人間の知能とアルゴリズム

人間の知能がアルゴリズムよりも優れているかどうかを判断する研究はありますか（つまり、フリーランチ定理が人間の知能に適用されるかどうかをテストします）。

同じ方針に沿って、人間の知能の独自の超計算特性を活用する技術的な方法を開発した人はいますか？

あなたは、チェックアウトしたいと思う問題解決の雑誌を。人間が一般的なアルゴリズムよりも優れているかどうかを判断しようとするのではなく、学際的な観点から人間の問題解決プロセスを理解しようとしています。

たとえば、最初の問題は、TSPでの人間のパフォーマンスに焦点を当てていました。

チェックアウトルイス・フォン・アンを CMUで。彼は元のCaptchaの男です。Human Computationをテーマにしたこのgoogle techtalkのような十分なビデオがあります。

誰もが人間の知能のユニークな計算上の特性を利用するための技術的な方法を開発しましたか？

そのための前提条件は、人間の知能が実際にいくつかの超計算特性を持っていることでしょうか？率直に言って、人間の行動を見るほど、私たちはオートマトンであるように見えます。しかし、最近の政治情勢のせいで、私は過度に冷笑的になっています。:)

もちろん、多くのタスクにおいて、人間の知能は現在のアルゴリズムの状態よりも優れています。その実用的な用途として、たとえば、Mechanical Turkを見ることができます。

理論的な面では、人間の超計算能力に対する哲学的議論を高度に進めた人（コンピューター科学者である人を含む）がいます。たとえば、Selmer Bringsjordの作品を見ることができます。用語hypercomputationで検索することもできますが、TCSのドメインに属する部分は人とは関係がなく、人間の知性に対処しようとする部分はTCSとはほとんど関係がないと思われるでしょう（または一般的な科学）。

強化学習（en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learningの使用）は、人間が環境とどのようにやり取りし、そこから学習するかというアイデアに触発されました。