回答:
この質問に対する適切な答えは、ラベルを何に使用するかによって異なります。
「最適化」について考えるとき、ソリューションスペースとコスト関数について考えます。つまり、返される可能性のある回答は多数あり、特定の回答のコストを知ることができます。
この見解では、答えは「はい」です。パターン認識は、各パターンが可能な答えであり、最適化方法は、コストが最も低いもの（つまり、答えがあなたの一致するもの）を見つけようとしています。一致させたい）。
しかし、最も興味深い最適化問題は、指数解空間とクリーンコスト関数によって特徴付けられるため、「検索」問題と考えることができます。一方、ほとんどのパターン認識問題は、単純解空間と複雑なコスト関数によって特徴付けられ、不自然に感じるかもしれません。それらの2つを組み合わせるため。
（一般的に、最適化とインテリジェンスは深く関連しているため、最適化能力はインテリジェンスの優れた尺度であり、確かにパターン認識よりもインテリジェンスの実際的な使用の優れた尺度です。）
私はこれについて2つの視点（一見すると、相反する）を提供できます。
まず：
文字列「abc」が「abd」になる場合、「ijk」に対して「同じことを行う」とはどうなりますか？
これは、最適化の問題として簡単に組み立てられない問題（いわゆる「文字列の類似性の問題」）の一例にすぎません-構造的に固有の理由により、人間には説得力のある一連の答えがあります。ここでは、これらの種類の問題の微妙な点について詳しく説明します。
第二に：
ここだ非常にしたAGIの高レベルの視点の最適化が重要な役割を果たしているが。
これらの2つの非常に異なるアプローチのアプローチがどのように調整されるかは、まったく明確ではありません。生活のための最適化研究を行う人物として、確かに、現在のすべての実用的な目的において、AGIは最適化の問題として扱うことはできません。なぜなら、最も興味深いアクティビティは、コスト関数による説明。