La programación genética es interesante pero es un poco loca para mis gustos. Es un excelente ejemplo del poder de la Computación Evolutiva, pero es poco adecuado para ser el elemento central en una IA. Los GA pueden controlarse con más cuidado (en la medida en que necesite control) y es probable que sean preferidos para fines de IA.
No sé exactamente qué significa MetaProgramming en este contexto. A veces uso este término para explicar lo que pueden hacer ciertos métodos libres de modelos, pero el término tiene muchos otros significados.
Deep Learning significa que estás trabajando con ANN. Puede incluir fácilmente aspectos de GA en los ANN. Entonces al menos esos dos son compatibles.
- ¿Es posible que PS sea reemplazado por AI o Sketch en el futuro?
- ¿Estamos muriendo constantemente debido a los grandes cambios que sufre nuestro cerebro todos los días?
- Si alguien hizo el código para un AGI a nivel humano disponible en Internet en este momento (en 2017) que se ejecutó en una sola PC de escritorio, ¿cómo afectaría eso al mundo?
- ¿Cómo podría usarse un modelo de aprendizaje automático para encontrar un componente roto en una línea de ensamblaje?
- ¿Qué lenguaje de programación debo saber si quiero desarrollar inteligencia artificial?
Simplemente no intentes evolucionar ANN completos. Ya está hecho, pero creo que es un poco despistado intentarlo. Mejor evolucionar partes de ANNs. De esa manera solo necesitas uno.
