Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.1 (5) След. > >>    Поиск:
Автор	Тема: Случайный поиск как основа в методах ИИ
tac Сообщений: 2601	Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 10 мар 10 10:10 Итак, я пришел к однозначному выводу - что те методы ИИ, которые используют случайный поиск в каких бы то не было вариациях, а именно QLearning, Генетические алгоритмы ... ну ряд я думаю сможете продолжить сами .. вообще они ни куда не годятся для так сказать основы ИИ в универсальном смысле ... Почему ? Ну, это я сообщу позже ... а пока жду ваших мнений, попыток опровержения и т.д. [Ответ][Цитата]
ЭСГТР Сообщений: 8449	На: Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 10 мар 10 11:01 Метод ИИ следующий... постараться разрушить на более низком уровне сложившуюся в рассуждениях конструкцию, и затем предоставить ей возможность заново самоорганизоваться, а потом проверить ДМС методом. Можно ли самоорганизацию считать случайной? - КОНЕЧНО НЕТ!!!! она детерминирована МЕРОЙ. [Ответ][Цитата]
tac Сообщений: 2601	На: Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 10 мар 10 12:00 Цитата: Автор: ЭГТР Можно ли самоорганизацию считать случайной? - КОНЕЧНО НЕТ!!!! она детерминирована МЕРОЙ. о какой мере речь ? или снова философия ? [Ответ][Цитата]
ЭСГТР Сообщений: 8449	На: Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 10 мар 10 12:41 В каждом случаи своя мера.... [Ответ][Цитата]
Дмитрий Мотовилов Сообщений: 609	На: Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 10 мар 10 12:46 Пардон, ЭГТР без всякой меры нехороший человек в теории управления и самоорганизации. В натуре. Отвечаю. [Ответ][Цитата]
daner Сообщений: 4593	На: Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 10 мар 10 12:50 Цитата: Автор: tac Итак, я пришел к однозначному выводу - что те методы ИИ, которые используют случайный поиск в каких бы то не было вариациях, а именно QLearning, Генетические алгоритмы ... ну ряд я думаю сможете продолжить сами .. вообще они ни куда не годятся для так сказать основы ИИ в универсальном смысле ... Почему ? Ну, это я сообщу позже ... а пока жду ваших мнений, попыток опровержения и т.д. Согласен, с той частью в которой говориться про "универсальный". No free lunch. Другое дело, что я не согласен с частью про ИИ. Мне кажется подобны выводы у вас из-за того, что вы ИНС, ГА и прочие алгоритмы рассматриваете как самодостаточные. Я не верю, что какая-то ИНС (особенно из тех что обычно обсуждаются) или ГА или RL может быть основой полноценного алгоритма способного решать широкий круг сложных проблем (специально не пишу термин ИИ). Это скорее алгоритмы локальных оптимизаций и адаптаций. Кстати, локальный -- это не значит на самом низшем уровне (хотя и он тоже). Другими словами, я смотрю на них как "клей", который помогает создавать более гибкие и надежные системы способные меняться в зависимости от ситуации или как на способ создания алгоритма эмпирическим образом (почти эквивалент статистической подгонки параметров). Но а так как сложные системы способные решать широкий круг сложный проблем, обычно требуют некоторой самостоятельности, гибкости и реакции на неожиданные ситуации, то без без такого "клея" ИМХО не обойдешься. Так что... называть это основой или не называть -- дело вкуса, но использовать все-равно придется, так как альтернатива -- априорное описание всех возможных реакций, на все возможные случае, что явно не целесообразно, даже если каким-то хитрым образом их компоновать, обобщать и т.д. В противном случае, вам необходимо показать, что вы имеете такую систему структурирования событий/данных/т.п. которая понижает скорость экспоненциально растущей структуры до ... скажем полиномиальной, причем УНИВЕРСАЛЬНО и за полиномиальное время. [Ответ][Цитата]
tac Сообщений: 2601	На: Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 10 мар 10 12:59 Цитата: Автор: daner Все правильно, и без единого лишнего слова ... К сожалению или к радости, но скорее к сложности .. я пришел к выводу, что необходимо иметь то, что в противном случае - "систему структурирования событий/данных/т.п. которая понижает скорость" ... и вот основная проблема в этом ... поэтому "клей" можно применять лишь так для оценки "на сколько он плохо клеит", чтобы сравнить потом с такой "системой структурирования данных" ... но и не более того, как клей не улучшай он будет только клеить (т.е. давать локальный минимум, а мне нужен глобальный) (Единственно, ИНС - Вы зря в этот ряд поставили ... несколько другая специфика, там нет случайного поиска, там есть случайно-распределенная классификация) [Ответ][Цитата]
ЭСГТР Сообщений: 8449	На: Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 10 мар 10 13:52 Цитата: Автор: Дмитрий Мотовилов Отвечаю. Пардон... не вижу кто Вас спрашивал.... уточните плиз. [Ответ][Цитата]
Дмитрий Мотовилов Сообщений: 609	На: Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 10 мар 10 17:04 Цитата: Автор: ЭГТР Пардон... не вижу кто Вас спрашивал.... уточните плиз. Вам сюда http://www.syzo.ru/cgi-bin/yabb2/YaBB.pl?num=1262159954/60#63 [Ответ][Цитата]
Victor G. Tsaregorodtsev Сообщений: 3187	На: Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 10 мар 10 17:18 Цитата: Автор: tac "систему структурирования событий/данных/т.п. которая понижает скорость" ... и вот основная проблема в этом ... Вообще-то ЛЮБАЯ система индуктивного вывода "понижает скорость". И классификатор с учителем, и классификатор без учителя после своего обучения/построения начинают переводить ситуации, заданные векторами в многомерном пространстве, в МЕНЬШЕЕ число бит. Цитата: Автор: daner В противном случае, вам необходимо показать, что вы имеете такую систему структурирования событий/данных/т.п. которая понижает скорость экспоненциально растущей структуры до ... скажем полиномиальной, причем УНИВЕРСАЛЬНО и за полиномиальное время. Как вариант - deep belief net. [Ответ][Цитата]
daner Сообщений: 4593	На: Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 10 мар 10 18:57 >>tac Ну а кто же не мечтал, что бы всегда и везде было достаточно наивных алгоритмов. К сожалению пока с этим облом и приходиться применять другие способы. Кстати на счет локального вы не правы. так например RL при известных условиях гарантированно приходит к глобальному оптимуму. >>Victor G. Tsaregorodtsev Ну а кто с этим спорил? изначально говорилось о неиспользовании пробабилистических методов, а вы как раз о них и написали (в том числе и deep belief network). Ну во всяком случае алгоритмы использующие вероятности я отношу к алгоритмам о которых говорил tac. Я написал о том, что если вообще не трогать схоастические методы которые лежат в основе подавляющего большинства самых элегантных решений в ИИ, то остается только надеяться на какую-то супер-пупер структуру данных (типа различных деревьев описывающих иерархии или вообще различных графов, без вероятностей) с помощью которой можно описывать всевозможные (для любой задачи) состояния системы и реакцию на них. Хотя возможно tac имел ввиду что-то другое и я не совсем его правильно понял. т.е. он не имеет претензий к вероятносям. Может быть претензии были только к ГСЧ? Ну тогда тут нечего особенно много рассуждать. в большинстве случаев ГСЧ можно заменить просто первым вариантом из множества или применением чего-то с какой-то чистотой. Но учитывая, что распределения в нашем мире частенько гаусовкие, то ГСЧ будет оптимальнее. [Ответ][Цитата]
гость 91.199.115.*	На: Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 10 мар 10 18:58 Это Oldfellа: В основу ИИ не может быть положен только один-единственный какой-то метод: то ли "случайный", то ли "детерминированный". ИИ на одном техническом устройстве вообще невозможен. Требуется взаимодействие разных технических устройств, разных методов. И такое взаимодействие, которое объединяет не пару и не группу устройств, а целые генерации устройств - в непрерывном длительном процессе. В конечном счёте этот процесс взаимодействия становится самодостаточным и отчасти независимым от участия в нём отдельного устройства - исключение из процесса конкретного устройства ничего в нём не меняет. Такое взамодействие предполагает довольно медленное качественное изменение процесса взаимодействия в целом - по сравнению со сроками участия в нём отдельных устройств. Главная сложность воплощения этого процесса взаимодействия: весь процесс в целом должен как-то отражаться на каждом участвующем во взаимодействии устройстве, при том что заведомо это отдельное отражение всего процесса конкретным устройством будет весьма частичным, даже fрагментарным и весьма частным, специfическим. То есть надо воплотить то свойство ЦНС с мозгом, которое я считаю качественно-определяющим (в противоположность всем остальным органам и системам организма) и которым обладает также организм в целом. А именно: и организм в целом (любой), и ЦНС с мозгом способны осуществлять процессы, много-многократно превышающие по длительности сроки жизни организма и его ЦНС с мозгом. Применительно к организму я имею в виду генетику, размножение и череду поколений, в которой отдельный организм является всего лишь потомком-родителем других организмов в череде генерации. Очевидно, что речь идёт об инfормации: как о генетической, наследственной (организм), так и о другой - той, которую мы все и называем инfормацией (ЦНС с мозгом). [Ответ][Цитата]
ЭСГТР Сообщений: 8449	На: Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 10 мар 10 21:22 С одной стороны нужно использовать принцип генетической идентичности но с другой информационной распределённости, однако по всей вероятности эта схема уже не актуальна поскольку мы имеем неплохо зарекомендовавшие себя специализированные нейронные системы. В тоже время генотип ИИ буде явно менее физиологичен чем органический, поскольку будет мало связан с окружающей средой и зависим от неё. Опять же непонятна идея моторики ИИ. Обеспечение жизнедеятельности людей явно будет не главная его задача. Может быть в начале его активности ещё будет какой то смысл сохранять конструкцию планеты в том виде в каком она находится сейчас. Но это явно не принципиально для ИИ следующего поколения. Поскольку скорее всего ИИ будет представлять собой единую систему он должен состоять из специализированных спутников на геостационарной орбите (по типу семантической ВЭБ) с известным уровнем резервирования, каждый из которых должен обладать модулем интерфейса, который и будет генетически развиваться. Мутация интерфейса должна происходить в результате вычислительной деятельности при обработке поступившей информации в специализированные узлы, и проходить критерий естественного отбора. Что полностью соответствует философии ЭГТР. [Ответ][Цитата]
tac Сообщений: 2601	На: Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 11 мар 10 0:04 Цитата: Автор: daner Кстати на счет локального вы не правы. так например RL при известных условиях гарантированно приходит к глобальному оптимуму. Тут Вы уже начинаете себе противоречить И если бы я не имел убедительного опровержения этому - то вряд ли стал бы заводить на этот счет тему ... Но вначале, я все же хотел бы понять, что это за такие "известных условиях" ? И наоборот, при каких условиях, по вашему, глобального минимума достичь невозможно (если сложно вообще, то на примере RL) ? [Ответ][Цитата]
tac Сообщений: 2601	На: Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 11 мар 10 0:06 Цитата: Автор: Victor G. Tsaregorodtsev Вообще-то ЛЮБАЯ система индуктивного вывода "понижает скорость". И классификатор с учителем, и классификатор без учителя после своего обучения/построения начинают переводить ситуации, заданные векторами в многомерном пространстве, в МЕНЬШЕЕ число бит. Собственно, поэтому я Данеру и сказал, что зря он поставил в один ряд ИНС. С ними как раз еще не все очевидно, и они вполне могут выстрелить, весь вопрос вычислительные затраты/"МЕНЬШЕЕ число бит" [Ответ][Цитата]
Стр.1 (5): [1]  2  3  4  5 След. > >>