GotAI.NET - Форум - Искусственный интеллект

Все темы | Новая тема

Стр.18 (23)

<< < Пред. | След. > >>

Поиск:

Автор

Тема: На: NeoNeuro - универсальный искусственный интеллект

Slava
Сообщений: 3070

На: NeoNeuro - универсальный искусственный интеллект

Добавлено: 27 сен 14 9:56

Цитата:

Автор: Victor G. Tsaregorodtsev

Ну, с точки зрения медиков осмысленными могут быть и значения дисперсии на выборке всего из нескольких точек, например. Сам видел подобные доклады и публикации

Мне нравится ваше чувство юмора, но речь идет о чем-то существенно более серьезном

Цитата:

А если серьёзно... Вы неким образом создали/доработали методологию "извлечения знаний" из экспертов путём добавления туда и какой-то работы с выборками данных. Т.е. дополнили то, чем ранее занимался инженер по знаниям (в области создания классических экспертных систем), работой с методами статистики или чем-то ещё. Причём этот последний объем действий идёт обязательно с учётом семантики данных. Всё правильно-логично, тут у меня возражений нет.

Вот и славно

Цитата:

У меня возражение только насчёт того, что Вашу технологию-методологию можно перенести и на другую инструментальную базу - которая не меняет семантики данных (но позволяет её использовать), а просто иными методами решает ту или иную обобщённую подзадачу или задачу (прогноза, классификации, анализа информативности,...).

А вот это, простите, я не понял
Т.е. многое напрашивается, но, о чем по-настоящему вы здесь хотели сказать, мне неясно
Можно переносить на иные проблемные области - медицина и рассматривается как полигон
Инструментальная база, если я правильно понимаю вашу мысль, можно использовать и иную, кто бы спорил, но она должна обеспечивать возможность развития знаний, порождая прозрачные гипотезы и модели

Цитата:

Поэтому я предлагаю Вам написать списочек используемых "ритуальных" действий (не обязательно при этом раскрывать ноу-хау - можно описывать в статистических терминах, например). А я затем рядом напишу способ сделать то же самое (и обязательно с учетом семантики) на нейронках.

Все писать скушно, да и написано уже выше

Цитата:

Пример. Задача отбора информативных признаков. Нейронками - делается. В приличном нейропакете (моём, например - но не в нейромодуле Матлаба, нейромодуле пакета Statistica, в НейроСольюшене и других) при этом МОЖНО детально указать - какие независимые признаки разрешено откидывать-отрезать. Т.е. вот уже есть один способ учёта экспертных знаний.

Вне прозрачности, сопрягаемости с уже известным и вовлекаемости в развитие знаний говорить об этом в связи с задачами типа медицинской диагностики просто несерьезно

Цитата:

Далее. Берём кандидатскую Тани Вашко 2001г по механизмам изучения дублирования признаков - и опять же если софт позволяет, МОЖНО спокойно ручками указывать - среди каких групп признаков ищутся прямые и/или косвенные дубли первого-второго родов. Нашли дубли - можно строить либо коллектив "эспертов", работающих с разными "срезами" задачи, либо семантически корректно (не скрещивая ужа с ежом) восстанавливать пропуски в данных (используя те дублирующие признаки, по которым можно восстановить нужный нам независимый, причём дубли мы искали среди тех признаков, которые имеют логическую, причинно-следственную или иную связь с искомым). А вот не позволяющий учитывать семантику задачи метод dropout Хинтона (2012г) в таких случаях обламывается - он нормально работает, фактически, только в задачах, связанных с распознаванием картинок (там, где все пикселы семантически эквивалентны). Кстати, я с полгода назад посмотрел - дошли ли буржуины до понимания этого: нет, не дошли - в полусотне цитирующих Хинтона работ что-то то проглядывает только у Криса Мэннинга (он просто известный NLPист, поэтому на некоторые вещи обязан глядеть по умолчанию (но не всегда обязан понимать - что же он реально углядел)). Ну и из ещё несказанного - возможно сравнивать наборы информативных признаков, выделенных нейронкой, с теми, которые называет врач, и над этим думать. Также нейронку с меньшим числом входов (после отсева неинформативных) проще интерпретировать (там все синдромы будут основаны на меньшем числе симптомов, а симптомы мы взяли=оставили если и не информативными с точки зрения врача, то как минимум необходимыми для получения нужной точности решения).

На мой непросвященный взгляд все это на уровне все тех же дисперсий
Классика по сути, к смысловому не относящаяся

Цитата:

Могу продолжить и про извлечение знаний из нейронки. Или про "встраивание" экспертных знаний в нейронку. Или про что хочется услышать?

Мне кажется, что тут вы могли бы сказать что-то натривиальное
Интересно

Цитата:

Просто в ширпотребном (даже и мощном) нейрософте обычно нет ничего свежЕе классических алгоритмов 20-25-...летней давности. Не потому, что сложен алгоритм - а потому, что сложно автоматизировать ту или иную нетривиальную методологию (и при этом сохранить как её корректность - так и обеспечить универсальность=применимость к широкому кругу задач) - дабы с софтом мог работать "недумающий" непрофессионал (которого же не заставишь глядеть на те или иные индикаторы и делать следующий шаг не методом тыка, а осмысленно/оптимально). Соответственно, разработчиками тиражного коробочного софта окучивается ширнармассовый рынок недумающего большинства - а те инженеры/консультанты, кто использует таки знания при решении какой-то задачи, делают/используют совсем другой инструментальный софт. Вот именно поэтому я и выдвигаю Вам возражения, похожие на те, что я высказал топикстартеру - доказательства (ну и/или примеры) возможностей есть в свежих (и в старых) научных публикациях, но их просто не повторить с использованием имеющегося на рынке софта (в котором этих технологий нет и вряд ли они там появятся - т.е. надо делать свой или как-то контачить с авторами для получения доступа к их "внутренним" инструментам).

Думаю, что по большому счету здесь вы правы

Форум: Проблемы искусственного интеллекта