'une rupture d'anévrisme, est un informaticien et chercheur américain. Il est connu pour être à l'origine du concept de probabilité algorithmique et des premières approches d'apprentissage automatique probabiliste en intelligence artificielle.probabiliste en intelligence artificielle.
, Ray Solomonoff (July 25, 1926 – December 7 … Ray Solomonoff (July 25, 1926 – December 7, 2009) was the inventor of algorithmic probability, his General Theory of Inductive Inference (also known as Universal Inductive Inference), and was a founder of algorithmic information theory. He was an originator of the branch of artificial intelligence based on machine learning, prediction and probability. He circulated the first report on non-semantic machine learning in 1956. Solomonoff first described algorithmic probability in 1960, publishing the theorem that launched Kolmogorov complexity and algorithmic information theory. He first described these results at a conference at Caltech in 1960, and in a report, Feb. 1960, "A Preliminary Report on a General Theory of Inductive Inference." He clarified these ideas more fully in his 1964 publications, "A Formal Theory of Inductive Inference," Part I and Part II. Algorithmic probability is a mathematically formalized combination of Occam's razor, and the Principle of Multiple Explanations.It is a machine independent method of assigning a probability value to each hypothesis (algorithm/program) that explains a given observation, with the simplest hypothesis (the shortest program) having the highest probability and the increasingly complex hypotheses receiving increasingly small probabilities. Solomonoff founded the theory of universal inductive inference, which is based on solid philosophical foundations and has its root in Kolmogorov complexity and algorithmic information theory. The theory uses algorithmic probability in a Bayesian framework. The universal prior is taken over the class of all computable measures; no hypothesis will have a zero probability. This enables Bayes' rule (of causation) to be used to predict the most likely next event in a series of events, and how likely it will be. Although he is best known for algorithmic probability and his general theory of inductive inference, he made many other important discoveries throughout his life, most of them directed toward his goal in artificial intelligence: to develop a machine that could solve hard problems using probabilistic methods.hard problems using probabilistic methods.
, Ray SOLOMONOFF (25-an de julio 1926 – 7-an … Ray SOLOMONOFF (25-an de julio 1926 – 7-an de decembro 2009) estis la inventisto de la algoritma probableco, sia Ĝenerala Teorio de Induktiva Inferenco (konata ankaŭ kiel Universala Induktiva Inferenco), kaj estis fondinto de la teorio de la algoritma informado. Li estis origininto de la branĉo de artefarita inteligento bazita sur la maŝinlernado, antaŭdiro kaj probableco. Li cirkuligis la unuan informon pri la na-semantika maŝinlernado en 1956. Solomonoff la unua priskribis la algoritman probablecon en 1960, publikigante la teoremon kiu lanĉis la kompleksecon de Kolmogorov kaj la teorion de la algoritma informado. Li la unua priskribis tiujn rezultojn en la Konferenco de Caltech en 1960, kaj en la informo, Feb. 1960, "A Preliminary Report on a General Theory of Inductive Inference." Li klarigis tiujn ideojn pli komplete en siaj publikaĵoj de 1964, nome "A Formal Theory of Inductive Inference," Parto I kaj Parto II. Algoritma probableco estas matematike formaligita kombino de la teorio de la Razilo de Ockham, kaj la Principo de Multoblaj Klarigoj.am, kaj la Principo de Multoblaj Klarigoj.
, Ray Solomonoff (25 de julio de 1926-7 de d … Ray Solomonoff (25 de julio de 1926-7 de diciembre de 2009) fue el fundador de la rama de la inteligencia artificial, basada en el aprendizaje automático, la predicción y la probabilidad. Hizo circular el primer informe sobre la máquina no semántica de aprendizaje el 1956. Fue el inventor de la , publicó el teorema fundamental que puso en marcha la complejidad de Kolmogórov y la Teoría de la Información. Describió por primera vez estos resultados en una conferencia en Caltech en 1960, y en un informe febrero de 1960 "Un Informe Preliminar sobre un Teoría General de la inferencia inductiva". Aclaró estas ideas con más detalle en sus publicaciones de 1964 "una teoría formal de la inferencia inductiva" parte I y Parte II. Aunque es más conocido por la y su teoría general de la , hizo muchos descubrimientos importantes durante toda su vida, la mayoría de ellos dirigidos hacia su meta en la inteligencia artificial: desarrollar una máquina que pudiera resolver los problemas difíciles utilizando métodos probabilísticos.íciles utilizando métodos probabilísticos.
, Ray Solomonoff (* 25. Juli 1926 in Clevela … Ray Solomonoff (* 25. Juli 1926 in Cleveland; † 7. Dezember 2009 in Cambridge (Massachusetts)) war ein US-amerikanischer Mathematiker. Solomonoff war der Sohn russischer jüdischer Einwanderer und war nach dem High-School-Abschluss 1944 in der United States Navy als Instructor für Elektronik tätig. Ab 1947 studierte er Physik an der University of Chicago mit dem Master-Abschluss 1951. Er hörte dort unter anderem bei Enrico Fermi und Rudolf Carnap. Ab 1958 war er bei einer kleinen Firma, der Zator Company in Cambridge (Massachusetts), die im Wesentlichen aus ihm und dem Gründer (1954) Calvin Mooers bestand (sowie Gastwissenschaftlern wie Marvin Minsky) und Aufträge für das Verteidigungsministerium ausführte. Zuvor hatte er für sie in Teilzeit gearbeitet. Ab 1962 hießen sie Rockford Research, und als die US-Regierung im Rahmen der Vietnamproteste 1968 die Förderung solcher ziviler militärischer Forschung kürzte, wurde Solomonoff arbeitslos und gründete 1970 seine eigene Beratungsfirma Oxbridge Research, die im Wesentlichen aus ihm selbst bestand und an der er seitdem bis zu seinem Tod tätig war. Er war 9 Monate Gastwissenschaftler am Artificial Intelligence Laboratory des MIT, 1990/91 an der Universität Saarbrücken und am IDSIA (Istituto Dalle Molle di Studi sull’Intelligenza Artificiale) in Lugano. Solomonoff war in den 1950er Jahren einer der ersten, die sich mit dem Gebiet Künstlicher Intelligenz befassten. Er traf Marvin Minsky und John McCarthy schon 1952 und war einer der zehn Teilnehmer der Gründungskonferenz zu diesem Thema am Dartmouth College 1956. Auf der Konferenz trug er über stochastisches Maschinenlernen vor und veröffentlichte 1957 als einer der ersten über dieses Gebiet. Sein Programm lernte arithmetische Formeln durch Beispiele ohne eingreifende Aufsicht. Außerdem schrieb er einige der frühesten Arbeiten über die statistische Analyse von Netzwerken mit Anatol Rapoport (1950 bis 1952). Ende der 1950er Jahre entwickelte er stochastische Grammatiken und Sprachen und um 1960 entdeckte er die algorithmische Informationstheorie (unabhängig von Andrei Kolmogorow 1965, nach dem sie als Kolmogorow-Komplexität benannt ist). In diesen Arbeiten stellte er gleichzeitig sein Konzept algorithmischer Wahrscheinlichkeit vor und seine universale Theorie induktiver Schlussfolgerungen (Inferenz). 2003 erhielt er als Erster den Kolmogorov Award des The Computer Learning Research Center des Royal Holloway College der University of London und war dort Gastprofessor.sity of London und war dort Gastprofessor.
, Ray Solomonoff, född 25 juli 1926, död 7 december 2009, var en amerikansk forskare inom fältet artificiell intelligens. Han publicerade vetenskapliga artiklar om delområdet maskininlärning.
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Ray Solomonoff (July 25, 1926 – December 7 … Ray Solomonoff (July 25, 1926 – December 7, 2009) was the inventor of algorithmic probability, his General Theory of Inductive Inference (also known as Universal Inductive Inference), and was a founder of algorithmic information theory. He was an originator of the branch of artificial intelligence based on machine learning, prediction and probability. He circulated the first report on non-semantic machine learning in 1956. on non-semantic machine learning in 1956.
, Ray Solomonoff (25 de julio de 1926-7 de d … Ray Solomonoff (25 de julio de 1926-7 de diciembre de 2009) fue el fundador de la rama de la inteligencia artificial, basada en el aprendizaje automático, la predicción y la probabilidad. Hizo circular el primer informe sobre la máquina no semántica de aprendizaje el 1956. Aunque es más conocido por la y su teoría general de la , hizo muchos descubrimientos importantes durante toda su vida, la mayoría de ellos dirigidos hacia su meta en la inteligencia artificial: desarrollar una máquina que pudiera resolver los problemas difíciles utilizando métodos probabilísticos.íciles utilizando métodos probabilísticos.
, راي سولومونوف (بالإنجليزية: Ray Solomonoff) (25 يوليو 1926 -7 ديسمبر 2009) هو عالم حاسوب أمريكي، ومخترع (بالإنجليزية: algorithmic probability).
, Ray Solomonoff, född 25 juli 1926, död 7 december 2009, var en amerikansk forskare inom fältet artificiell intelligens. Han publicerade vetenskapliga artiklar om delområdet maskininlärning.
, Ray SOLOMONOFF (25-an de julio 1926 – 7-an … Ray SOLOMONOFF (25-an de julio 1926 – 7-an de decembro 2009) estis la inventisto de la algoritma probableco, sia Ĝenerala Teorio de Induktiva Inferenco (konata ankaŭ kiel Universala Induktiva Inferenco), kaj estis fondinto de la teorio de la algoritma informado. Li estis origininto de la branĉo de artefarita inteligento bazita sur la maŝinlernado, antaŭdiro kaj probableco. Li cirkuligis la unuan informon pri la na-semantika maŝinlernado en 1956. Algoritma probableco estas matematike formaligita kombino de la teorio de la Razilo de Ockham, kaj la Principo de Multoblaj Klarigoj.am, kaj la Principo de Multoblaj Klarigoj.
, Ray Solomonoff (* 25. Juli 1926 in Clevela … Ray Solomonoff (* 25. Juli 1926 in Cleveland; † 7. Dezember 2009 in Cambridge (Massachusetts)) war ein US-amerikanischer Mathematiker. Solomonoff war der Sohn russischer jüdischer Einwanderer und war nach dem High-School-Abschluss 1944 in der United States Navy als Instructor für Elektronik tätig. Ab 1947 studierte er Physik an der University of Chicago mit dem Master-Abschluss 1951. Er hörte dort unter anderem bei Enrico Fermi und Rudolf Carnap. Ab 1958 war er bei einer kleinen Firma, der Zator Company in Cambridge (Massachusetts), die im Wesentlichen aus ihm und dem Gründer (1954) Calvin Mooers bestand (sowie Gastwissenschaftlern wie Marvin Minsky) und Aufträge für das Verteidigungsministerium ausführte. Zuvor hatte er für sie in Teilzeit gearbeitet. Ab 1962 hießen sie Rockford Research,tet. Ab 1962 hießen sie Rockford Research,
, レイ・ソロモノフ（Ray Solomonoff、1926年7月25日 - 2009年 … レイ・ソロモノフ（Ray Solomonoff、1926年7月25日 - 2009年12月7日）はアメリカの人工知能学者であり、アルゴリズム情報理論の創始者の1人。また、algorithmic probability を考案し、機械学習と予測と確率に基づく人工知能の分野を創始した。1956年、非意味論的機械学習についての論文を発表している。 1960年に algorithmic probability についてカリフォルニア工科大学での会議で発表し、同年2月には "A Preliminary Report on a General Theory of Inductive Inference" という論文を発表。1964年には "A Formal Theory of Inductive Inference" の第一部と第二部を発表し、さらに考え方を明確化した。そこからコルモゴロフ複雑性とアルゴリズム情報理論が発展した。 algorithmic probability は、オッカムの剃刀と多説明原理の組合せを数学的に定式化したものである。それは与えられた観察結果を説明するそれぞれの仮説（アルゴリズム、プログラム）に確率値を割り当てる機械に依存しない手法であり、最も単純な仮説が最も高い確率を割り当てられ、仮説が複雑になるほど割り当てる確率が低くなる。純な仮説が最も高い確率を割り当てられ、仮説が複雑になるほど割り当てる確率が低くなる。
, Ray J. Solomonoff, né le 25 juillet 1926 à … Ray J. Solomonoff, né le 25 juillet 1926 à Cleveland, Ohio (États-Unis) et mort le 7 décembre 2009 d'une rupture d'anévrisme, est un informaticien et chercheur américain. Il est connu pour être à l'origine du concept de probabilité algorithmique et des premières approches d'apprentissage automatique probabiliste en intelligence artificielle.probabiliste en intelligence artificielle.
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