GotAI.NET

Форум: Проблемы искусственного интеллекта

 

Регистрация | Вход

 Все темы | Новая тема Стр.5 (7)<< < Пред. | След. > >>   Поиск:  
 Автор Тема: На: Что и где искать ("сборная" солянка) ?
rrr3
Сообщений: 11857
На: Что и где искать ("сборная" солянка) ?
Добавлено: 08 сен 13 22:59
Судя по тому, что происходит на форуме, вынужден повторить иными словами про телевизор и фильмы...

Интеллекты бывают разные. Даже естественные интеллекты отличны друг от друга, и даже порой не могут понять друг друга. Например, бывают интеллекты биолога, физика, программиста, историка и т.д. и т.п. Мало того не всегда один интеллект можно переучить в другой, например, историка в программиста может не всегда получиться.
Если обратиться к природе, то можно обратить внимание на то, что отчасти развитие пошло не по совершенствованию всевозможных интеллектов, а по пути создания мозга, некоего материала на котором может возникать совершенно различные интеллекты в зависимости от конкретных условий окружающей среды, пока есть материнский организм защищающий от части "опасностей".
В этом смысле если идти от простого к сложному, то это не от интеллекта таракана к человеческому, а именно от мозга (материала) таракана к мозгу младенца человека. Изначально у мозга младенца нет ни "я", ни интеллекта, ни "сознания", ни "целей" решения задач, ни запомненных ситуаций из окружающей его среды и т.д. и т.п. Он вообще функционирует ВНЕ таких понятий, которые являются понятиями "стороннего" наблюдателя, не имеющими ИЗНАЧАЛЬНО ничего общего с тем, что происходит внутри мозга, с механизмами его работы.
И именно свойства и механизмы функционирования/организации материала ИСХОДНОГО мозга дают возможность появления различных мышлений, различных способов мышлений, которые порой называются животными, порой цивилизационными и т.д. и т.п. При этом видимые механизмы мышления могут сильно отличаться друг от друга, но рождаются и формируются они на одном ИСХОДНОМ материале, на мозге. В процессе развития такой исходный мозг постепенно замещается интеллектом, и пока остается хоть часть исходных свойств может быть адаптивным и обучаемым.
В качестве примера того, как может быть организован такой "железный" ИСХОДНЫЙ мозг в данной ветке кратко описан Нечто-когнитрон. По сути это и есть "железный" исходный мозг, т.е. ЖИМ...
[Ответ][Цитата]
NO.
Сообщений: 10700
На: Что и где искать ("сборная" солянка) ?
Добавлено: 09 сен 13 0:54
Один профессор, изучавший Дзен, пришел к Учителю, чтобы тот объяснил ему, что же такое Дзен.

- Расскажите, уважаемый, в чем же суть Дзен, — попросил профессор.
- Хорошо, - сказал Учитель, - но для начала будем пить чай”.

Учитель поставил перед профессором чашку, налитую до краев и сказал:
- Налей себе чаю.
- Как же я могу его налить, если чашка и так полна?! - удивился профессор
- Твоя чаша полна, — подтвердил монах, — Пока чаша полна, ты не можешь налить чаю, а я не могу объяснить суть Дзен...
[Ответ][Цитата]

Сообщений: 768
На: Что и где искать ("сборная" солянка) ?
Добавлено: 09 сен 13 2:04
В этой ветке по возможности не обсуждаем, только вопросы. Обсуждение перенесено в ветку обсуждения солянки.
[Ответ][Цитата]
rrr3
Сообщений: 11857
На: Что и где искать ("сборная" солянка) ?
Добавлено: 20 сен 13 6:26
Истин не глаголю...
Но на мой взгляд, не определившись для себя (в первом приближении) в том, что такое материал (мозг) который своими свойствами обеспечивает существования всех видимых видов (механизмов) мышления и что такое мышление и самое главное не почувствовав (не осознав) РАЗНИЦУ (хоть какую) между этими категориями (мозг/материал и мышление/интеллект), то будет бег по кругу.
После этого потребуется понять что же интересует прежде всего... "мышление" или "материал" на котором могут быть воспитаны (долго и нудно) разные способы мышления (видимого мышления).
Мышление (интеллект) не может существовать само по себе - это всегда совместная функция материала и среды ("задачи"). Т.е. БЕСПРЕДЕЛЬНО универсального супер-пупер интеллекта (философского камня) быть не может. Для разных условий ("задач") часто необходимы разные интеллекты. А вот предельно универсальный (предельный исходя из свойств "материала", исходя из того что мы имеем на сегодняшний день либо из-за наших ограниченных знаний, либо из-за того что так устроен Мир и других "материалов" просто нет) материал, другими словами предельно универсальная система (с максимальной изначальной степенью свободы) или предельно универсальный "носитель" способный обеспечить тот или иной интеллект при обучении (средой или учителем) - возможен.
Таким образом тест Тьюринга - сам по себе теряет свою актуальность. А вот в сочетании с количественным определением "мощности" основанных на одной и той же изначальной предельной степени "свободы" систем, и способностью этих систем быть обученными (без "скальпеля") до прохождения этого теста - приобретает, на мой взгляд новый смысл, новую окраску.
---------

Цитата:
Автор: NO.
Есть выражение "математическая модель". Там что-то отброшено как в любой модели, а что может математика воспроизведено её средствами - количественные, структурные, функциональные особенности. Описание отличается от изображения тем, что содержит только инструкции как построить модель. Например число пи является моделью пропорции в круге, её нельзя предоставить полностью так как число бесконечно сложное, но можно дать алгоритм генерации этих цифр, это будет описание модели...
....
Если считать интеллект информационной сущностью, наполняющей мозг, то описание может быть копией, воспроизводить и поведение и сущность...

Спасибо за подробное описание разных наполнений слова модели.

Выскажу и свои мнения.
1. Дело в том, что большинство так называемых моделей ИИ, на мой взгляд часто связаны с описанием (программированием) внешних проявлений или "поведения" (по Вашей терминологии) и недостаточно с "сущностью". Т.е. большая часть, если так можно сказать, связана с описанием (программированием) свойств всей системы относительно ее "поведения во внешней среде". Для таких случаев возможно более применимы слова - описание модели.
2. А вот когда описываются составные части системы, совокупность которых полностью определяет поведение всей системы в зависимости от разных внешних условий, включая ее дальнейшее развитие, но не описывается внешнее проявление этой системы ("поведение" по Вашему), то в таких случаях, вероятно, более применимо слово - модель. И именно такая модель может быть исследована на соответствие ее внешнего поведения оригиналам, а соответственно и на соответствие ее частей (содержания) оригиналам.

Отсюда можно предположить и ответ на вопрос, какие модели и как мы можем проверять на тесте Тьюринга и что полезнее называть моделями (а не симуляциями как это часто происходит в области ИИ). В конечном итоге этот тест теряет свой смысл ввиду достаточности исследований по п. 2 (см. выше).
[Ответ][Цитата]
rrr3
Сообщений: 11857
На: Что и где искать ("сборная" солянка) ?
Добавлено: 01 окт 13 22:30
По большому счету и если в двух словах ИИ отличается от ЕИ (если не учитывать "обслугу" в одном случае из мяса-сала, в другом из "железа") всего лишь тем, что в развитом ЕИ изначально достигается максимальная степень свободы реорганизации системы и плюс ее "инициативность". А путь от простого к сложному или от строгого автомата к таракану, а далее к человеку это путь по увеличению этих степеней свободы реорганизации, а "инициативность" - один из механизмов обеспечивающих эту предельную степень свободы всей системы...
Если еще короче, то все - есть ЕИ, только они разной степени "внутренней" "универсальности" (прежде всего изначальной). Повторю - именно "внутренней" (!), а не внешней, видимой...
---
Вспомните фазовые переходы, например замерзание льда. Никто не управляет молекулами воды, они сами "выстраиваются". Пример очень простой, проще наверное уже некуда....

Так вот совершенно не эффективно рассматривать преобразующиеся системы с точки зрения управления ими кем-то. Особенно если речь идет о системе элементов мозга. Эффективнее рассматривать с точки зрения, что элементы просто взаимодействуют друг с другом. Сами элементы (модели) взаимодействуют согласно их свойствам. Са-а-ми...!

Представим, отдельно взятый элемент системы (мозга). На него действуют какие-то внешние сигналы (сигнал - это диапазон сигналов, т.е. это означает, что внутри диапазона сигналы не различимы и воспринимаются как один и тот же, а к сигналам вне диапазона элемент не чувствителен вообще). Он:
1. Либо передает этот сигнал (сочетание сигналов) в преобразованном виде далее (во внешнюю среду или соседнему элементу/элементам);
2. Либо никак не реагирует (ничего никуда не передает/не преобразовывает);
3. Либо "разрушается" ("смертность").
Если брать систему, то потребуется еще -
4. "Рождение" элемента.
Рождение элемента берем безусловное, т.е. случайное, т.е. свойства нового элемента не связаны какой-то закономерностью, какими-то условиями с другими элементами, а берется случайно из "технически" возможных.
5. "Случайность" набора свойств "новорожденного".

И вот это и есть предельно "абстрактное"/общее описание взаимодействий, появлений,исчезновений ЛЮБЫХ "моделей" (элементов). Любые другие уточнения - это уже ограничения, уменьшение "степеней свободы".
Можно вспомнить ситуацию, когда элемент ("модель") может изменятся сам под воздействием какого-то "сигнала" (например, условий внешней среды). Но и это может быть описано "разрушением" и "рождением".

А теперь представьте, что на один элемент могут поступать сигналы от нескольких "соседей". То в конечном итоге, за счет смертности элементов и наличия как повторяющихся ("закономерных", взаимозависимых, взаимосвязанных), так хаотично изменяющихся сочетаний поступающих сигналов, и при достаточно большом выборе "технически" возможных вариантов элементов (разнообразие), появится и "отберется" элемент который будет реагировать только на определенное сочетание действующих "снаружи" сигналов. Передавая преобразованное им сочетание сигналов другим "соседям", по сути он будет моделью поступающего к нему сочетания сигналов.
С другой стороны - это механизм запоминания, который не запоминает на долго все подряд и не требует невообразимого объема носитель памяти/сравнения (старого с новым). Кроме этого - это еще и механизм кластеризации...

Если же все это представить с массой элементов и с достаточно большим диапазоном их разнообразия (включая и "чувствительность"/реагируемость к поступающим сигналам, к "соседству"/связям с другими элементами и т.д.), то не сложно представить "борьбу" этих элементов, ансамблей элементов, а другими словами моделей. Но особенность в том, что эта "борьба" так или иначе будет постепенно все более коррелировать с поступающими извне сигналами (см. предшествующий абзац), а другими словами будет "отражать" "внешний мир", его закономерности... при этом без всяких "внутренних" субъектов, божков-управленцев. Изначально система строится путем выбора случайным образом из "мешка" некоторого количества (в зависимости от потребностей исследователя и возможностей "железа") элементов и соединения их входами/выходами случайным образом.

Управление же может быть реализовано тем самым хаотичным сочетанием сигналов, когда надо поддерживать или дополнительно стимулировать преобразования системы или просто "инициативную" перманентную подстройку ("поиск"/"перепроверку" отношений системы, например, с внешней средой). Но в этом случае понятие "управление" не традиционно, оно с предельной степенью свободы (не привязано к конкретным решениям), и скорее может быть названо "генератором". Но если этот генератор связать с отключением/включением в зависимости от наличия/отсутствия какого-то задаваемого (природой, в случае предшествовавшей биологической эволюции или человеком) параметра, его можно назвать и блоком управления.
------
Теперь (т.к. похоже, сами форумчане леняться над этим капельку задуматься) похоже надо привести примеры того, как исследователь может создать пул (мешок) "технически" возможных элементов. Другими словами откуда беруться свойства элементов при "рождении" о котором говорилось выше.
1. Допустим, что на один вход элемента может поступать 10 различных сигналов (допустим, что сигнал в виде чисел от 1 до 10). Число 10 - возможных вариантов сигналов произвольное, это могло быть и 30, могло и 5. От этого будет зависить размер пула разнообразий в "мешке". Элементы в мешке не участвуют в работе описанной выше системы, они просто служат источником "новых" элементов для системы.
2. Для начала рассмотрим создание эелементов с одним входом и одним выходом.
2.1. ("Не реагируемость"). Разделим число сигналов (вариантов сигналов - в нашем примере 10) возможных на отдельном входе на 4 части. Допустим первая часть равна 20% от общего числа вариантов. Случайно выбираем из 10 некий сигнал и присваиваем элементу свойство никак не реагировать на этот сигнал. Далее еще выбираем случайным образом сигнал из 10 и так же присваиваем элементу свойство не реагировать на этот сигнал. И так пока не наберем 20% от общего числа возможных вариантов сигналов на одном входе.
2.2. ("Реагируемость без различения", загрубленный "микроалгоритм"). Допустим следующая часть пусть тоже будет равна 20% от общего числа возможных вариантов сигналов на входах. Случайно выбираем из 10 некий сигнал, но так, чтобы он не повторял сигнал уже выбранный ранее и присваиваем элементу свойство реагировать на этот сигнал определенным выходом. Выход выбираем случайным образом из 10 возможных вариантов сигналов. Далее еще выбираем случайным образом сигнал из 10 (но так, чтобы он не повторял сигналы уже выбранные ранее) и так же присваиваем элементу свойство реагировать на этот сигнал тем же выходом что и выше в данном пункте. И так пока не наберем 20% от общего числа возможных вариантов сигналов на одном входе.
2.3. ("Смертность"). Допустим следующая часть пусть тоже будет равна 20% от общего числа возможных вариантов сигналов на входах. Случайно выбираем из 10 некий сигнал, но так, чтобы он не повторял сигнал уже выбранный ранее и присваиваем элементу свойство реагировать на этот сигнал "смертью". Далее еще выбираем случайным образом сигнал из 10 (но так, чтобы он не повторял сигналы уже выбранные ранее) и так же присваиваем элементу свойство реагировать на этот сигнал "смертью". И так пока не наберем 20% от общего числа возможных вариантов сигналов на одном входе.
2.4. ("Микроалгоритм"). Оставшаяся часть в нашем примере уже будет равна 40% от общего числа возможных вариантов сигналов на входах. Случайно выбираем из 10 некий сигнал, но так, чтобы он не повторял сигнал уже выбранный ранее и присваиваем элементу свойство реагировать на этот сигнал определенным выходом. Выход выбираем случайным образом из 10 возможных вариантов сигналов, но так, чтобы он не повторял уже ранее выбранный. Далее еще выбираем случайным образом сигнал из 10 (но так, чтобы он не повторял сигналы уже выбранные ранее) и так же присваиваем элементу свойство реагировать на этот сигнал определенным образом как описано в предшествовавшем предложении. И так пока не наберем оставшиеся 40% от общего числа возможных вариантов сигналов на одном входе.
Таким образом мы задали один вариант элемента который может "родиться" (перейти из пула/мешка в систему) в системе. Далее аналогично создаем другие возможные варианты элементов, но так, чтобы они не повторяли уже заданные ранее варианты. В принципе чисто с технической стороны, можно сделать и так, чтобы это "создание"/"рождение" нового элемента проходило в процессе работы системы без предварительного создания и хранения пула/мешка. Но это уже не концептуальный вопрос, а дело техники. И вообще создание мешка НЕ КОНЦЕПТУАЛЬНЫЙ вопрос, а вопрос "ТЕХНИКИ", описывать пример того как это можно делать приходиться из-за лени задуматься у читающих. Вся концепция по большому счету сконцентрирована в портфеле необходимых и достаточных базовых категорий. Все остальное - дело "техники".
На следующем этапе можем по аналогичной процедуре (или более удобной придуманной самими) добавить пул вариантами элементов уже с двумя выходами/входами добавляя варианты с одним входом и двумя выходами и вариантами с двумя входами и одним выходом, далее тремя и т.д. в зависимости от потребностей исследователя и мощностей "железа".

Необходимо отметить, что конкретные варианты алгоритмов преобразования входных сигналов в выходные, их "гибкость", "универсальность", "сложность" и т.д. и т.п. НЕ ИМЕЮТ значения. Значение имеет именно количество возможных вариантов элементов, т.е. РАЗНООБРАЗИЕ. Для расширения этого разнообразия, при желании исследователя еще можно добавить для элементов вариабельность временнОй задержки преобразования входов в выходы и т.д. и т.п. С другой стороны в пуле/мешке определяется количественное наполнение категорий "чувствительности" и "смертности". "Эффективность" этих категории так же связана с %% о которых говорилось в примере, а не с конкретными сигналами.

Надеюсь вопросы коммутации эффекторов/сенсоров к системе не потребует от меня усилий по написанию еще множества букофф. Все это элементарно и может быть додумано самостоятельно...
Хотя вопросы приветствуются, но в соседней ветке по обсуждению...
[Ответ][Цитата]
гость
176.37.225.*
На: Что и где искать ("сборная" солянка) ?
Добавлено: 01 окт 13 23:01
Изменено: 01 окт 13 23:51, автор изменений: rrr3
rrr3: Перенесено в ветку обсуждений солянки.
[Ответ][Цитата]
rrr3
Сообщений: 11857
На: Что и где искать ("сборная" солянка) ?
Добавлено: 01 окт 13 23:28
rrr3: Вопросы, возражения, замечания в ветке по обсуждению.
[Ответ][Цитата]
rrr3
Сообщений: 11857
На: Что и где искать ("сборная" солянка) ?
Добавлено: 13 окт 13 22:02
Цитата:
Автор: Luarvik
Вы можете "концепцию Н-К" описать одним предложением, оставив только самое существенное, качественное ?

Ну... что же... раз надо... попробую.
1. Пакет базовых категорий (смертность, случайность, разнообразие, чувствительность, количество) Необходим и Достаточен для построения "железного" мозга (мозга на иных носителях) путем конкретизации (исследования их роли и наполнения) этих понятий.
2. Использование других понятий, например, таких понятий как интеллект, сознание, обучаемость, целеполагание, мышление и т.п. и т.д. запрещено при построении "железного мозга". Образно говоря, изначально искомая система мозга должна характеризоваться тем, что на нее можно "насадить" любую "логику" (которую можно описать этими другими понятиями) и эта "логика" НЕ может быть выводима только из мозга (это ее "побочный" продукт от взаимодействия с "окружением"). Так же как и мозг не выводим из этих "логик"/понятий!
3. Понятия по п.2 могут служить описанием лишь внешних проявлений ТОЛЬКО результатов последующей работы мозга.
4. Тест Тьюринга без учета п. 1 и 2 - пустышка.
[Ответ][Цитата]
Анатоль
Сообщений: 1964
На: Что и где искать ("сборная" солянка) ?
Добавлено: 14 окт 13 0:01
Изменено: 14 окт 13 1:29
rrr3: Анатоль, Вы же знаете, что обсуждение в другой ветке....

- Как-то не совсем удобно: читаешь тут, а отвечать в другом месте.
Но Ваше право устанавливать правила. Постараюсь придерживаться.
[Ответ][Цитата]
rrr3
Сообщений: 11857
На: Что и где искать ("сборная" солянка) ?
Добавлено: 21 окт 13 1:11
Изменено: 21 окт 13 2:39
Цитата:
Автор: Анатоль
"У эволюционно-генетических алгоритмов тоже есть механизм случайного изменения структуры (функций).
Но у них есть и чёткий и понятный критерий отбора подходящих структур.
У Вас этого нет.
Вот над чем Вам следует поработать, а не повторять пустое и бесполезное о полноте пакета категорий.
МЕХАНИЗМ ФОРМИРОВАНИЯ (отбора) СТРУКТУРЫ (функций) В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ СО СРЕДОЙ - вот что нужно и чего у Вас нет.
(Но, думаю, такой механизм должен определяться не только взаимодействием со средой, но и целями. Во всяком случае в эволюционно-генетических алгоритмах это именно так).

Дело в том, что такого критерия отбора, который применяется в традиционных генетических алгоритмах быть НЕ ДОЛЖНО. Традиционно в этих алгоритмах задаются критерии "конечного" желаемого результата (цели). И по этому результату ведется отбор. Это грубейшая ошибка применительно к концепции которая описывается мной.
1. Прежде всего эта цель принадлежит не системе, а "внешнему наблюдателю", и описывается проявлением "желаемых" "наблюдателем" проявлений системы. Такая постановка методов "решения" в принципе - ограничивает все остальное. Это бег за собственной тенью. Система становится несамостоятельной и не способной и шага сделать без наблюдателя. Наблюдателю придется постоянно ставить не только цели, но и подцели, что фактически приводит к тому, что система становится просто исполнительным механизмом (образно говоря "руками", а не "головой"). А нам вроде бы хочется создать мозг который после обучения стал бы обладать интеллектом и сохранять ОТЧАСТИ САМОСТОЯТЕЛЬНОСТЬ.
2. У многих есть непонимание того почему якобы должен отмирать элемент на который поступают "смертельные" сигналы. А вероятность поступления такого сигнала (сочетания сигналов) увеличивается, если на входы элемента поступают "хаотичные" сочетания сигналов. Надо отметить, что "ПОЧЕМУ" - в данном случае вопрос не корректный. Это отмирание НЕ ВЫВОДИМО из желаемых свойств системы в целом. Система строится из элементов, а системные свойства - есть всего лишь следствие совокупности элементов. При этом можно проследить в мысленном эксперименте эти следствия. Для наглядности рассмотрим не Н-К в чистом виде, а уже с эффекторами и сенсорами. Эффекторы у нас могут естественно влиять как на сенсоры (образно говоря на "направление взгляда"), так и на саму среду. И это все в результате приводит к тем или иным сочетаниям сигналов поступающих в Н-К. Если действие эффекторов приводит к появлению в Н-К "хаотичных" сигналов, то вероятно в Н-К какой-то элемент "погибнет" и появится другой, но не вместо старого, а просто изменится система элементов которая была задействована. Т.е. в них (в системе элементов) произойдет "небольшое" изменение за счет выбытия одного элемента со всеми его связями и появления другого с новыми связями. Это приведет к изменению влияния эффекторов на сенсоры/среду. И так до тех пор, пока не появится относительно стабильное ("привычное"), "закономерное" взаимодействие нашего чебурашки со средой. Фактически это означает разделение среды на хаотическую и относительно стабильную "закономерную" часть, а нагляднее не среда разделяется, а взаимодействие со средой. Не среда (не только среда) отбирает чебурашку, а они взаимодополняют друг друга.
Конечно все это описание упрощенное. Далее можно представить "борьбу" этих "закономерных" взаимодействий со средой.
Еще далее можно представить "внешней" средой окружение, для некоего сформировавшегося внутри Н-К относительно стабильного ансамбля элементов, других элементов, не входящих в данный ансамбль. С учетом случайности связей, можно представить очень сложную "структуру" ансамблей, систем и подсистем со всевозможными петлями перепетлями и т.д. и т.п. В конечном итоге - "рефлексия" и "самосознание".
3. Цели. Что же это такое. Цели это по сути не полное описание некоего стабильного состояния ("привычного"), а порой и память о том как это состояние достигалось, и это "достигалось" называют целью, но часто не корректно. Например, порой ставят цель посчитать чертей на острие иглы и долго ломают над этим голову... Таких вопросов/целей на самом деле больше чем может показаться на первый взгляд. Выясняется это как правило после "достижения" цели, оказывается конфетка не такая вкусная как ожидалось....
-----------------------------
Цитата:
Автор: Анатоль
Мне нравиться Ваш метод: набросать в мешок побольше разных радиодеталей и трясти.
В результате получим устройство, которое будет показывать нам мультфильмы, доить коров, мыть полы и рассуждать о смысле жизни.
Очень хороший метод.
Но Вы ведь скрываете от нас самое главное - какие нужно произносить заклинания над мешком, чтобы всё это случилось.
......
Учёный должен только радоваться, что его теорию обсуждают....

Ну что же... Хотя я и не ученый, просто.... погулять вышел... постараюсь расценить Ваш пост не как очередное заклинание, а как "обсуждение"... и еще раз повторю много раз сказанное другими словами.

1. Что такое "хаос", который я всегда применительно к Н-К беру в кавычки, т.к. это не совсем то, что в физике? Прежде всего это диапазон разнообразия возможных сигналов из среды или внутри Н-к и случайность. Как же можно было бы обозвать его противоположность? Я бы пока обозвал ее "регулярностью", когда сигналы в небольшом диапазоне, а еще лучше не случайно меняющиеся или просто повторяющиеся.
2. Возьмем самый простой случай элемента Н-К. Возьмем его с n входами и m выходами. Берем совершенно случайно сочетания возможных (предельный диапазон возможных сигналов задается инженером-конструктором) в системе сигналов и набираем их количеством, допустим 33 % (1/3 грубо говоря) от всего диапазона. Присваиваем этим сигналом "смертельный" статус для данного элемента. (Аналогично поступаем с другими элементами, сочетания сигналов при этом могут перекрываться, главное, что в сумме они будут составлять 33 % от общего количества возможных вариантов). Берем другие сочетания сигналов из оставшихся возможных добираем их до 1/3 общего количества и присваиваем то, что на них элемент не реагирует вообще. Оставшимся сигналам присваиваем то, что данный элемент отвечает на них одним и тем же сочетанием выходных сигналов. С остальными элементами делаем все по аналогии.
2. Теперь посмотрим, как можно обозвать то, что эти элементы будут делать в Н-К. Само то, что элемент делит всевозможные поступающие к нему сигналы на разные типы (смертельные, нейтральные, преобразовываемые) уже можно назвать вычленением, разделением, анализом собираемого этим элементом потока сигналов. С другой стороны, то, что на разные сигналы из группы преобразовываемых - элемент отвечает одним и тем же сочетанием выходных сигналов - можно обозвать обобщением или синтезом. Кроме этого собирание входных сигналов по разным входным каналам в случае когда n больше 1 - также можно назвать обобщением или синтезом. Саму реорганизацию элемента (появление нового взамен "погибшего" от смертельных сочетаний на входах) с установлением новых связей по случайному типу - можно считать самым "свободным" перебором. Любое правило кроме случайности образования новых связей будет в той или иной степени ограничением перебора и вероятности получения того или иного соединения, тех или иных связей.
3. Таким образом мы имеем "анализ", "синтез", "перебор", "преобразование". Думаю, что "перебор" может стать трудно воспринимаемым. Но есть вопросы, которые не решаются кроме как перебором. Не хочу сейчас на этом замыкаться. Возьмем это как очевидность. Таким образом мы имеем в самой природе элементов базовые "механизмы" "решения" вопросов. К чему будет стремится отдельный элемент и система в целом? К "регулярности"! "Хаос" именно на входах, приводящий к "гибели" элемента не даст прохождению "хаоса" далее к полному разрушению уже сложившихся ранее ансамблей ("устойчивых" благодаря тому, что эти элементы собирают своими входами не "хаос", а "регулярность"). В итоге система будет все более и более структурироваться в сторону "регулярности" (стабильности, повторяемости, долговременности и т.д. и т.п.) в соответствии с условиями своего окружения, как со строны внешней среды, так и элементов/ансамблей внутри Н-К. При этом структурирование и комбинаторика будет происходить не только между отдельными элементами, но и между всевозможными микро-, макро- ансамблями сформировавшимися ранее, закольцованными или нет, элементами и т.д. и т.п. Другими словами система будет эволюционировать, но с каждым разом не с "нуля"!!!..., в разных направлениях , по всему "объему", одновременно.
4. Описанная выше ситуация - является всего лишь следствием пакета необходимых категорий. В такой ситуации "эволюция" происходит на порядки эффективнее, чем в мешках с радиодеталями в трясущихся руках "трезвенников", не говоря уже о ситуации обезьяны за печатающей машинкой. Безгранична ли скорость и возможности такой эволюции? Конечно же нет! Трудно представить то, что младенец быстро научится решать задачи по высшей математике. Для этого, кроме времени, требуется соответствующая внешняя среда, в которой могли бы формироваться "промежуточные" ансамбли/алгоритмы, среда, которую мы называем школой...

Таким образом я грубовато, коряво, но все же еще раз постарался отнестись к бородатым байкам (заклинаниям) по типу мешков с радиодеталями в трясущихся руках, как к Обсуждению "Солянки" и в частности Н-К. Вообще, подобные байки, как я уже писал ранее (не помню в какой ветке) заслуживают ордена дьявола высшей степени. Они поспособствовали торможения развития исследований в области создания "железного" мозга и вообще в области ИИ не на один десяток лет.
[Ответ][Цитата]
Анатоль
Сообщений: 1964
На: Что и где искать ("сборная" солянка) ?
Добавлено: 21 окт 13 2:33
Изменено: 21 окт 13 2:38, автор изменений: rrr3
rrr3: Перенесено в другую ветку
[Ответ][Цитата]
rrr3
Сообщений: 11857
На: Что и где искать ("сборная" солянка) ?
Добавлено: 28 окт 13 0:40
Цитата:
Автор: Kek
Если бы предмет интереса был не ИИ, а, например, строительство чего-нибудь, то я с Вами согласился бы. Но наш общий интерес, таков, что ничего изначально не видно, и все что сказано кем-то - не является догмой именно в данном вопросе. Это "философам" кажется, что они все видят и осознают, и на этом основании указуют другим. Такова проблема на данном этапе, что в ней все равны, как в бане.

В том то и дело, что ИИ многие понимают по разному, есть разные мнения и по пригодным путям "решения" вопроса. То, что все равны - согласен. Это относится и к тем, кто бежит кодить прежде чем подумать еще раз, а затем обижаются, что их коды не интересны, даже без ознакомления с ними. Например, Вы же не бежите кодить прогу вечного двигателя, даже если у Вас появилась на то сногсшибательная идея. Не смотря на то, что мы все равны, надеюсь все осознают не пригодность обычного персептрона для решения вопроса. Аналогично, многие осознают бесперспективность поиска философского камня. В данном контексте философский камень - это один (несколько) универсальный алгоритм функционирования всей системы пригодный для решения любых вопросов, на все случаи жизни. Философский камень может быть только в том виде, что он говорит о том, что алгоритмов для достижения "универсальности" (даже ограниченной распознаванием слов) должно быть масса. А система способная автоматически "универсально" "оперировать" (рекомбинировать/создавать комплексные алгоритмы) этой массой - это уже другой вопрос (описанный в данной ветке).

(Если бы Вы все же стремились не к шаблонам, а задумались, то наверное обратили бы внимание, что даже в бане не все равны... А в нашем случае сравнивать надо не людей философов или кодировщиков, а идеи еще не реализованные (или мы просто не знаем о их реализации в связи с секретностью, например) между собой и плюс с уже реализованными ранее)
[Ответ][Цитата]
rrr3
Сообщений: 11857
На: Что и где искать ("сборная" солянка) ?
Добавлено: 07 ноя 13 4:38
Цитата:
Автор: Vpolevoj
Не то чтобы постоянно "мониторит", а я бы сказал, что скорее "находится в постоянном ожидании" очередной задачи.

И да, под любую задачу у ИИ уже должна быть готовая модель мира, иначе задача заведомо решена не будет. А это означает, что должен быть предварительный этап (и довольно длительный) формирования всех этих моделей.

Если же модель есть, а готового решения текущей задачи в имеющейся модели нет, то должен быть механизм (алгоритм) поиска такого решения (иначе, опять же, задача не будет решена).
...
... все модели, какие только можно, судя по всему, закладываются и формируются сразу же.

1. В постоянном ожидании ничего не находится. Никто никого не ждет. "Ожидание" подразумевает критерий ожидаемого...
2. Изначально мозг (еще не интеллект) и есть модели (потенциальная, т.к. может меняться (структура и элементы)) всего (внешней среды в том числе) на что он в принципе способен. Ошибка в том, что под моделями в рассуждениях подразумевают - "адекватные" модели. Но изначально эти модели НЕ АДЕКВАТНЫЕ, но как бы есть в потенциале. В "адекватность" (в соответствие с окружением, внутренним в том числе) они переводятся автоматически в процессе своей (мозга) деятельности. И это действительно длительный процесс обучения и самообучения уже готового изначального материала, не влезая в него "скальпелем". И именно в результате этого процесса изначальный мозг превращается в интеллект (или приобретает свойства интеллекта, сказать можно по разному, кому как нравится).
3. Кроме "врожденного" (закладываемого в ЖИМ - железный исходный мозг) механизма (отработанного в предшествовавшей эволюции биологической, которая в данном случае не в теме), новые механизмы решения тех или иных ("частных") задач могут закладываться в процессе работы (обучения/самообучения).
4. Да, все модели закладываются сразу, но только в "потенциале", а не в виде "готовых" "стройных" моделей.
Изначально - мозг (который адаптивный и достаточно универсальный) и есть эти потенциальные модели и практически ничего более!!!

Ну... как всегда истин не глаголю, только свое мнение и читать "Солянку" не рекомендую... (ее изучать надо )
[Ответ][Цитата]
rrr3
Сообщений: 11857
На: Что и где искать ("сборная" солянка) ?
Добавлено: 05 дек 13 2:08
Что можно назвать моделью мозга (или мозгом на новом носителе)?
Устройства с "Отдельными свойствами" как машинный перевод, распознавание образов, игра в шахматы и т.д. можно ли корректно назвать моделями мозга? Где в них модель мозга?
Например, есть видимый результат работы мозга... а повторение этого результата (про саму работу, ее механизмах нам допустим не известно) в компах - это модель мозга? Где граница между моделью ("оригинала"), поведение которой в тех или иных условиях и при тех или иных "комплектующих" еще предстоит выяснить, и моделью поведения, механизмы возникновения (реализации) которого в "оригинале" еще не известны?
При попытках создания модели мозга, на мой взгляд, можно выделить 2 часто используемых подхода. Один - это прежде всего моделирование видимого поведения (алгоритмы распознавания/решения/перевода и т.п., экспертные системы с различными эвристиками/алгоритмами и базами данных/"знаний"). Второй - это "нейросети".
Особенностями результатов первого подхода являются узость или жесткость (сильная ограниченность применимости) "решаемых" "вопросов".
Особенностями второго подхода являются "забывчивость" при переучивании, обучение с помощью "скальпеля", т.е. экспериментатор непосредственно так или иначе влезает в систему.
И в том и в другом случае есть конечно обучаемые системы, но критерии обучения так или иначе связаны с достаточно узкими критериями "правильно"/"не правильно".
Каков же самый универсальный критерий, который не требовал бы постоянного вмешательства экспериментатора в саму систему. На мой взгляд, это "хаос" и "регулярность" ("привычность"). Если система или ее часть может отделять "хаос" от "регулярности", то она может самообучаться. Но здесь возникает вопрос. Как машине задать узнавание "регулярности"? А очень просто. Этих элементов-распознавателей регулярностей в машине должно быть изначально много и разных. Т.е. машина должна распознавать множество "конкретностей" от всего остального, в частности от других "конкретностей". И этих конкретностей должно быть много. А как это сделать, да так, чтобы они не мешали друг другу. Так, как это описано для Н-К.
[Ответ][Цитата]
rrr3
Сообщений: 11857
На: Что и где искать ("сборная" солянка) ?
Добавлено: 05 дек 13 2:09
Попробую упрощенно обрисовать 2 самых крайних похода при создании ИИ.

1. Это когда в ИИ стараются заложить какие-либо алгоритмы того или иного поведения. При этом алгоритмы закладываются в готовом, "рожденном" в мозгу исследователя и сформулированном вначале на словах, потом в кодах, виде. Но в этом большая сложность. Сложность в создании таких алгоритмов (или баз "знаний", баз данных и т.п. и т.д.). Ведь они должны быть достаточно универсальны, иметь очень сложную разветвленную связь с другими, соседними алгоритмами и т.д. и т.п. С годами - это все усовершенствуется, улучшается, есть хорошие результаты, но с точки зрения универсальности до сих пор не всегда радуют. Грубо говоря, при этом подходе создается интеллект.

2. Другой подход - это когда создается система способная к обучению в самом широком смысле. При этом есть сложность в выяснении, что же это за такая универсальная система. Другими словами сложность в создании этой системы. Другая сложность, которая описана для подхода по п.1 перекладывается в данном случае на АВТОМАТ, т.е. на эту систему и на ОБУЧЕНИЕ. Автомат сам при этом рождает "сложные" алгоритмы со сложной разветвленной связью с другими, и делает это проще, лучше и быстрее, чем исследователь по п.1., но.... для этого все же требуется довольно длительное время (для обучения). Зато тиражирование обученной системы, уже не представляет большой сложности. Универсальность исходной системы подразумевает возможность обучать (специализировать) исходную систему в самых разнообразных направлениях, но самое главное, в такой системе может оставаться потенциал дообучения или переобучения (самообучения). Грубо говоря, при этом подходе создается мозг при обучении которого формируется интеллект.

По какому пути пошла природа? Есть все основания считать, что эволюция шла в направлении подхода № 2, при сохранении пути № 1 путем наследования в части, чисто биологической приспособленности (эволюционно отработанных алгоритмов) организмов того или иного вида к конкретным условиям внешней среды.

По какому пути лучше идти человеку при создании ИИ? Совершенно не корректный вопрос. Все зависит от целей и уже имеющихся результатов. Можно пойти по примеру природы...

В данной ветке представлены принципы по созданию системы для п.2, т.е. по созданию "железного", предельно универсального, обучаемого мозга - Н-К (Нечто-Когнитрона).
[Ответ][Цитата]
 Стр.5 (7)1  2  3  4  [5]  6  7<< < Пред. | След. > >>