From Entropy to Epiplexity: Rethinking Information for Computationally Bounded Intelligence
From Entropy to Epiplexity: Rethinking Information for Computationally Bounded Intelligence [91.5] エピプレキシティ(英: Epiplexity)とは、計算的に境界付けられた観測者がデータから学べるものを捉える情報の形式化である。 計算によってどのように情報を生成するか、データの順序にどのように依存するか、そしてモデリングがデータ生成プロセス自体よりも複雑なプログラムを生成する可能性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Jan 2026 18:04:03 GMT)
分野・キーワードとしてはシャノンの情報量やコルモゴロフ複雑性のようなイメージで、Epiplexity（we define a new information measure, epiplexity (epistemic complexity), which formally defines the amount of structural information that a computationally-bounded observer can extract from the data. Briefly, epilexity is the information in the model that minimizes the description length of data under computational constraints.）を提案。機械学習を実務適用しているときに言う「情報」に近しい印象。