To conclude, the Danger Theory is n

To conclude, the Danger Theory is not about the way
Artificial Immune Systems represent data. Instead, it
provides ideas about which data the Artificial Immune
Systems should represent and deal with. They should
focus on dangerous, i.e. interesting data.
It could be argued that the shift from non-self to danger is
merely a symbolic label change that achieves nothing. We
do not believe this to be the case, since danger is a
grounded signal, and non-self is (typically) a set of feature
vectors with no further information about their meaning.
The danger signal helps us to identify which subset of
feature vectors is of interest. A suitably defined danger
signal thus overcomes many of the limitations of self-nonself selection. It restricts the domain of non-self to a
manageable size, removes the need to screen against all
self, and deals adaptively with scenarios where self (or
non-self) changes over time.
The challenge is clearly to define a suitable danger signal,
a choice that might prove as critical as the choice of
fitness function for an evolutionary algorithm. In addition,
the physical distance in the biological system should be
translated into a suitable proxy measure for similarity or
causality in an Artificial Immune System. We have made
some suggestions in this paper about how to tackle these
challenges in a variety of domains, but the process is not
likely to be trivial. Nevertheless, if these challenges are
met, then future Artificial Immune System applications
might derive considerable benefit, and new insights, from
the Danger Theory.

Kết quả (Việt) 1:

Để kết luận, lý thuyết nguy hiểm là không về cáchNhân tạo hệ thống miễn dịch đại diện cho dữ liệu. Thay vào đó, nócung cấp các ý tưởng về dữ liệu nhân tạo miễn dịchHệ thống nên tuyên bố và đối phó với. Họ nêntập trung vào dữ liệu nguy hiểm, tức là thú vị.Nó có thể được lập luận rằng sự chuyển đổi từ tự đến nguy hiểm làchỉ đơn thuần là một biểu tượng nhãn thay đổi mà đạt được không có gì. Chúng tôikhông tin rằng đây sẽ là trường hợp, kể từ khi nguy hiểm là mộtcăn cứ tín hiệu, và tự phòng không (thường) là một tập hợp các tính năngvectơ với không có thông tin thêm về ý nghĩa của họ.Tín hiệu nguy hiểm sẽ giúp chúng tôi xác định tập hợp con củatính năng vectơ quan tâm. Một mối nguy hiểm được xác định phù hợptín hiệu như vậy vượt qua nhiều người trong số những hạn chế của sự lựa chọn tự học. Nó giới hạn tên miền không tự đến mộtquản lý kích thước, loại bỏ sự cần thiết phải màn hình chống lại tất cảbản thân, và thoả thuận một cách điều hợp với kịch bản trường hợp tự (hoặcPhòng Không-tự) các thay đổi theo thời gian.Thách thức là rõ ràng để xác định một tín hiệu phù hợp nguy hiểm,một sự lựa chọn có thể chứng minh là quan trọng như sự lựa chọn củathể dục các chức năng cho một thuật toán tiến hóa. Ngoài rakhoảng cách vật lý trong hệ thống sinh học nênDịch sang một biện pháp phù hợp proxy cho tương tự hoặcquan hệ nhân quả trong một hệ thống miễn dịch nhân tạo. Chúng tôi đã thực hiệnmột số gợi ý trong bài báo này về làm thế nào để giải quyết nhữngnhững thách thức trong một loạt các lĩnh vực, nhưng quá trình này là khôngkhả năng là tầm thường. Tuy nhiên, nếu những thách thứcứng dụng hệ thống miễn dịch nhân tạo đã gặp, sau đó trong tương laicó thể lấy được lợi ích đáng kể, và những hiểu biết mới, từlý thuyết nguy hiểm.

Kết quả (Việt) 2:

Để kết luận, các học thuyết nguy hiểm không phải là khoảng cách
nhân tạo hệ thống miễn dịch đại diện cho dữ liệu. Thay vào đó, nó
cung cấp những ý tưởng về những dữ liệu nhân tạo miễn dịch
Hệ thống nên đại diện và giải quyết. Họ nên
tập trung vào nguy hiểm, dữ liệu ví dụ thú vị.
Có thể lập luận rằng sự chuyển đổi từ phi tự với nguy hiểm là
chỉ đơn thuần là một sự thay đổi nhãn biểu tượng mà đạt được gì. Chúng tôi
không tin rằng đây là trường hợp, vì nguy hiểm là một
tín hiệu có căn cứ, và vô ngã là (thường) là một tập hợp các tính năng
vectơ không có thêm thông tin về ý nghĩa của chúng.
Các tín hiệu nguy hiểm giúp chúng ta xác định được tập hợp con của
các vector được quan tâm. Một mối nguy hiểm được xác định phù hợp
tín hiệu do đó khắc phục được nhiều hạn chế của chọn lọc tự vô ngã. Nó hạn chế các lĩnh vực không tự đến một
kích thước có thể quản lý, loại bỏ sự cần thiết để sàng lọc đối với tất cả
tự, và những giao dịch thích nghi với kịch bản mà tự (hoặc
không tự) thay đổi theo thời gian.
Các thách thức rõ ràng là xác định một tín hiệu nguy hiểm phù hợp,
một sự lựa chọn đó có thể chứng minh là quan trọng như việc lựa chọn
chức năng phù hợp cho một thuật toán tiến hóa. Ngoài ra,
khoảng cách vật lý trong hệ thống sinh học nên được
dịch sang một biện pháp đo lường thích hợp cho tương hoặc
quan hệ nhân quả trong một hệ thống miễn dịch nhân tạo. Chúng tôi đã thực hiện
một số đề xuất trong bài báo này về làm thế nào để giải quyết những
thách thức trong một loạt các lĩnh vực, nhưng quá trình này là không
có khả năng là tầm thường. Tuy nhiên, nếu những thách thức này được
đáp ứng, sau đó các ứng dụng hệ thống miễn dịch nhân tạo trong tương lai
có thể được lợi ích đáng kể, và những hiểu biết mới, từ
lý thuyết Danger.