¿Puede la inteligencia artificial mejorar la compresión de datos?

La compresión de datos ya es un problema de Inteligencia Artificial.

La idea básica detrás de la compresión de datos es encontrar un modelo de longitud mínima que pueda reconstruir el archivo que se está comprimiendo y luego codificar ese modelo.

La parte de codificación es fácil (compresión aritmética), la parte de modelado es lo difícil y es claramente un problema de IA. Considere que un programa que puede comprimir texto mejor que ningún otro es el programa que puede entender texto mejor que ningún otro, por lo tanto, también debería ser el mejor programa para un chatbot, lo que significa que el mejor candidato para pasar una prueba de Turing es un programa de compresión de datos , o si desea que eso se invierta si un programa pasa una prueba de turing, entonces debería poder vencer a cualquier otro programa en compresión de texto.

Se puede demostrar que el modelado es indiscutible, lo que significa que no hay forma de que una computadora encuentre el modelo óptimo para comprimir un archivo determinado. Esto significa que el mejor compresor que tenemos hoy para un archivo es la mejor representación de cómo entendemos ese archivo y nunca podemos estar seguros de si se puede mejorar o no.

Dejando a un lado la teoría, las redes neuronales se usan hoy en algunos programas de compresión para decidir cómo ponderar los diferentes modelos de compresión al comprimir un archivo. Dicho esto, no consideraría que sea una aplicación de IA, porque es solo una solución matemática para encontrar pesos. El uso real de AI está en la construcción de modelos de compresión inteligentes que permiten a los programas comprender mejor los archivos, que se mide por la longitud del modelo en sí, que es el tamaño del archivo que se está comprimiendo.

Para resumir, cuanto mejor comprimimos, más inteligentes son nuestros programas.

Sí.

Si sabe algo acerca de la compresión, sabe que la compresión depende mucho de los datos. Las herramientas de IA son muy buenas para clasificar datos, por lo que pueden usarse como un paso de preprocesamiento para clasificar los datos y luego aplicar el esquema de compresión más apropiado.