Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.4 (31) << < Пред. | След. > >>    Поиск:
Автор	Тема: На: Новая Парадигма Искусственного Интеллекта
PostScriptum Сообщений: 1845	На: Новая Парадигма Искусственного Интеллекта Добавлено: 29 янв 11 10:43 Что-то типа диалога о развитии НПИИ Анна Елашкина : Друзья! Орехов Алексей, который был у нас в скайп-конференции задает свои вопросы к статье (про когнитивный акт, которая висит на айлабе). Алексей, возможно, будет на Игре, так что вопросы там такие появятся от него, а, скорее всего, от вообще участников. Видно, что текст без контекста наших полугодовых обсуждений на айлабе понимается трудно. Алексей достаточно компетентент в методологии (ну знаком, участвовал, тексты читал). Очень интересено что сейчас он со-товарищи пытается организоватьв НГУ некое внутреннее отделение,связанное с инноватикой. Так есть фонд общественый, есть активисты-ученые.... но все пока довольно маргинально и попахивает революцией )) Однако, при невероятном стечении обстоятельств, когда у них все получилось, а нас они продолжают держать за умных, у нас может возникнуть ресурс: лаборатория или хотя бы лояльный к нашей теме завлаб, наши спецкурсы у информатиков и прочее. Так что вопросы его не от праздного любопытства, они там команду ищут. Пока я заявилась только на то, что я готова в НГУ проводить Игры. И считаю это единственным средством сделать сдвижку, о которой они говорят как об инноватике. Для чего Игры? Для того, чтобы включать "двойное видение". Когда человек видит, например предмет и форму деятельности, материал и форму процессов.... материю и эйдос, видимое и не видимое. Если такое удвоение появилось, то человек уже и сам начинает свое самодвижение.... Но Алексей просит и про инженерные наши дела ввести в курс дела. Если есть желание поотвечать - вэлкам. )) Мне все равно придется. Ибо на следующей неделе предлагается встреча в НГУ. ====== Орехов: Вопросы относительно вашей статьи (после ее прочтения): 1. Чего все-таки хотите создать /вспомнить? а. материальную среду со свойствами рефлексии и самоорганизации. б. новую парадигму восприятия (мира?) соответствующую пониманию живого и/или движения. в. новое логическое исчисление или даже логику для исчисления движений? г. модели мышления, позволяющие сватывать движение? д. то или иное из вышеперечисленого для "модернизации" науки или чего-то большего? е. иное или что-еще? 2. С организационной точки зрения кем вы и в какой стати себя видите сейчас и в будущем? От чьего имени это несете в мир и чья ответственность за это? 3. Этакое научное любопытство насколько сочетается с общественными действиями по передачи этих разработок обществу, цивилизации ... (вставьте по своему вкусу)? 4. При чем тут с вашей точки зрения информатика (пусть даже и нейро-информатика) если вы по-сути ставите вопрос создания новой материальной "компонентной базы" для неких новых искусственных думающих (?) организмов взамен старой статично-кремниевой для текущих ЭВМ-механизмов? 5. И как вы тогда соотносите когнитивные процессы (познавания?), с мыслительными и с информационными? ----- далее просто понятийные непонятки: 6. хоть какая-то своя версия понятия "когнитивный акт" есть? 7. зачем и почему "лепите" вопросы (само-?)движения, самоорганизации и когнитивного акта в одно? Или у вас это настолько тесно связано, что жить-быть по раздельности / самостоятельно не может? Например, почему не быть НЕдвижущейся, но самоорганизующейся системе? Или почему не может быть когнитивных актов в организующейся системе, но не САМО-? 8. зачем и почему логические вопросы (относительно "часть-целое", "связи" ставите через онтологические понятия ("субъект", "объект", "среда", "процесс" ? Цитата: 1. Чего все-таки хотите создать /вспомнить? а. материальную среду со свойствами рефлексии и самоорганизации. б. новую парадигму восприятия (мира?) соответствующую пониманию живого и/или движения. в. новое логическое исчисление или даже логику для исчисления движений? г. модели мышления, позволяющие сватывать движение? д. то или иное из вышеперечисленого для "модернизации" науки или чего-то большего? е. иное или что-еще? Начальным толчком нашего поиска явилось желание найти выход из того тупика, в котором оказалось традиционное (компьютерное) направление ИИ. Мы хотим научиться строить системы способные решать задачи с качеством решения лучше, чем они решаются на компьютере. Предполагаем, что для этого искусственная система должна иметь способность на самом деле осознавать (понимать), чувствовать (ощущать) и иметь желание (волю) решать задачу. Поскольку такими способностями может обладать только активная физическая среда со свойствами живой системы, то естественно возникла проблема понять, что такое живое. Оказалось, что современная наука принципиально не в состоянии объяснить живое так, чтобы можно было сделать искусственную живую систему. Естественные науки, физика и математика прежде всего, описывают природу как случайно-детерминированный автомат, но автомат не может быть живым. Отсюда возникает необходимость сдвига научной парадигмы. Цитата: 2. С организационной точки зрения кем вы и в какой стати себя видите сейчас и в будущем? От чьего имени это несете в мир и чья ответственность за это? Для достижения наших целей требуется широкое междисциплинарное объединение энтузиастов самых разных направлений. Думаю, что в начальной стадии это движение не должно организационно оформляться до тех пор, пока оргформы сами не созреют. Цитата: 3. Этакое научное любопытство насколько сочетается с общественными действиями по передачи этих разработок обществу, цивилизации ... (вставьте по своему вкусу)? Учитывая широту и необычность нашего направления исследований, самая правильная для нас сейчас стратегия это полная открытость идей, разработок и технологий. Цитата: 4. При чем тут с вашей точки зрения информатика (пусть даже и нейро-информатика) если вы по-сути ставите вопрос создания новой материальной "компонентной базы" для неких новых искусственных думающих (?) организмов взамен старой статично-кремниевой для текущих ЭВМ-механизмов? На мой взгляд, слово “информатика” не годится для обозначения нашего направления. Но пока новое слово не найдено, можно пользоваться старым, расширяя его смысловые рамки. В наших теоретических и практических разработках будут использоваться разные названия, какие приживутся такие и останутся. Цитата: 5. И как вы тогда соотносите когнитивные процессы (познавания?), с мыслительными и с информационными? Может быть, во избежание путаницы и непоняток, нам лучше избегать названия “обработка информации”, а когнитивный и мыслительный процессы рассматривать как разные стороны единого живого процесса. Цитата: 6. хоть какая-то своя версия понятия "когнитивный акт" есть? Я понимаю "когнитивный акт" как решение задачи. Постановка задачи это решение другой задачи. И вообще, для нас как для разработчиков удобно рассматривать любое проявление жизни как задачу. Цитата: 7. зачем и почему "лепите" вопросы (само-?)движения, самоорганизации и когнитивного акта в одно? Или у вас это настолько тесно связано, что жить-быть по раздельности / самостоятельно не может? Например, почему не быть НЕдвижущейся, но самоорганизующейся системе? Или почему не может быть когнитивных актов в организующейся системе, но не САМО-? Думаю, что процессы недвижущиеся в классическом времени в живом вполне возможны. Но тогда эти процессы, возможно, представляют собой колебательное движение или как-то изменяются в каком-то ином аналоге времени. А способов самоорганизации может быть очень много или даже еще больше. И у каждого способа могут обнаружиться свои подарочные наборы способностей. Будем их постепенно открывать. Цитата: 8. зачем и почему логические вопросы (относительно "часть-целое", "связи") ставите через онтологические понятия ("субъект", "объект", "среда", "процесс") ? Боюсь, что неправильно понимаю термины, но мне кажется, что частей в целом вообще нет, если это целое является субъектом. Когда и в той мере, в какой объект превращается в субъект или в процессе непрерывного возникновения целого в среде, части и связи между ними исчезают как отдельные. [Ответ][Цитата]
NewPoisk Сообщений: 3745	На: Новая Парадигма Искусственного Интеллекта Добавлено: 29 янв 11 11:42 Цитата: Автор: PostScriptum Какая неавтоматность возникает в блок-схемах? В блок-схемах никакая. Возникает в системе блок-схем. Если вы считаете что это не так - нарисуйте систему блок-схем, чтобы было понятно что это именно система, а не нечто разрозненное. P.S. Математика - лишь система описания физических явлений. Поэтому если 2 явления мы описали одинаковым образом, это еще не означает что они одинаковы по своей физической природе. Поэтому возможность математического описания системы блок-схем в виде автомата (пятерки переменных) вовсе не означает ее тождественность просто блок-схеме. Поскольку это частичное описание. [Ответ][Цитата]
NewPoisk Сообщений: 3745	На: Новая Парадигма Искусственного Интеллекта Добавлено: 29 янв 11 11:47 Цитата: Автор: PostScriptum Начальным толчком нашего поиска явилось желание найти выход из того тупика, в котором оказалось традиционное (компьютерное) направление ИИ. Тупик как раз и возник из-за этого: описания явления, без углубленного понимания его физической сути. Нужно уходить в реальную физику. Суперпозиция физических полей как раз и описывается полностью системой уравнений (но не описывается полностью автоматом), где каждая переменная одновременно воздействует на каждую. В виртуальной реальности этого нет. [Ответ][Цитата]
Victor G. Tsaregorodtsev Сообщений: 3187	На: Новая Парадигма Искусственного Интеллекта Добавлено: 29 янв 11 16:54 Цитата: Автор: PostScriptum А способов самоорганизации может быть очень много или даже еще больше. Способ самоорганизации всего один - введение замыкания по структуре/веществу/информации/энергии. Т.е. введение в систему обратной связи (автокаталитической петли). Доказано И.Пригожиным. [Ответ][Цитата]
PostScriptum Сообщений: 1845	На: Новая Парадигма Искусственного Интеллекта Добавлено: 29 янв 11 18:35 Из диалога с Константином Истодиным на форуме НИМБ http://www.nimb.info/phpBB3/viewtopic.php?f=13&t=4836 Анна Елашкина : Я понимаю, что говорит Константин по-своему, со своими акцентами. Вся наука на сегодня умеет работать только с наличным бытием. Отдельными фактами. Любой эксперимент показывает только нечто единичное. Разглядеть в этом общее может только мышление. Из эксперимента напрямую ничего не выводится и напрямую с общим он не работает. Отчасти это связано с тем, что меряется всегда только переход между отдельными статичными состояниями. А мета-уровень, даже просто состоявшийся цикл - это не одно в один момент отдельное. Работать же с еще более высоким уровнем наука пока не умеет напрямую. Только через особый прибор - мышление )))) Я говорю тривиальные вещи. Но тут бы задаться вопросом... это современные приборы в материи не умеют в материи ничего, кроме одного отдельного выявлять? Или в самой материи этого нет. Ибо, если нет, то мы зря стараемся. )) А если есть, то пора строить новую теорию эксперимента. Например, думать, как должен быть устроен эксперимент, который показывает самоорганизацию с минимальным участием интерпретации человеком. Может быть, мерить самоорганизацию надо другим процессом? Пока в науке меряется ведь вообще не процесс... и вообще не процессом. Наше мышление настолько далеко находится от реальности измерений...))) Ну и совсем уж тривиально: понятно, что попытка такими измерениями померить квантовые процессы приводит к парадоксам. Как мерить процессом, а не состояниями? Как тогда выглядело бы измерение одной э\м волны другой? Без редукции к дискретным приборам в студенческой лаборатории? Смотрите, Константин, я говорю о том, что вообще даже просто процесс уже трансцендентен тому, как мы имеем материальные объекты. А не только особого рода циклический процессс. Можем ли мы с этим что-то поделать? Утешает пока только одно - Бытие, Природа все-таки не таковы, как в учебниках по физике. Есть надежда пройти дальше, ибо это Дальше все-таки существует. [Ответ][Цитата]
PostScriptum Сообщений: 1845	На: Новая Парадигма Искусственного Интеллекта Добавлено: 29 янв 11 18:51 Из диалога с Константином Истодиным на форуме НИМБ Павел Смертин : ... Думаю, интерес должна представлять для нас именно субъектность, внутренняя, разумеется. Может ли внешний наблюдатель обнаружить и описать субъектность некоторой системы? Чем объективно отличается реальность системы, у которой есть своя субъектность от системы без субъектности? Что такое субъектность самого простейшего уровня? Может ли наблюдатель заметить, что такая субъектность возникла и существует? Если, предположим, мы сможем сконструировать систему, у которой есть своя субъектность, то как мы сможем это свойство (или способность?) системы использовать? ... Допустим, что "самодействующее-виртуальное-образование_как_целое" никак не связано с классическим представлением о времени. Этого мы пока не можем утверждать, но допустим. Тогда можно предположить, что это "образование_как_целое" существует в своем собственном "времени". Может быть, это "время" окажется (в результате исследования) очень нестандартно, т.е. со своими собственными необычными свойствами (индивидуальными для конкретного целого). Но это целое, по-видимому, должно, для интересных нам систем, существовать в каком-то времени (в широком смысле), поскольку в нем (в целом) происходят изменения. Думаю, целое без изменений (неживое) не может обладать субъектностью и тогда не представляет для нас интереса. При этом, если есть изменения, то должно быть и время, либо его какие-то аналоги с топологическими свойствами описания или иного объяснения (для наблюдателя, либо его каких-то аналогов) направленности изменений. Хотя, согласен, что направленность изменений в целом может оказаться существенно нелинейной и неодномерной. ... "Электромагнитное поле как таковое" мы описываем, как умеем при помощи изобретенных нами аппаратов, "чтобы как-то его мыслить". Как-то пока согласуется описание с практикой и ладно. Правда наши физические описания живого не очень ясно объясняют, чем живое отличается от неживого. Возможно, виноват в этом наш неадекватный способ описания электромагнитных волн, и на "самом деле" целое, система (поле) обладает богатым (своими собственными "событиями") существованием в одном моменте классического времени как идеальная надструктура. Происходят ли в этот момент циклы (замкнутые цепочки звеньев причинно-следственной связи)? Происходят, если циклы помогают нам понять целое. А если не помогают, то происходит иное. Давайте попробуем представить ЭМП как простой пример одномоментной (в классическом смысле) самоорганизации, когда одна часть взаимно входит в другую часть и в целом (ЭМП) части (электрическое поле и магнитное поле) динамически производят и дополняют друг друга. При этом части не тождественны, а целое фрактально существует в частях так, что целое и части самокреативно производят и дополняют друг друга. Можно предположить, что если ЭМП, действительно, является примером самокреативной самоорганизации, то достаточно сложная по уровню организации электромагнитная волна может обладать субъектностью или служить носителем субъектности заметной для наблюдателя. ... ... между элементарной субъектностью (активностью) и высокоорганизованной субъектностью способной, например, “оперировать символами” “дистанция огромного размера” как говорил полковник Скалозуб. Но чтобы нам пройти эту дистанцию, нужно найти нечто общее, что, собственно, от элементарного требуется нам конструктивно развить до развитого. ... Что, например, может быть “материальным субстратом”, от которого производна субъектность? Если мы признаем самокреативность ЭМП, и не находим иного самокреативного субстрата, то может быть имеет смысл, в конструктивном плане, рассматривать ЭМП как носитель элементарной субъектности способный к развитию через формирование вещества? ... Думаю, что объективный способ [обозначения и выявления внешних признаков самоорганизации ] есть. Это способность субъектности решать задачи понимания (в частности распознавания) и генерации (в частности воображения) смыслов с качеством решения лучше, чем способен “решать” задачи автомат. ... "Дрессировать" субъектность подойдет для того случая, когда мы не знаем, как возникла субъектность и вообще ничего про нее не знаем, только наблюдаем внешнее поведение и воздействуем извне. Практически эффективнее для нас было бы не "дрессировать" когда возникло то неизвестно что, а выращивать это нечто вместе с задачей, на решение которой оно выращивается. Иначе говоря, субъектность должна возникать (вырастать) вместе со способностью решать конкретную задачу. Например, на мултиэлектродной матрице выращивается простейший волновой организм из вещественных динамических следов электромагнитных волн. Если сложность этого искусственного организма, а значит и уровень способностей, будет примерно соответствовать сложности биологической амебы, то этого уже будет достаточно для решения задачи распознавания волновых образов. Вспомните, какие сложные задачи распознавания умеют решать простейшие биологические организмы. Нам нужно понять, как можно выращивать существо из вещества. И научиться выращивать “амебу” вместе с нашей задачей, которую “амеба” должна решать. Так, чтобы наша задача распознавания была для “амебы” такой же родной как для биологической амебы генетическое распознавание еды или приятной/неприятной для нее среды. Допустим мы будем выращивать “амебу” вместе с характерным звуком (музыкальный инструмент, голос человека и др.), тогда этот звук будет для “амебы” родной и она будет в нем нуждаться как биологическая амеба в еде. Тогда наша “амеба” сможет выделять родной характерный звук среди других звуков. Алгоритмически эта задача не решается, поскольку в смеси звуков все характеристики перемешиваются. Все (любые, какие захотим) объективные характеристики звука абсолютно доступны для полной формализации, и, следовательно, для их алгоритмического анализа. Но дело в том, что при наложении нескольких звуков друг на друга их индивидуальные характеристики (абсолютно доступные формализации) перемешиваются абсолютно, так, что их индивидуальные черты полностью исчезают в общей интерференционной картине. При этом алгоритмический анализ на поиск этих характеристик теряет всякий смысл. Там есть кое-какие возможности фрагментарные и с плохим качеством, но это не решение задачи. Сложные животные умеют выделять характерный звук среди шума, если этот звук животному важен (возможная добыча или источник опасности). Для себя я это объяснил так: живые существа имеют какие-то свои ощущения от звуков, вот их-то (ощущения) они и ловят избирательно. Живые существа имеют ощущения звука и на основе этих ощущений умеют обучаться слушать и слышать. Поэтому задача выделения характерного звука среди любых других звуков для живых существ разрешима. Алгоритм (сколь угодно сложный) не имеет своих ощущений (в алгоритме ощущения ощущать некому). Поэтому эта задача алгоритмически неразрешима. Не требуемое для решения задачи бесконечное время работы или бесконечная память причина алгоритмической неразрешимости таких задач. Есть алгоритмически неразрешимые задачи, неразрешимость которых связана с необходимостью использовать для решения бесконечные вычислительные ресурсы. Но в данном случае не в этом причина. Причина алгоритмической неразрешимости таких задач в том, что алгоритмическая система не является живой системой со своим собственным субъектным комплексом ощущений. Правда, биологическая амеба не умеет распознавать характерный звук среди других звуков, но ведь она генетически и выращивается для решения других задач. Если мы будем выращивать нашу “амебу” для решения этой конкретной задачи, то она сможет ее решать. Предлагаю эту задачу, поскольку звуковые образы являются волновыми образами и это самая простая задача для волнового организма. Решение этой задачи как раз и является доказательством того, что перед нами живое существо (без кавычек, т.е. на самом деле) со своей субъектностью, а не алгоритмическая система (автомат). Я говорю про “амебу” поскольку нам не удастся создать сразу сложное существо. А “амебу” можно сделать запросто))) [Ответ][Цитата]
NO. Сообщений: 10700	На: Новая Парадигма Искусственного Интеллекта Добавлено: 29 янв 11 19:06 [бурные продолжительные апплодисменты переходящие в овации] Да, Амёба - это звучит перспективно, всё с них началось. Я более того скажу. Амебы делали, делают и будут делать амёб! Не нужно иметь и зачатков ума чтобы им помочь. Нужно только решиться попросить финансирование и перестать прибирать в квартире. Там сначала появятся амёбы, потом крысы, и спустя всего пол-года возникнут и разумные существа из ЖЭКа. [Ответ][Цитата]
PostScriptum Сообщений: 1845	На: Новая Парадигма Искусственного Интеллекта Добавлено: 29 янв 11 19:13 ... Если сложность этого искусственного организма, а значит и уровень способностей, будет примерно соответствовать сложности биологической амебы, то этого уже будет достаточно для решения задачи распознавания волновых образов. Вспомните, какие сложные задачи распознавания умеют решать простейшие биологические организмы. ... [Ответ][Цитата]
PostScriptum Сообщений: 1845	На: Новая Парадигма Искусственного Интеллекта Добавлено: 29 янв 11 20:14 Внутренняя жизнь клетки: http://www.youtube.com/watch?v=awAmfF00xn8 http://www.youtube.com/watch?v=7v7eu6xr9EE http://multimedia.mcb.harvard.edu/anim_innerlife_hi.html Похоже, что молекулы в клетке ведут себя как настоящие ПОЛНОЦЕЛЬНЫЕ живые существа. Автоматы (детерминировано-случайные системы) на такое поведение не способны. Значит, молекулы в живом не являются автоматами. Может быть, в этом и состоит существо живого: все “части” живого (целой субъектности) являются живыми, так что частей в живом (пока оно живое) вообще нет. Тогда, естественно предположить, что в живом и атомы не являются автоматами (алгоритмическими системами). [Ответ][Цитата]
PostScriptum Сообщений: 1845	На: Новая Парадигма Искусственного Интеллекта Добавлено: 29 янв 11 20:45 Результатом теоретических обсуждений должны стать модели мышления, которые решают практически значимые задачи существенно лучше, чем они решаются моделями Cтарой Парадигмы ИИ. Собственно, в этом состоит и причина и цель разработки НП. Но, отказываясь от компьютерного подхода в моделировании мышления, мы должны использовать в НП все лучшее, что было наработано в СП. Мощные технические средства и средства формализации можно использовать в НП, если правильно (по-нашему) видеть реальную ограниченность этих средств. Мы ищем фундаментальные основы и способности живого мышления в реальных, а не формальных средах. При этом для возбуждения и поддержки процессов, которые нам нужны в реальной среде, лучше всего использовать устройства, которые уже изобретены и надежно работают, например, электронные автоматы. Эти автоматы нужно только дополнить очень нестандартной )) электроникой. [Ответ][Цитата]
новичок Сообщений: 103	На: Новая Парадигма Искусственного Интеллекта Добавлено: 29 янв 11 20:56 Живое это просто механизм такой, запрограммированный на самосохранение активным способом, то есть работой на опережение. Вот и вся ваша преславутая субъектность. Подобные механизмы можно реализовывать на различных материальных субстратах, алгоритмизировать и воспроизводить в компьютерной реальности в рамках классического принципа программного управления. Вы же занимаетесь какой-то алхимией в бесплодных попытках объяснить одно неизвестное через другое неизвестное. [Ответ][Цитата]
PostScriptum Сообщений: 1845	На: Новая Парадигма Искусственного Интеллекта Добавлено: 30 янв 11 9:21 Новая парадигма искусственного интеллекта (постановка задачи) ЧЕРНОВИК ДОКЛАДА НА КОНФЕРЕНЦИЮ ПО НЕЙРОИНФОРМАТИКЕ А. Елашкина, А.Неверов, А. Нечипоренко, П. Смертин Открытый Проект “Новая Парадигма Искусственного Интеллекта” Обсуждается задача создания искусственной среды, моделирующей когнитивные процессы с качеством выше, чем при современных алгоритмических подходах. Аргументируется, что алгоритмически, (в том числе, при любой комбинации алгоритмов и при внесении случайности) когнитивные процессы не моделируются в принципе. Это является причиной расходимости вычислительных процессов при решении задач выделения неизвестных объектов (в частности, распознавания образов), достижения эффектов рефлексивности и самоорганизации систем. Выдвигаются технические требования к моделированию среды, адекватной ЦНС и когнитивным процессам ЕИ. Ключевые слова: новая парадигма, модель мышления, самоорганизация, рефлексия, активность, искусственная интеллектуальная среда. Введение Идея новой парадигмы искусственного интеллекта (НПИИ) состоит в создании искусственной (физической) среды со свойствами, обеспечивающими специфические системные эффекты. В этой среде за счет дополнения алгоритмических методов моделирования ИИ другими, созданными в новой парадигме, предполагается обеспечить повышение качества решения когнитивных задач, таких как индуктивный вывод, понимание текстов на ЕЯ, самоорганизация и рефлексия системы. К существенным особенностям этой среды относятся, например, следующие: 1) Отдельные части среды (на некотором уровне масштабирования) относятся друг другу с нарушением категории часть\\целое. То есть, объект А и объект В, сохраняя само-тождественность, находятся в отношении: А принадлежит В и одновременно В принадлежит А. В пределе: часть принадлежит целому, а целое содержится в части. 2) Система взаимодействующих объектов А и В больше, чем их сумма, то есть свойства объекта (АВ) не являются суммой или только объединением свойств объектов А и В. 3) Система взаимодействующих объектов представляет собой взаимодействие потоков, которое нельзя разложить по состояниям, отображаемым на машине Тьюринга (МТ). В МТ состояния - S и переходы между состояниями – A, являются теми частями, которые образуют целое функционирования машины. В новой парадигме нарушение категории части/целое распространяется и на моделирование процессов: состояние включает переход, а переход включает состояние (S входит в A, а A входит в S). 4) Система в целом и в отдельных ее элементах может одновременно находиться в состояниях полностью противоположных, т.о. нарушается формально-логический принцип запрета противоречия. Например, реализуются одновременно противоположно направленные процессы и/или противоположные состояния, так что противоположности не разнесены ни по месту в системе, ни по времени «жизни» системы. 5) Имеется постоянный циклический процесс (своего рода «ритмическая пульсация» системы), задающий структуру и движение когнитивных актов. Мы полагаем, что мышление человека идет в определенном ритме и нарушение этого ритма уничтожает саму мысль. В когнитивных процессах этот ритм может выглядеть как постоянная смена фона и объекта. Одна мысль для другой (объекта) выступает фоном, потом та мысль, что была объектом, отступает в фон. Здесь является важным то, что процесс идет не по кадрам, а в один и тот же момент присутствуют оба момента – и прошлый и будущий, и объект и фон. В современных компьютерах категория часть\\целое полностью определяет все процессы, нарушение в них этой категории не допустимо. Поэтому в компьютерах целое всегда равно сумме своих частей и системные эффекты при работе с информацией в компьютерах отсутствуют. Когнитивные акты (с соответствующими системными эффектами) происходят в мышлении программистов, и в машину заносятся уже в преобразованном виде, в виде следов работы ЕИ: постановленных задач, алгоритмов решения, критериев эффективности решения, параметров работы, вносимых в систему извне, интерпретации результатов и т.п. Сам же механизм ЕИ (обеспечивающий понимание текстов, распознавание образов, индуктивный вывод, рефлексию и т.п.) включает в себя единство противоположностей и нарушение категории части\\целое. Попытка моделирования указанных свойств среды с помощью частично рекурсивных функций, к которым, как было показано Геделем [32], сводятся все численные методы сталкивается с достаточно серьезными затруднениями. В настоящее время в различных дисциплинах предпринимаются попытки рассматривать и учитывать системные эффекты, подобные указанным выше. Наиболее известно такое научное направление, как синергетика [19], которая исследует математические модели динамических систем. Отметим, что теоретические результаты в синергетике получают, как правило, путем численного расчета математических моделей, подменяя расчетными моделями реальные процессы. Однако на этом пути невозможен принципиальный выход за рамки алгоритмических методов. Необходимо отличать реальную динамическую систему от формальной динамической системы. Формальная динамическая система является системой дифференциальных уравнений, удовлетворяющей условию единственности решения. Замкнутые кривые в фазовом пространстве соответствуют периодическим решениям системы дифференциальных уравнений. Качественное описание формальной динамической системы предполагает выделение притягивающих и отталкивающих точек фазового пространства. Существенными моментами поведения реальной динамической системы являются состояния соответствующие изменению качественного описания. Момент возникновения нового качества в теории формальных динамических систем называется бифуркацией, которая определяется как малое изменение параметров дифференциальных уравнений описывающих формальную динамическую систему. При этом постулируется, что этот малый скачек изменений параметров в моменты бифуркаций происходит случайно. Иначе говоря, формальная динамическая система представляет собой множество автоматов (с непрерывным или дискретным временем). В положении равновесия формальная динамическая система описывается одним определенным автоматом. В момент бифуркации происходит случайный переход от одного автомата к другому автомату. Такой подход может быть удовлетворительным при описании и объяснении простых реальных динамических систем, но он недостаточен при моделировании таких явлений как мозг, поскольку случайность не может быть источником сложной самоорганизации и возникновения жизни (вероятность такой последовательности случайных событий практически равна нулю). Кроме этого автомат не может обеспечить реализацию процесса мышления и рефлексии. Это означает, что формальное описание реальных динамических систем не объясняет сущность живого, в частности не объясняет работу мозга. Поэтому моделирование формальных динамических систем на компьютере (не только на дискретном, но и на непрерывном) не может служить основой для моделирования интеллекта. Однако возможен принципиально иной подход, выводящий к новой парадигме. Создание булевой алгебры привело к выработке математического понятия пространства булевых функций. Цифровые компьютеры - это искусственная материальная среда, реализующая пространство булевых функций, с помощью которых пользователи компьютеров, в конечном счете, моделируют мышление. Однако реальное мышление реализует не булево пространство, а множество когнитивных актов. Таким образом, решение проблемы состоит не в том, чтобы конструировать модель мышления из математики, булевой алгебры и существующих логических исчислений, а в том, чтобы конструировать математику, логические исчисления и прочие знания из тех элементов, которые реализуют мозг, т.е. из когнитивных актов. Следовательно, нужно создать пространство когнитивных актов с некоторой структурой, которое можно реализовать в виде искусственной материальной среды (нейрокомпьютер) и которое будет не кодировать знания, а отображать их, подобно живому мозгу. Иначе говоря, пройденный ранее путь с созданием булевого пространства и пр. необходимо повторить на качественно ином уровне. [6] Мы полагаем, что создание материальной искусственной среды подобной указанной выше, должно обеспечить большую степень соответствия ЕИ, нежели существующие попытки моделирования интеллекта на современных цифровых системах. Модельная реализация среды с указанными свойствами может осуществляться за счет: а) моделирования из элементов (физических и/или химических объектов) на “лабораторном столе”; б) соединение физического моделирования с компьютерным моделированием; в) создание нейрочипа, совместимого с компьютером. Поясним возможность моделирования “на лабораторном столе” следующей примитивной аналогией. Свойства 1-5, на наш взгляд, будут обеспечены, если удастся совместить в системе способность одновременно, как минимум, к двум типам движений, например механическому и электромагнитному. Рассмотрим систему, способную оценивать нарушение своей целостности и восстанавливать свое целостное состояние. Пусть система состоит из колебательных контуров, поставленных на колеса, и источника энергии. Динамика системы определяется ее общим электромагнитным полем и процессами механического перемещения колебательных контуров. Определенный подбор параметров системы обеспечивает возникновение системного эффекта сохранения целостности: при попытке механически вытянуть одну из “машинок” далеко за границы системы, остальные “машинки” начинают ее “возвращать” изменением своего движения и тем самым перестройкой электромагнитного поля. Внешне эта модель может напоминать детскую игрушку с элементами активности и самоорганизации. Обращаем внимание, что системный эффект здесь направлен не на переход к иному аттрактору в фазовом пространстве, а на динамическое сохранение и воспроизведение системой себя. При этом, по нашей гипотезе, механизмы устойчивости в подобных системах иные, чем обратные связи гомеостатов. На примере данной аналогии видно, что в искусственной интеллектуальной среде функциональные уровни управляющий и информационный (организационный и содержательный) с одной стороны совпадают физически, а с другой, реализуется каждая из указанных функций. 1. Парадигмы ИИ Прошлая, полностью состоявшаяся на сегодня парадигма ИИ построена а) как реализация в материальной среде операций булевой алгебры б) как реализация тезиса Черча-Тьюринга о том, что «любую интуитивно понятную задачу можно алгоритмизировать» [33, 36]. В целом эту парадигму можно назвать алгоритмической [1, 2, 12, 13, 18, 24, 29]. Объекты природы, социальные явления, операции мышления моделируются алгоритмами и при реальном обсчете на компьютере сведены к рекурсиям [32]. Использование вероятностных методов, теории игр, вычислительных методов при решении систем дифференциальных уравнений и пр. математических моделей (включая и существующие сегодня формальные нейронные сети) приводит к иллюзии, что, во-первых, удалось уйти от механистической детерминированности, а, во-вторых, с приемлемой точностью смоделировать любые реальные процессы. Идеологами и основными исследователями состоявшейся парадигмы стали А. Черч, А. Тьюринг, С. Клини, А. Марков, А. Колмогоров и многие другие [27, 36, 23, 29, 15, 16]. В данный момент мы наблюдаем сосуществование прошлой парадигмы с попытками отхода от нее в сторону цифрового моделирования динамики, самоорганизации и рефлексивности систем. Назовем это текущей парадигмой ИИ. В ней ставятся цели, выходящие за рамки предыдущей парадигмы, а также предпринимаются попытки выйти за ограниченные рамки алгоритмического подхода, используя, однако, алгоритмы как ведущее средство. Предполагается, что привнесение стохастических процессов, прежде всего случайных по времени транзакций между параллельными вычислительными процессами (подобно сети интернет) создает качественно новый системный эффект, с возможностью выхода в пространство невычислимых функций. Эта парадигма не является завершенной, исследования в ней активно ведутся на данный момент [26, 19, 22, 35, 34, 37]. Мы считаем возможным, не дожидаясь исчерпания всего потенциала текущей парадигмы, начать переход к новой парадигме ИИ. Основаниями для такого решения служат результаты исследований логики ЕИ и исследование оснований алгоритмической парадигмы. Мы полагаем, что соотношение «парадигм» реализует принцип соответствия. Т.е. алгоритмический подход должен быть выводим из новой парадигмы. Применительно к мышлению это означает: не конфигурации алгоритмов порождают когнитивные процессы, а наоборот, модель когнитивных процессов, на разработку которой претендует новая парадигма, должна быть порождающей для алгоритмов. 2. Ограничения алгоритмических методов Ограничения методов прежней и текущей парадигм проявляются в низкой эффективности моделирования решения следующих задач. 2.1. Машинное понимание текстов. Распознавание смысла текстов на естественном языке - одна из актуальных задач ИИ. Оценка существующих результатов в этой сфере зависит от позиции эксперта. Задачи на семантический анализ текстов различаются, но в целом близко подходят к задаче построения (или доопределения уже имеющейся) “онтологии” - модели объекта, описанного текстом и “стоящего за” словами. Это предполагает необходимость выявлять группы слов и их отношений, соответствующих разным объектам и разным процессам некоторой предметной области. Анализ ведется на многих уровнях – от морфологического до семантического, категориального и тема-рематического. Анализатора текстов, настолько хорошего, чтобы он занял место на рабочих столах массы пользователей, на сегодня нет. Опишем кратко причины такого положения дел. Создателям анализатора текста приходится вводить в программу большое количество шаблонов, задающих “онтологию” предметной области, при этом заранее предполагается, какие смыслы вообще могут быть обнаружены. Алгоритм осуществляет поиск в тексте соответствия тому или иному шаблону. Алгоритм может быть итерационным – с возвратом, к уже полученным результатам и переопределением их; критерием сходимости считается степень (число) совпадения признаков с заложенными образцами. Проблемой является построение качественно нового шаблона, Если новый шаблон конструировать как комбинацию имеющихся, то встает трудность получения осмысленной комбинации. Чтобы комбинация применительно к данному тексту была осмысленной, нужно уже распознать смысл текста, однако именно для такого распознания ведь и нужен был новый шаблон. Если же качественную новизну понимать как порождение шаблона, выделяющего в тексте исходно не заложенные разработчиками признаки (параметры), то такое порождение недостижимо комбинированием имеющегося, и именно оно не поддается алгоритмической реализации. Человек же, имея некоторые запасы знаний о предмете, при чтении текста способен построить совершенно новый набор аспектов понимания предметной области – получить знание, которого у него заранее не было и которое не сводится к комбинации фрагментов, признаков ранее имевшихся знаний. То, что понимание текста представляется парадоксальным, можно пояснить следующим рассуждением. Гипотеза о смысле всего текста (конечно, опирающаяся на наличные знания) появляется уже при знакомстве с первым фрагментом текста (А). Следующий фрагмент (В) понимается на основе гипотезы (А). Но, т.к. целью является не восстановление смысла отдельных фрагментов, а целостный смысл всего текста, то фрагмент (А) должен получить новое определение на фоне (В). Но и фрагмент (В) после нового понимания тоже должен будет измениться. Т. о. возникает парадокс определения по кругу: смысл (А) определяет смысл (В), но сам, в свою очередь, определяется через (В). И так по всем фрагментам текста. У ЕИ при понимании текста определяемое становится определяющим, что и позволяет собрать целостный смысл текста и избежать бесконечных итераций. Такое же положение дел мы можем обнаружить не только на уровне семантики, но и внутри грамматического анализа, а также и на связи семантики с грамматикой. Обычно при компьютерном анализе текстов грамматический разбор предложений используется как основа для семантического анализа. Однако для того, чтобы выделить словосочетание (например, подлежащее и сказуемое) надо знать, в какой форме стоит слово (например, в каком падеже), но, так как при одном и том же написании слово часто имеет несколько падежей, для определения его падежа надо знать в какое словосочетание оно входит; и вообще – структура предложения определяется словоформами и, наоборот, словоформы часто определяются только из уже известной структуры предложения. Налицо логический круг: словосочетание определяет падеж слова, а падеж определяет словосочетание. Сталкиваясь с ситуацией круга внутри грамматического анализа, разработчик обычно начинает привлекать семантический уровень обработки текста. Но при этом попадает в новый круг: грамматика определяет семантику, но и сама нуждается в семантике для полноценного грамматического анализа предложений текста. При алгоритмическом моделировании физических процессов достаточно добиться схождения итерационного ряда к малой окрестности, численно сопоставимой, например, с погрешностью измерений. В случае же понимания текстов аналоги такой численно малой окрестности проблематичны: один единственный неудачно определенный признак из тысячи может обусловить совершенно неадекватное выделение смысла. В области когнитивных процессов нужна не численная близость к заданному пределу, а близость семантическая – то есть подобие форм мысли автора и формы восстановленной в понимании, – которая не характеризуется только количеством совпавших грамматических или семантических признаков. Выделенные логическое парадоксы понимания текстов говорят о том, что и язык и когнитивные процессы устроены принципиально иначе, чем это представляется при алгоритмическом описании. 2.2. Определение (познание) неизвестного объекта Вопрос об определении неизвестного объекта является одной из самых фундаментальных проблем ИИ, имеющей отношение ко многим прикладным задачам, таким как распознавание образов, индуктивный вывод, классификация, автоматическое понимание текстов, обеспечение рефлексии и самоорганизации в системе [18, 22, 34, 35, 37, 40, 41]. В общей постановке вопрос можно сформулировать так: в потоке неформализованных, меняющихся данных необходимо выделить объекты (хотя бы один), отличить объект от фона, от всего иного. В основании прежней парадигмы, опирающейся на формальную логику и алгоритмический подход, лежит некритически принятое допущение: познание всегда имеет дело с готовыми отдельными объектами с определенными признаками. Когнитивные процессы моделируются, во-первых, детектированием признаков и, во-вторых, последующей обработкой полученных данных, Эта обработка заключается в сопоставлении данных от детекторов – кластеризации, классификации, типизации, на этой основе отнесение данного единичного объекта к общему классу или типу, а также идентификация объекта как единичного представителя класса или типа. В-третьих, классы или типы должны строиться самой системой ИИ за счет процедур обобщения – кластеризации, индуктивного вывода, и пр.. В попытках выйти за рамки текущей парадигмы некоторые исследователи предполагают, что динамическая система, возникающая при взаимодействии параллельных вычислительных процессов, может эмерджентно перейти в новое качество и образовать новый объект или новые признаки классификации. Принципиальным вопросом при этом является сохранение единства и целостности моделируемого когнитивного процесса. А именно, вопрос о том, как возникающее новообразование позволяет продвинуться в решении определенной задачи. Ведь для задачи важны не любые “скачки мысли”, не любые “ассоциативные связи”, не “хаотичные попытки”, а обнаружение новых существенных отношений в том предмете, который был положен с самого начала – в предмете задачи. Построение эффективных алгоритмов указанных когнитивных процессов до сих пор является проблематичным. Эффект достигается либо сужением задачи и “настройкой” системы на определенный ограниченный вид данных, либо расширением системы ИИ за счет постоянного участия человека (в ролях постановщика задачи, эксперта, алгоритмиста), который “извне” привносит шаблоны классификации или типизации. С логической точки зрения проблема определения неизвестного объекта состоит в парадоксе, с которым, например, столкнулся позитивизм: всякая эмпирическая процедура имеет теоретическую «нагрузку». Иными словами, чтобы эмпирически выделить общие существенные признаки, необходимо имеет дело с множеством исследуемых объектов, но очерчивание границы множества возможно, в свою очередь, только при знании общих существенных признаков объектов. Эта же проблема воспроизводится на уровне простой детекции: из фона поступающих данных нельзя выделить те, что относятся к определенному объекту, если нет соотвествующей обобщенной маски объекта, но для автоматического построения подобных масок система ИИ сама должна вырезать нужные данные из фона – потока всех данных. У указанной проблемы есть две предпосылки. Первая состоит в допущении, что объекты предзаданы наперед, что они обособлены и имеют набор признаков. Но в случае, когда интеллектуальная система имеет дело с потоком быстро меняющихся и плохо формализованных данных нельзя говорить о готовых, отдельных объектах, определенных наперед заданными параметрами. Объект когнитивных операций (понимания, мышления, а также и ощущения и пр.) определен только тогда, когда он имеет свои границы, отделен от других объектов – от всего иного по отношению к нему; при этом сам когнитивный акт должен содержать и объект, и то, что ему противопоставлено. Нельзя первым тактом увидеть объект, вторым – фон, а третьим их соединить, поскольку без второго и третьего действия первое невозможно невозможен. Обе противоположности должны присутствовать в едином когнитивном акте, а не в разных. Иной механизм уводит нас в дурную бесконечность, либо требует, чтобы это соединение проделал кто-то заранее, и значит, не предполагает порождения знания внутри самой системы. Вторая предпосылка заключается в том, что при формально логическом понимании когнитивных процессов процедура выделения свойств объекта и процедура подведения конкретного объекта под общий образец (шаблон) выступают как разные, отдельные процедуры. Парадокс же разрешим только если принять, что ЕИ в одном акте мысли соединяет обе «стрелки»: вверх – индукция, абстрагирование и обобщение, «вниз» – дедукция и подведение под образец. Человек мыслит в одном объекте противоречие, например, множественность (частные случаи) и единство (общее понятие) одномоментно, в «одном кадре». И именно наличие таких актов позволяет потом переходить к отельным их моментам – дедуктивному и индуктивному выводу. Чтобы человек высказал суждение – «это яблоко», он должен одновременно, а не последовательно, удерживать в мысли и одно яблоко и все, потенциально бесконечное, множество яблок, принадлежащих одному роду «яблоко». А иначе никто ничего не мог бы ни помыслить, ни назвать. Вопросы рефлексивности и самоорганизации системы ИИ также тесно связаны с рассмотренной проблемой. Рефлексия состоит в том, что система в некотором своем элементе отражает саму себя целиком, и на этой основе система производит переопределение себя. Отражается ли при этом анализирующая часть системы, которая осуществляет процедуру отражения? Если анализирующая часть анализирует все остальное, но не саму себя, то налицо не рефлексия, а анализ одной системы со стороны другой. Подобное происходит, например, при моделировании рефлексии рекурсией, поскольку в рекурсивном обращении функция в одном состоянии обращается к функции такой же по виду, но реально – в другом состоянии; фактически налицо вызывание одним алгоритмом другого алгоритма, а не самого себя. Если анализирующая часть обособлена, она оказывается вне зоны управляющего рефлексивного действия, перестраивающего систему. При этом целостность системы оказывается под вопросом. Даже если анализирующая часть характеризуется количественной малостью, в когнитивных процессах значимы структурные (качественные) различия между частями системы, преодоление которых не удается осуществить итерациями взаимных отражений. Можно видеть, что указанные трудности тесно связаны с вопросами о том, каким образом система отделяет себя от всего иного (внешних объектов, окружающей среды и пр.), как в системе обособляется анализирующая часть и как осуществляется ее возврат в целостность системы. Для разрешения логических парадоксов, встающих при рассмотрении этих вопросов, мы вынуждены допускать одновременные, в одном когнитивном акте, объединение и различение объекта и его фона. 2.3. Границы применимости алгоритмического подхода Неэффективность решения рассмотренных выше задач алгоритмическими методами проявляется прежде всего в расхождении вычислительных процедур. При попытке алгоритмического моделирования когнитивных процессов возникают многочисленные логические круги (см. п.п. 2.1., 2.2.), разрешение которых рекурсией (итерациями) приводит к экспоненциальному росту объемов вычислений. Как это ни удивительно, но в пред [Ответ][Цитата]
PostScriptum Сообщений: 1845	На: Новая Парадигма Искусственного Интеллекта Добавлено: 01 фев 11 11:30 Из темы “Иная парадигма ИИ?” на айлабе http://ailab.ru/forum/obshenie/vesti-s-frontov/inaya-paradigma-ii.html Игорь Коломейцев : Автор идеи о смене парадигмы в ИИ Анна Елашкина, основывает свои рассуждения на следующих представлениях: Качественные изменения в ИТ идут с очень низкой скоростью. Первый рывок был обеспечен очень хорошо проработанными теориями, заимствованными из математики и из естественных наук. Все эти знания были построены, исходя из одной парадигмы, связанной с одним определенного типа логики Логика эта, как я полагаю, себя исчерпала. Это по сути своей аксиоматические системы знаний, подчиняющиеся формальной логике. Их недостаточность особенно заметна при попытках построения систем искусственного интеллекта (ИИ). http://www.noolab.ru/index.php?id=stat&show=15 Статья обсуждалась в ИТ-блоге. Цитата: Стратегии Искусственного Интеллекта Не буду пытаться с первого же захода вскрыть все «глубины глубин» такой темы, как искусственный Интеллект.. По этому поводу можно целую серию статьей закатать, что я, наверное, и делаю. На данный момент уже собираю цитаты. Вот припомнила шедевр из советской энциклопедии «кибернетика – это буржуазная лженаука…» Но начну с того, что в статьи не войдет. Так, заметки вокруг... Какие стратегии обычно выбирают разработчики, когда оказывается, что ИИ все-таки придется делать? Есть личный опыт разработки анализа текстов на естественном языке, есть наблюдения за подобными мне, есть некое обобщение. Хочу изложить то, что получается. Фактически это фрагмент одной моей статейки, в некий научный журнал (свои фрагменты они разрешают публиковать можно без ссылок). На сегодня не создано ни одной системы (ни практически, ни теоретически), которая настолько бы приблизилась к человеческому мышлению, что была бы общепризнанна интеллектуальной системой. Возьмем этот тезис за базовый, иначе мы увязнем до самые уши в обсуждении того, что мы будем вообще считать интеллектом. А мне хотелось бы об этом поговорить отдельно. Только пара слов. Просто самоцитация - из моих баталий на форумах. «Есть способы имитировать ИИ, например, сделать вид, что всплывающая подсказка в диалоге, старательно заложенная прогарммером на все случаи, которые он сам сумел вообразить – это и есть ИИ. Давайте не будем….ээээ…. «гонять дурочку»! Все-таки самостоятельно выбирать параметры описания ранее неизвестных ей объектов пока не умеет. Классифицировать качественно новую информацию без усилий оператора ни одна программа не станет. И остановимся пока на этом. Разговор серьезный, и делать вид, что какой-нибудь «тетрис» тоже в некотором смысле ИИ – это разговоры в пользу бедных.» Итак, на мой взгляд, неудачи на пути создания ИИ приводят к нескольким стратегиям, наиболее распространенным в среде разработчиков. Кратко опишу их. 1. «Локализация задачи». Резко сужается область применимости алгоритмов, идет концентрация на частной предметной области, внутри которой сохраняется постановка задачи на придание системе функций интеллектуальности. Класс решаемых задач, вообще говоря, не важен. Это может быть, например, распознавание однотипных объектов на определенных снимках из космоса, или контекстный поиск по текстам близкого содержания. Важно, что происходит локализация применимости теоретических моделей и алгоритмов, а граничные условия, параметры и другие сведения о реальной ситуации задает эксперт. Внутри четко очерченной области удается сделать шаги к довольно сильным функциям, напоминающим интеллект, которые машина реализует в той или иной степени самостоятельно. 2. «Мощные алгоритмы». Здесь характерно скептическое отношение к возможности понимания механизмов функционирования интеллекта вообще, вплоть до вывода о том, что любая постановка задачи на создание каких-либо моделей мышления бессмысленна. Предлагается сосредоточится не на интеллектуальных, а на очень мощных алгоритмах, которые будут дополнять работу реально существующего человеческого интеллекта. Приверженцы этой линии часто говорят о сложностях, касающихся использования, обслуживания уже существующего программного обеспечения (ПО) и оборудования («железа»). Пока не решатся эти актуальные вопросы, об ИИ думать не надо. Все ресурсы нужно пустить на обслуживание того, что уже обеспечивает деятельность человека в реальных процессах, без качественного изменения информационных технологий. 3. «Хитрые алгоритмы». Надо отметить, что не прекращаются надежды на создание полноценного ИИ путем наращивания сложности и оригинальности алгоритмов, но без изменения при этом научной парадигмы, в которой появился сам тип используемых на сегодня методов. Смена базовых представлений об ИИ признается не целесообразной. Сами эти представления построены в рамках привычных матметодов, в естественно-научной парадигме. Предполагается, что задачу в целом можно решить, сделав достаточно сложную и оригинальную комбинацию из уже существующих разнообразных средств, в том числе из уже готовых программных блоков, решающих частные задачи. 4. «Физиологические алгоритмы». Стратегия направлена на выявление механизмов мышления напрямую в физиологии живых организмов. Иногда предлагается обнаруженные феномены работы живой нервной системы копировать вплоть до аналогий с течением химических реакций. Характерно, что при этом вопрос о логике интеллекта либо вообще не ставится, либо всю логику, присущую интеллектуальным системам, стараются вывести из физиологической эмпирики. В некотором смысле предполагается, что имеет место параллелизм: то, как видимым образом устроена работа нервной системы, и есть то, как устроен сам интеллект. В реальной деятельности обычно имеет место сочетание разных стратегий. Например, направление нейронных сетей одновременно придерживается «физиологической» стратегии и достигает эффективности за счет локализации задач. В стратегии локальные задачи и хитрые алгоритмы попадают многие лингвистические модели для задач по обработке текста, основанные как на традиционном лингвистическом анализе, так и на некоторых модных представлениях о том, что и мир, и мышление можно понимать, исходя из структуры языка. Здесь делается много интересного, например, в попытках перевода линейного текста в структуры, схемы и т.п. (Из собственного опыта) Очень интересна своим скепсисом вторая стратегия, ориентированная на мощные алгоритмы. Сомнения в правомерности самой постановки задачи на построение ИИ – это заявка на новый этап теоретического осмысления того, в чем же состоит специфика мышления человека в ситуации, когда старые теории не эффективны. Однако часто среди разработчиков и теоретиков ИИ этот шаг к сомнению оказывается последним. Вместо рационального исследования происходит переход в область поэзии (чаще, плохой) и интуиции (без комментариев). Аргументируется это тем, что всякое мышление вообще невозможно ни описать, ни осмыслить, что оно совершенно иррационально. Отвергается возможность точного мышления о самом мышлении. Для более полной картины сегодняшней ситуации отмечу, что описанные стратегии практически не видны вне среды самих разработчиков. Простой пользователь далек от размышлений о том, как устроены ИТ, каковы тенденции их развития. Пользователя интересуют функции, а не технологии. Часто результаты работы существующих программ настолько впечатляющи для внешнего наблюдателя, что не заметны принципиальные границы их применимости. Это, конечно, не случайно. Арсенал формализованных средств из математики, из естественных наук, накопленный за пару тысяч лет, в течение всего лишь нескольких десятилетий был фактически весь перенесен в информационные технологии, что дало интенсивный рост функциональности программ. В результате пользователю кажется, что существующие программы уже интеллектуальны. Для пользователя кажется естественным предложить добавить в программу дополнительную «кнопку», например, чтобы при поиске учитывалась не только морфология слова, падежи, но, и еще, чтобы автоматически распознавались как близкие по смыслу предложения из текстов на естественном языке. Например, чтобы сопоставлялись «человек сидит в лесу» и «мужчина, который расположился под березами» (из реального разговора с хозяином портала). Или, чтобы машина сама добавила дополнительный параметр описания столов, кроме уже занесенных программистом парметров «количество ножек», «размер», самостоятельно обнаружила по мере поступления к ней информации важность, например «цвета» (из разговора с владельцем приличной складской программы)... Но разработчик-то понимает, что здесь тупик! При разной форме текстов выявить за ними единое содержание или реализовать автоматическое добавление нового аспекта классификации, что соответствует автоматическому расширению языка описания объектов - это с одной стороны, понятная и востребованная пользовательская функция, а с другой - бесконечно далекая от сегодняшних реальных технологических возможностей. Пользователю почти не виден зазор между «новой кнопкой» и уже существующими функциями. К сожалению, многие теоретики также не видят здесь проблемы и предлагают, например, программисту просто создать огромный синонимический словарь для разных случаев, что разработчикам, имеющим подобный опыт, представляется ошибочным путем, хотя бы в силу катастрофического роста объема закладываемых вручную характеристик. Такие теоретики перекладывают свою работу по исследованию интеллекта на плечи программиста. Бедный программист видит себя на краю зияющей пропасти, которая разделила; существующие технологияии и ту, что должна обеспечить недостающую «кнопку». Преодоление потребует огромного пути по времени, по деньгам, по освоению дополнительных знаний. Наиболее неприятным для разработчиков моментом оказывается понимание того, что системы, интеллектуальные по своему внутреннему устройству, на первых порах будут явно проигрывать в пользовательских функциях, например, мощным алгоритмам. Существенные для пользователя преимущества, внешняя эффектность, могут появиться нескоро, что не добавляет программистам оптимизма. Поэтому большинство разработчиков, находясь обычно в жесткой ситуации выполнения заказа, приходят к тем стратегиям, которые мы охарактеризовали выше. Наверное, чего-то я не учитываю. Но вот чего? http://itblogs.ru/blogs/ai/archive/2006/09/25/7078.aspx Хмур : > Поскольку машина работает только формально.. В машине (реальной, не бумажной) полно нефор- мального. Задача лишь 'приручить' неформальное при воспроизводстве ('глубинном') интеллектуаль- ных функций. Автор 'идеи' кажется не вполне по- нимающим.. Алексей Кречмер : Рассуждения А. Елашкиной яркий пример терминологического «винегрета» (семантика, психология, физиология), в котором компоненты этого «винигрета» никак не связаны общими представлениями (принципами) и возможностями преобразовываться между собой. Даны проблемы отдельных предметных областей, по наитию соединенных только общим названием «интеллект». Анна Елашкина : Я - та самая Анна. Даже спорить не буду: пусть хоть винигрет, хоть солянка, хоть компот. Но это никак не указывает на конкретную ошибку в содержании моих высказываний. Если я не строго соединяю какие-то утверждения, то в чем именно допущена не точность? Ошибку укажите. … Укажите, пожалуйста, что именно не формально в реальной машине и нуждается в приручении? Либо дайте ссылку на текст, где про это написано. И, если можно, по какому признаку Вы различаете формальное от не-формальное. Свой критерий различия я в комментируемой заметке кратко изложила. Алексей Кречмер : Для Анны: а) «…сужается область применимости алгоритмов…»; б) «…на очень мощных алгоритмах…»; с) «…наращивания сложности и оригинальности алгоритмов…»; д) «…обнаруженные феномены работы живой нервной системы копировать вплоть до аналогий с течением химических реакций…» или алгоритмизация феноменов. Вы «порубили» (классифицировали) на стратегии проблему ИИ. И в чем принципиальная разница между этими «кусками»? Да, ни в чем, эта одна проблема – возможности алгоритмизации, то есть реально ли формализировать результат (явления, семантику) деятельности ЕИ. А кажущееся разнообразие стратегий не более, чем взгляды с разных предметных областей. И ошибка Ваших высказываний именно в том, что не дает представление для прогноза о возможностях в конструировании ИИ – нет стратегии. Анна Елашкина : … В целом тексте после обзора этих программистских стратегий делается вывод, что все они по сути работают в рамках одной парадигмы. И ставится вопрос о смене самой парадигмы, общей для всех этих ходов программисткой мысли. Ровно, как Вы и пишете, делается попытка задать направление для прогноза. А вся эта классификация нужна, чтобы программисты могли себя в ней узнать, и чтобы не было разговоров, что не учтено какое-то особое направление, которое якобы ИИ уже давно построило (я частенько с этим сталкиваюсь, кстати). Большая статья про направление прогноза, про постановку задачи в рамках новой парадигмы вот тут: www.noolab.ru/index.php?id=stat&show=13 "Некоторые критерии интеллектуальных систем" Там в начеле и дана эта классификация как вступление к разговору. А более кратко проблема ставится вот тут: www.osp.ru/os/2006/09/3776514/ "Как кибернетика разошлась с диалектикой" а совсем уж кратко было здесь: www.noolab.ru/index.php?id=stat&show=15 "Иная парадигма ИИ". Тут на него вроде была ссылка? Свою постановку проблемы формализации деятельности ЕИ я и предлагаю в этих текстах. Решения на сегодня нет. Но за постановку задачи я готова отвечать. Вы ее никак не комментируете. … Кратко то, что есть в статьях про иную парадигму. несколько предварительных утверждений. 1. ЕИ совершает операции, результаты которых могут быть описаны в знаках. Общая форма знаковой записи - последовательность символов, А-В. 2. Сами операции ЕИ не сводятся к своим результатам, которые представимы в форме последовательности символов. Основное рассуждение грубо выглядит так: ЕИ обеспечивает единство цепочки символов. Формально это не описать. Это хорошо известный в логике парадокс третьего человека. Чтобы А соотнести с В, нужно нечто связывающее. Но само это связывающее чем-то должно быть связано с А и В и их связыванием. И так до бесконечности. Сию операцию выполняет ЕИ программиста, например. В статьях я привожу пример операции ЕИ с пониманием текста. Там тоже, если пытаться формализовать в последовательности знаков возникает логический круг (или бесконечный цикл при попытке его формализовать). 3. Есть хорошо проработанный в математике и логике раздел, демонстрирующий, что формализуемость, представляемость в виде последовательности символов, "укладка" на ленту Ттьюринга, алгоритмизуемость, представленность в рекурсивных функциях, - это переводимые друг в друга операции, взаимозаменяемые. Достаточно говорить о чем-то одном. 4. Все формальные системы - алгоритмизуемы. И у всех них форма утверждений не подобна форме операции ЕЯ. Любая аксиоматическая система повторяет эту форму А-В и тем самым не повторяет форму мысли. 3. Форма мысли содержит в себе противоречие, если пытаться смотреть на нее с точки зрения оформления в знаках и алгоритмизации. 5. Например, если А - это аксиома или некое стартовое предположение, а В - определяемый ею некий дальнейший вывод, то ЕЯ существенно допускает то, что В станет определяющим - переопределит А. В формальных системах это невозможно. Построение новой формальной (аксиоматической) системы с базовым положением В (или еще каким-то) вместо базового А - это не решение вопроса. Система должна остаться одной, но с переопределением базы. Индукцией, дедукцией это не решается. Про новую парадигму: Понятие самоорганизации, рефлексивности и даже просто активности системы требует, чтобы определяющее могло быть и определяемым, и наоборот. Поэтому построение новой парадигмы, с моей точки зрения, состоит в поиске замены привычной нам формализаци в виде последовательности символов на нечто иное. Вообще новая парадигма, по-моему, состоит в том, что само понятие формализации претерпевает изменение. Суть формализации изначально в том, что человек свои мысли как бы отчуждает и может дальше оперировать ими на бумаге. Может быть, стоит вернуться к исходной цели формализации и задаться вопросом - как еще, кроме как в знаках можно отчуждить (пардон за такое словечко) интеллектуальную операцию ЕИ,соединяющую в себе противоречие. Если мне расскажут, как можно это сделать или промоделировать на современной технике и современными средствами (которые вообще-то порождены в прежне парадигме) , было бы очень интересно. Кстати. Спорить со мной обычно начинают о том, что операции ЕИ не таковы, как я тут (и в статьях) расписываю. И либо они все-таки последовательность кадров, либо вообще чисто интуитивны и говорить про них нечего. И тогда сама постановка задачи отменяется. Второй вариант спора - все-таки самоорганизацию даже с противоречием и парадоксом можно загнать в индукцию, например. Третий вариант спора, что я - не компетентна в современных методах ИИ. Есть и еще линии.... в принципе, я могу поговорить про это все. Могу и завершить разговор. в любом случае, вам спасибо. вообще не сочтите за лесть, сайт отличный. я тут поживу у вас немного. 8)) Но вот в последнее время очень уж хочется уже модель операции ЕИ (самоорганизации желательно) получить, такую, чтобы основные интеллектуальные операции не были опять произведены в голове программиста (или другого специалиста), а реализовывались вне этих голов. [Ответ][Цитата]
PostScriptum Сообщений: 1845	На: Новая Парадигма Искусственного Интеллекта Добавлено: 01 фев 11 12:25 Из темы “Иная парадигма ИИ?” на айлабе Анна Елашкина : … …Теорема Гёделя тут присутствует. Но теорема сия имеет много разного внутри себя. Пока из нее я выделила лишь логическое тождество рекурсивных функций, алогоритмизации, формализации и т.д. см выше список. Этот момент есть существенная ее часть. Но вот как понимать результат т.Геделя, какой вывод надо делать из нее? Расхожее мнение - "никакая система не может описывать сама себя". Я понимаю ее иначе. Если совсем грубо: система, заданная аксиоматически, с алгоритмизуемыми процессами не может описывать сама себя, то есть, по сути, не рефлексивна. А рефлексивность, уж простите, я очень ценю среди интеллектуальных операций ЕИ. Так что да, Гедель, конечно. Но в каком смысле его тут брать? это предмет обсуждения. мне лично интересный. Но это долго. А пока не ясно в каком смысле брать Т.Г., я предпочла не упоминать. Конечно, заниматься ИИ и не относиться к Геделю - это было бы странно.. … А я много чего не упоминаю в своем посте. Гёдель просто вам более интересен, видимо, или знаком. Философы бы, например, возмутились, что я не упоминаю здесь Кузанксого и Гегеля. Психологи - Выготского, наверное. Математики припомнили бы мне парадоксы теории множеств и книги Кантора. нейрофизиологи, может быть, припомнили бы мне оппозицию Павлова и Анохина в вопросе целеполагания в системе. Или даже капитальный труд Прибрама "Языки могзга". Если нужны ссылки, то они у меня займут в два раза больше места, чем сам текст. … Inex: «Если вы берете формальную систему и делаете ее открытой, она уже перестает быть формальной.» Как именно мы делаем систему открытой? В чем именно она перестает быть формальной? И как она начинает быть рефлексивной? Inex: «она строит внутри себя произвольные формальные системы - теории - и проверяет их на соответствие реальности» Правильно ли я понимаю, что и ЕИ Вы так и видите: постоянно порождаются разные гипотезы, которые тут же проверяются на соответствие реальности? И это и есть открытость? DFS «система, заданная аксиоматически, с алгоритмизуемыми процессами не может полностью описывать сама себя..Да и то, если подумать, описывать может, только некоторые элементы описания принимаются на веру..» Эти элементы становятся краеугольным камнем системы – она ничего не сможет с ними сделать. Количественно их один-два. А качественно, они совершенно меняют дело. Не дают замкнуть круг: система не может сама себя определять. Inex о Т.Г: «она применима не только к алгоритмическим, но вообще к любым системам, в том числе и физическим.» Почему это? Доказывалась она именно для алгоритмических систем. Причем на этом сделан основной упор, в доказательстве много места посвящено этому моменту. Если вспомнить, что рекурсивные функции это лишь иная ипостась алгоритма. Вам придется доказывать, что все физически системы – суть алгоритмические. Уверяю Вас, тут будет масса коллизий ))) При попытках решения какой проблемы было сделано разделение на рассудок и разум? И в целом: чего же хочется-то сейчас? Например, проблема рефлексии. Мышление мыслит себя. Получается, что мыслимое и мыслящее – суть одно и то же. Или самоорганизация – система сама себя организует, определяет. Определяемое=определяющему. Но это ведь жесткое противоречие. А как такое может быть? Каков механизм? Как вы это можете смоделировать? Собственно, это единственный вопрос, который меня интересует. Я сама сделала много попыток, просмотрела некоторое количество чужих попыток. Решения пока нет. И, конечно, от этого вся моя позиция слабая. Было тут предложение спуститься на уровень ниже и моделировать другие процессы в системе. Этим занимаются разные команды. И мы в свое время позанимались. Теперь хотелось бы перейти к принципиальным решениям. DFS «только по недоразумению не было придумано обратной функции <- логической причинности» И как же это будет моделировать рефелксивное замыкание системы? Как это будет работать? Описать то, что определяемое=определяющему можно хоть в крокодильчиках, но работать-то это как будет? Вы залОжите это дело в компьютер, а он выйдет в бесконечный цикл?? Если нет, то, плз, расскажите про механизм само-определения системы, заложенной в компьютер. Inex «недоразумение в этом: "система, заданная аксиоматически, с алгоритмизуемыми процессами не может описывать сама себя, то есть, по сути не рефлексивна.» Расскажите, как именно она будет рефлексивна. Механизм? Логика? Операции? Хмур В ответ на Ваш большой пост. ИИшникорв я люблю. Критиковать не собиралась. Собиралась и собираюсь развиваться. Вместе. ))) Хмур «совершенно вольны строить свои структуры данных (объекты) и методов (обработчиков), данные и методы (функции) могут взаимодействовать КАК УГОДНО, ПО ЛЮБОЙ ЛОГИКЕ (с произвольной семантикой). Так было с самого рождения ИИ.» Еще раз, расскажите про пример реализации логики рефлексии или самоорганизации в этих кодах. Я около 10 лет тоже так считала. ОПИСЫВАТЬ следы рефлексивных размышлений (программиста) можно. Опять же хоть в кодах, хоть в крокодильчиках. Но вот ЗАПУСТИТЬ в машине рефлексию не получается. Расскажите как? ))) Хмур «Никто не запрещает самым широким образом внедрять в образование (скажем) компьютерную когнитивную графику, игроподобные интерактивные обучающие комплексы, VR,анимированные динамические схемы, всякого рода активные иконические и ма- нипулятивные объекты, психосемантико-ориентированные, адаптивные системы, опыты электронного искусства и мн. др.» Категорически СОГЛАСНА. )) Если ставить задачу поддержать разум человека, и не ставить задачу перенести его в искусственную среду. Было такое понятие – ЧМС, человеко-машинные системы. И вот вместе человек и машина не рассудочны. Или не всегда рассудочны. Но надо понимать, что при этом все интеллектуальные операции остаются в голове людей, а компьютерная среда может только помогать или хотя бы не мешать людям взаимодействовать. Через разные интерфейсы. Еще раз прошу прощения за краткость и сжатость ответов. В общем, я считаю, что ЕИ существенно реализует операции с приставкой само-. А вот модель этого само-, объяснение, как это сделать технически я не вижу ни у себя, ни у других. Кто знает, хоть намекните? Все разговоры про Т.Г., про аксиоматические системы – только в аспекте постановки и решения этой задачи. По крайней мере, в этом топике )) Если и говорить о еще одной ('новой') парадигме - то это парадигма некоего програмиро- вания таких самостоятельных (!) циклов (цикло- ориентированных архитектур агентов, etc). Типа аутопоэз, как бы другой угол зрения на рекурсию и итерацию.. Т.е. всю ИИ-проблематику вывести из такой идеологии развивающихся выживающих адап- тирующихся систем циклов. NP=раrP/artSO (искусствен-ная самоорганизация эффективных алгоритмов). Да это интересно. И уже обсуждала такой подход про циклы, правда, только с одним исследователем не из нашей команды. А где можно про это посмотреть? или как с Вами про это поговорить? Может быть, тут есть шанс уйти от необходимости замыкать друг на друга противоерчия... и действительно моделировать на уровень ниже. А что такое самостоятельность цикла? чем она конкретно отличается от несамостоятельности??? … DFS Вот посмотрите, у эволюции (по сути тот же случайный поиск, "метод тыка") всего 3 принципа, а сколько сложнейших тварей этот алгоритм породил? То же и в отношении робота. Да, я так Вас и поняла: "Случайный тык - это одна из основных операций ЕИ." К этому я попробую отнестись со всей серьезностью. Тоже, уж поверьте, далеко не первый раз встречая Вашу позицию. … "у интеллектуального существа должна быть модель внешнего мира. Ну чтобы как-то получше в этом мире устроиться. Тут естественно возникает вопрос о границе между модельером и моделируемым. Так вот, я думаю ее нет. Для модельера все "внешний мир". Вернее, все до чего он может дотянуться. Собственное тело, потребности, возможности, мотивы, эмоции.." Кто бы спорил...8))) Кстати, есть целая алгебра рефлексии, ставящая себе цель это описать. Авторства Лефевра. Очень многа буков, очень интересно.))) описывает, но не говорит, как запустить описываемый процесс в искусственной среде. А я лишь прошу задать этот процесс в виде формальной модели, поскольку в разговоре фигурирует мысль, что принципиально это возможно. Тогда будем говорить предметно. Либо именно этот раздел относится как раз к спонтанной части работы ЕЯ? Тогда само- все-таки отменяется? Про законы физики немного не поняла запрос. Хотя в целом отличная тема. Какие законы брать для моделирования рефлексии? И в каком виде? Я лично со товарищи "играла" с колебательными процессами. В виде дифуров. Потом брали еще тензорный аппарат Крона для описания сетей. Но как быть, если законы физики у нас с Вами пока что есть в виде математического описания и аксиоматических систем? Соответственно, они подпадают под ту ветку разговора, которая относится к формализации. В ней-то мы и решаем вопрос о возможностях использовать такие разделы знания. Но, может быть есть другие варианты? Какие? Опять же в целом согласна: надо предложить некую модель, желательно именно физических процесов, а не семантических, и уже от нее начинать двигаться. Беда в том, что я сама не могу, а готовых подходящих не нашла. Я над этим и работаю. )) А Вы нашли? С дифурами, кстати, не советую связываться. Господин Лейбниц, изобретая дифференциал, сделал его принципиально внутри себя противоречивым: тело находится одновременно в двух точках (я по текстам самого Лейбница говорю). То, что точки совсем рядом стоят, дает возможность приблизительно рассчитывать некоторые (!) наблюдаемые физические процессы, но закрывает возможность работать с противоречивыми системами само-. … [Ответ][Цитата]
Mad_God Сообщений: 545	На: Новая Парадигма Искусственного Интеллекта Добавлено: 01 фев 11 19:55 - [Ответ][Цитата]
Стр.4 (31): 1  2  3  [4]  5  6  7  8  ...  31 << < Пред. | След. > >>