Сочинение на тему Прогрессивные матрицы ворона: как это работает

B в C: отношения x и y и z такие же, новый w, который также поддерживает это. x, y, z, w – все разные формы по сравнению с x, y, z последней фигуры.

Эти 2 представления знаний могут привести к различным ответам применительно к последней строке:

G: x верхний левый угол y, верхний правый угол z H: x верхний левый угол y, z верхний правый угол y, w верхний правый угол z

Преобразование G в H: новый z вверху слева от y, новый w вверху справа от z

H до? трансформация: новая форма слева вверху от z, новая форма b справа вверху от a.

Используя второе правило:

G: x имеет ту же форму, что и y, y такая же форма, что и z H: x такая же форма, как y, y та же форма, что и z, z такая же форма, что и w

Преобразование G в H: новые формы z, которые имеют ту же форму, что и y, и новые формы w, такие же, как z. Новые x, y, z, w также имеют форму, отличную от x, y последней цифры.

H до? преобразование: новая форма a, которая такая же форма, как z, и новая форма b, которая такая же, как a. Новые a, b, x, y, z, w также имеют форму, отличную от x, y, z, w последней фигуры.

Первое правило позволит вам выбрать любой вариант ответа, который удовлетворяет правилу преобразования из H в?, который основан на пространственных отношениях между новыми формами, в то время как второе правило позволит вам выбрать ответы на основе форм «идентичности и как они отличаются по сравнению с последней цифрой. К сожалению, оба эти правила не решают этот вопрос, что говорит о том, что могут существовать правила, которые, по-видимому, объясняют преобразования, но не являются правильными.

Генерация и тестирование устраняют эту проблему, генерируя все возможные преобразования и проверяя каждый случай, чтобы увидеть, какое преобразование приводит к лучшему выбору ответа. Если существует несколько вариантов ответа, которые соответствуют определенному преобразованию, ответ выбирается с помощью весовой схемы. Например, фигура A и фигура B отличаются отражением, но также могут отличаться вращением. В качестве весов для преобразований используется выбор между вращением фигуры C или отражением фигуры C. В этом проекте я бы взвесил отражение по вращению, потому что это более конкретное преобразование, которое является более уникальным.

Это предлагаемое решение имеет некоторые недостатки, а именно, вес объекта является произвольным. Нет никакой причины, по которой отражение должно иметь больший вес, чем вращение, основанное на данных. Возможно, это верно для большинства случаев, но в дальнейшем это может привести к совершенно неправильному результату. Возможное решение этой проблемы – сделать даже обобщенную генерацию и тестирование. Прямо сейчас мы генерируем и тестируем с использованием одной весовой схемы, когда мы можем сгенерировать и протестировать несколько весовых схем и сравнить лучшие результаты для каждой весовой схемы.