GotAI.NET

Форум: Проблемы искусственного интеллекта

 

Регистрация | Вход

 Все темы | Новая тема Стр.15 (18)<< < Пред. | След. > >>   Поиск:  
 Автор Тема: На: Просто обо всем
Egg
Сообщений: 8146
На: Просто обо всем
Добавлено: 04 фев 15 9:02
Цитата:
Автор: victorst
2Алексей: Не хочу объяснять про источники моих выводов. Вообще-то я подразумевал Гуглю. И прошу, вас, Алексей, не оскорблять меня. Я для этого не давал повода и не просил давать оценку мне кому бы то ни было.

В том контексте, котором это было сделано, выглядело это иначе.
Кроме того, я не хотел Вас оскорбить, я только повторил оценку, которую Вы дали себе сами.
Если она показалась Вам оскорбительной - простите меня.
Что касается выводов, то полюбопытствуйте по поводу deep learning и deep neural networks.
[Ответ][Цитата]
victorst
Сообщений: 639
На: Просто обо всем
Добавлено: 04 фев 15 10:51
Изменено: 04 фев 15 10:53
Конекст вообще-то был такой: по сравнению с триллиардными бюджетами суперкорпораций, таких как Google, выделяемых на исследования в области ИИ практически любой из обитающих на этом форуме человек не сможет походя с барского плеча выделить даже $80 млн, как это сделала ABBYY.
По поводу deep learning и deep neural networks. Я придерживаюсь мнения, что без 4D вторичного синтезатора модели реального мира (четвертое измерение - время) ИИ система не в силах будет понять конечный смысл воспринимаемых входных сигналов, будь то звук, видео или другие ощущения и тем более - речь в любой форме. Вышеуказанные подходы насколько мне известно, такого элемента в себе не содержат.
[Ответ][Цитата]
Egg
Сообщений: 8146
На: Просто обо всем
Добавлено: 04 фев 15 11:10
Изменено: 04 фев 15 11:12
Цитата:
Автор: victorst
Я придерживаюсь мнения, что без 4D вторичного синтезатора модели реального мира (четвертое измерение - время) ИИ система не в силах будет понять конечный смысл воспринимаемых входных сигналов, будь то звук, видео или другие ощущения и тем более - речь в любой форме. Вышеуказанные подходы насколько мне известно, такого элемента в себе не содержат.

Вышеуказанные подходы не содержат в себе каких-то ограничений по числу слоев и их содержанию. Если очень упрощать, то идея "глубокого обучения" заключается в том, что слои нейронной сети формируются как понятийная генерализация. Классический пример - один уровень - это пиксельные примитивы, следующий уровень - части и элементы, еще один - объекты, еще один обощающие их понятия и так далее. В таком подходе онтология генерируется автоматически. В таком подходе можно выделить специальный слой причинно-следственных отношений, который связать со временем. Главное требование - это чтобы "сигналы" были параметризованными.

Вот, посмотрите этот топик от Анатолия Левенчука, тут много интересных ссылок:
http://ailev.livejournal.com/1044735.html

З.Ы. Что касается "синтеза моделей" тут ведь ситуация такая - чтобы Вы не синтезировали, это будет "символьным исчислением", а чтобы получить тот эффект, который Вы хотите, нужно имитирование или "аналоговый синтез".
[Ответ][Цитата]
victorst
Сообщений: 639
На: Просто обо всем
Добавлено: 04 фев 15 11:20
Изменено: 04 фев 15 11:34
Спасибо за ссылку. Я полностью согласен с вами насчет глубокого обучения. Более того, я написал в прошлом году программу и успешно пользуюсь подобным подходом для CNC станка с системой технического зрения. В моей программе происходит иерархическая сборка модели фрагмента наблюдаемого через камеру мира. Только я что хочу сказать. Это все - чистейший анализ, даже если есть положительные и отрицательные обратные связи. Я приступаю к написанию программного модуля синтеза трехмерной модели чтобы программа смогла "гадать" путем мягких объемных трансформаций, пытаясь подогнать модель под видимое изображение. Вроде как грибник сначала в уме представляет тип гриба который будет искать, а потом его ищет. Иногда грибник даже может пропустить другие типы грибов, т.к. его внимание заострено на поиске предустановленного заранее стереотипа. Это вовсе не означает, что другие грибы он не обнаружит, однако эта вероятность снижается.
Мягкие трансформации нужны для тех объектов, которые имеют большую вариабельность на изображении, например, животные, ткани, растения, вода...
Обратная связь, полученная от такого объемного синтезатора будет гораздо более эффективной. по крайней мере я так предполагаю. Нужно учесть, что синтез должен лишь дополнять анализ, а не заменять его.
Под 4D синтезом я понимаю нечто похожее на то, что видно на экране компьютера во время 3D игры - видны объекты, они взаимодействуют между собой на основе физических законов и т.д. Такое же, но не совсем.
[Ответ][Цитата]
Egg
Сообщений: 8146
На: Просто обо всем
Добавлено: 04 фев 15 11:35
То есть речь не идет о "понимании текстов", о чем Вы написали в первом сообщении.
Как-то я потерял нить нашего разговора.
[Ответ][Цитата]
victorst
Сообщений: 639
На: Просто обо всем
Добавлено: 04 фев 15 11:50
Изменено: 04 фев 15 11:58
Именно о понимании текстов я и пишу. Чтобы понять текст, нужно представить в уме то, о чем написано. И представить в довольно большой степени в виде 3D модели. Например, если текст про атомы, то у меня в голове возникает образ летающих по орбитам шариков - электронов и в центре - ядро атома, состоящее из конгломерата шариков - протонов и нейтронов. Вижу также силовые линиии и траектории движения электронов. При желании можно легко представить спин электрона, а также прокрутить в уме процесс распада ядра при попадании в него нейтрона. И т.д. Представив воображаемую модель атома я могу рассуждать о его поведении, делать выводы, проводить мысленные эксперименты, а, следовательно, лучше понимать технический текст про квантовую физику. Скорее всего атом не похож на то, что я представил в уме, но эта модель основывается во первых, на том что я собственными глазами раньше видел, во вторых, на выводах ученых. Если их выводы поменяются, поменяю модель и я.
Про литературные тексты - там еще в большей степени воображение помогает понять.
Вот и вопрос. Имеются ли научные труды в данном направлении?
[Ответ][Цитата]
Egg
Сообщений: 8146
На: Просто обо всем
Добавлено: 04 фев 15 11:53
Изменено: 04 фев 15 11:54
Цитата:
Автор: victorst

Представив воображаемую модель атома я могу рассуждать о его поведении, делать выводы, а, следовательно, лучше понимать технический текст про квантовую физику.

Как профессиональный физик по специальности 0314 не могу не отметить, что образы летающих шариков устарели примерно на 90 лет и скорее помешают Вам понимать тексты про квантовую механику, чем помогут.
Но, в целом, идея понятна. Успехов!
Про труды в этом направлении у меня информации нет.
[Ответ][Цитата]
гость
178.217.187.*
На: Просто обо всем
Добавлено: 05 фев 15 1:02
Специальность 0314 Социальная педагогика

http://www.educationsystems.info/item2928.html
[Ответ][Цитата]
victorst
Сообщений: 639
На: Просто обо всем
Добавлено: 05 фев 15 1:19
У меня спциальность 0608 "Электронные вычислительные машины", я получил диплом с отличием в Омском Политехническом институте в 1983 г
[Ответ][Цитата]
Egg
Сообщений: 8146
На: Просто обо всем
Добавлено: 05 фев 15 4:46
Цитата:
Автор: гость
Специальность 0314 Социальная педагогика
http://www.educationsystems.info/item2928.html

Были среднемашевские специальности, про них трудно прочитать в интернете.
[Ответ][Цитата]
Egg
Сообщений: 8146
На: Просто обо всем
Добавлено: 05 фев 15 4:59
Цитата:
Автор: victorst
У меня спциальность 0608 "Электронные вычислительные машины", я получил диплом с отличием в Омском Политехническом институте в 1983 г

И что, кванты у вас преподавались на уровне маленьких летающих шариков?
[Ответ][Цитата]
Victor G. Tsaregorodtsev
Сообщений: 2769
На: Просто обо всем
Добавлено: 05 фев 15 4:59
Цитата:
Автор: victorst
По поводу deep learning и deep neural networks. Я придерживаюсь мнения, что без 4D вторичного синтезатора модели реального мира (четвертое измерение - время) ИИ система не в силах будет понять конечный смысл воспринимаемых входных сигналов, будь то звук, видео или другие ощущения и тем более - речь в любой форме. Вышеуказанные подходы насколько мне известно, такого элемента в себе не содержат.

ИМХО, вместо вторичного синтезатора и учёта времени - первоначально "четвертым измерением" станет пространственная дифференциация путей прохождения сигналов о разных объектах. В общем, см на недавние (последние несколько лет) исследования по cognitive & brain science - на людей из Гарварда, например (Карамазза, Махон, и др). Там, например, показано, что зрительная информация о маленьких объектах, больших объектах, и энималах-хьюманах (т.е. живых объектах) с некоторого момента в зрительной коре разделяется на 3 разных пути. (я вроде 3 указанные класса зрительной информации правильно вспомнил - но могу и немного ошибаться, но это не отменяет тезисов поста). Также у этих людей - результаты о разделении в мозге потока информации об инструментах и не инструментах (инструменты предполагают некую деятельность "руками", вот ради образования нужных связей и навыков...).

Соответственно, структура глубоких сеток в перспективе не будет гомогенной - а будет конструироваться вручную поблочно, для большего приближения к нейробиологическим прототипам. И сетка будет учиться не послойно - а сразу вся, но с наложением своих ограничений на каждый слой (был в прошлом году препринт arxiv:1405.1380 людей непонятно откуда (они место работы не указали) - но просто распечатка под рукой и я сразу указываю ссылку; правда там совсем не прорыв, а чистый тривиал, который просто не посчитали нужным упомянуть диплёрнеры из высшей лиги).

Первая ласточка была уже давно - у группы Шмидхубера, когда они выиграли конкурс по распознаванию дорожных знаков. У них в сети на некотором уровне (слое) было, реально, два слоя, обрабатывающих информацию разного разрешения (это не разделение зрения на фовеальное и периферийное - это именно параллельные каналы обработки с разным разрешением)

Также целиком учатся и все большие нейроморфные архитектуры и сетки. Начиная от известной работы Айбиэмовцев (команда Д.Модхи) в 2009, когда они на суперкомпе БлюДжин посимулировали сеть, сравнимую по размерам с мозгом кошки - что в переводе на мерки человеческого мозга 4.5% от числа нейронов и связей, и работало это у них на скорости 1/83 от человеческого, и они спрогнозировали к 2018 возможность на самом мощном в мире суперкомпьютере посимулировать именно чел.мозг со скоростью 1:1. И заканчивая, например, работами группы Филиппова в Тюмени (у них тоже суперкомп, они тоже учат всё сразу - но у них не формальные нейроны в сетке, а модели нейронных колонок на спайковых нейронах и прочее приближенное к нейробиологии).

Т.е. как резюме - вложить пришедшую от изучения и препарирования разных мозгов информацию в архитектуру системы проще, чем ждать возникновения в системе внутренней онтологии с непонятно как (Вы разве гарантируете, что поймёте системную=нечеловеческую онтологию? тогда как мерять возникновение 4D и т.д.) измеряемыми свойствами.
[Ответ][Цитата]
victorst
Сообщений: 639
На: Просто обо всем
Добавлено: 05 фев 15 5:13
Изменено: 05 фев 15 5:16
Цитата:
Автор: Алексeй
И что, кванты у вас преподавались на уровне маленьких летающих шариков?
Мне показалось, что вы меня поняли. Я приводил пример того, как мог бы представить обыватель то, что никогда не видел. И это вовсе не имеет отношения к преподаванию.
А вы опять взялись за свое...
[Ответ][Цитата]
Egg
Сообщений: 8146
На: Просто обо всем
Добавлено: 05 фев 15 5:18
Цитата:
Автор: victorst
Мне показалось, что вы меня поняли. Я приводил пример того, как мог бы представить обыватель то, что никогда не видел. А вы опять взялись за свое...

Почему за свое? Я как раз хочу понять, почему слонов нельзя представлять в виде шариков? А если можно, может быть тогда всё представлять в виде шариков.
По поводу понял/не понял - я Вас очень давно и очень хорошо понял, просто Вы болезненно реагируете даже, когда просто Вас цитируешь (считая это оскорблением), поэтому я вообще стараюсь давать как можно меньше оценок тому, что Вы делаете.
[Ответ][Цитата]
victorst
Сообщений: 639
На: Просто обо всем
Добавлено: 05 фев 15 5:45
Изменено: 05 фев 15 5:49
Насчет зрительного воображения. Я вот что подумал. Наверное делать программный воображатель буду аналогично аналитическому тракту в виде каскада воображателей. Вначале распознаются некоторые мелкие или крупные фрагменты пространства. На первичном этапе их представление в программе вообще не в виде каких то объектов, а лишь пространственных элементов. Аналогично этому и синтезатор данного уровня может манипулировать лишь такими сущностями. На следующем этапе - то, что выдает анализатор данного уровня и т.д. до самых абстрактных уровней.

Вначале я разберусь с анализом и синтезом зрительной картины мира по видимым в камеры фрагментам мира, лишь затем смогу приступить к воображению по полученным текстам. Т.е. сначала - первая сигнальная система, затем вторая.
[Ответ][Цитата]
 Стр.15 (18)1  ...  11  12  13  14  [15]  16  17  18<< < Пред. | След. > >>