回答の定義と過程

問題を回答する過程

一般的に、問題は次の過程で回答されます。

(1)問題の入力
(2)問題の理解
(3)必要なら、問題の分解、変形、子問題の生成
(4)回答案の生成
(5)回答案の評価と選定
(6)回答の出力

(3)以外のステップはスキップできません。
以前のステップへ戻ることは許されます。

可能な限り良い回答の定義

まず、理想知能が目指す回答を定義します。

可能な限り良い回答の定義：指定の良否基準で、使用可能な情報と公理で可能な限り、最も良い回答選択肢の集合

最も良い回答選択肢が複数ある場合、乱数で一つに絞らずに、集合のまま維持します。

しかし、出力として1つの値しか受け付けない場合、ランダムに選ぶ必要があります。
ランダムに選ぶ行為は、推論に付随して必要なことであって、推論そのものではありません。
出力として整数しか受け付けないため、近いものを選ぶ行為も、同様に推論ではありません。

回答の段階と情報の劣化

回答案は、次の段階で変化します。

(1)生回答分布の定義：期待値が推測値となる確率分布

例えば、整数である必要があっても、考慮前のものです。

(2)回答選択肢集合の定義：
生回答分布の期待値との距離が最小の回答選択肢の集合

例えば、整数になるように、量子化(離散化)します。
距離が最小のものは複数ある場合があります。

(3)収束回答選択肢の定義：
回答選択肢集合から1つ無作為抽出

量子力学のように、1つの値に収束します。

(1)から(2)は不可逆変化であり、情報が劣化します。
(2)から(3)は不可逆変化であり、情報が劣化します。
この問題の結果を、他の問題に利用する場合、(1)のまま保持する必要があります。

条件付き回答

条件付きの回答でも無回答よりはましです。
しかし、質問者が条件を聞いてくれるとは限りません。
一つの回答しか受け付けてくれない場合が普通です。

しかし、質問のために、自ら生成した子質問は別です。
回答選択肢が複数でも、1つに絞らずに維持します。
同様に、条件もまた維持します。