Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.27 (39) << < Пред. | След. > >>    Поиск:
Автор	Тема: На: Ограниченность алгоритмического решения задач
Aleksandr1 Сообщений: 2969	На: Ограниченность алгоритмического решения задач Добавлено: 10 май 10 19:26 - [Ответ][Цитата]
Болотный троль Сообщений: 142	На: Ограниченность алгоритмического решения задач Добавлено: 10 май 10 20:21 Цитата: Автор: daner я вам не скажу за всю братию создателей кван.компьютеров (для чего они это делают), но проблемы с решением очень многих интел. задач упираются именно в то, что эти задачи по большей части NP-C, а то и вообще NP-H. Так что, конечно многие задачи это сделает тривиальными, но далеко не все. Ну да, многие задачи ИИ сводятся к комбинаторным задачам, для точно решения некоторых найдены лишь экспоненциальные алгоритмы (приближенные решения типа как "жадных алгоритмов" даже не дают оценки насколько результат далек от оптимального), что при большом объемы входных элементов дает проблему повышения уровня вычислительных мощностей. Но вопрос в другом что есть "Интеллект"? Если интеллект для выбора верного решения будет перебирать все варианты - это уже не интеллект. Главная проблема ИИ именно в совершенствовании математических методов и техники, а не двигать вычисления на "квантовый уровень". [Ответ][Цитата]
PostScriptum Сообщений: 1845	На: Ограниченность алгоритмического решения задач Добавлено: 10 май 10 21:20 ... В искусственном океане происходили и другие чудеса. Так, виртуальная популяция рыб собиралась в стаю, каждая особь следовала за другой, и вели они себя как вполне реальный косяк. Но порой искусственные организмы преподносят сюрпризы. Например, электронный скат не пожелал плавать так же, как его биологический собрат. Самостоятельно освоив азы координации, он выработал способы движения, не свойственные настоящим рыбам. Эволюционируя, такие агенты могут научиться самым неожиданным вещам, следовательно, алгоритмы самоорганизации способны упорядочиваться автоматически. ... Основной задачей подобных опытов было конструирование и исследование искусственных организмов (будь то компьютерная программа или робот), способных самостоятельно адаптироваться к внешним обстоятельствам. ... Основой для создания роботов могут быть как реальные живые существа, например пауки, осы, крысы и т. д., так и нечто абстрактно-символическое, например оригинальная операционная логика. Но наиболее популярный в наши дни способ создания интеллектуальных машин — искусственная эволюция. Чтобы развитие нервной системы шло в нужном направлении, разработчик должен задать определенный набор примитивных понятий, правила принятия новых решений и критерии отбора. ... Сегодня идет поиск общих принципов архитектуры адаптивного поведения. Сначала ученые пытались моделировать поведение насекомых — пауков, пчел, ос. Например, в возглавляемой Родни Бруксом (Rodney Brooks) лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (MIT), где изучается широкий спектр интеллектуальных и адаптивных систем, включая создание разумных роботов, было смоделировано самодвижущееся шестиногое 35-сантиметровое насекомое-робот Genghis. Оно передвигалось, преодолевало препятствия, адаптировалось к конкретным условиям и принимало самостоятельные решения. Сегодня сотрудниками лаборатории разрабатываются обезьяноподобные и мобильные роботы (Kismet, Сосо) с гораздо более сложным поведенческим репертуаром: предполагается, в частности, что они будут способны к социальным взаимодействиям и эмоциональным реакциям. ... В Англии, в университете Сассекса (University of Sussex), работает центр вычислительных нейронаук и роботики (CCNR), также создающий интеллектуальные насекомообразные существа. В этом же университете была предпринята попытка смоделировать эволюцию группового поведения аниматов, а также создать модель «хищник-жертва». ... Даже относительно простые организмы, например, пчелы, улитки, или дрозофилы, обладают нервной системой, состоящей из десятков и сотен тысяч нейронов. Никакие самые современные методы не позволяют одномоментно увидеть работу всех этих клеток, не дают возможность наблюдать их взаимосвязи и понять, что происходит с каждым из нервных контактов в момент совершения организмом какого-либо действия. Изучая же поведение искусственных агентов, ученые могут не только отслеживать процесс эволюции и обучения своих аниматов, но и видеть, как работает их нервная система в целом, все контакты в ней, каждая клетка. И оказывается, например, что некоторые нервные клетки аниматов постепенно начинают специализироваться на тех или иных абстрактных компонентах среды. Они категоризируют предметы или некие действия точно так же, как и человеческий мозг, выполняя определенные задачи, распознает лица или объекты в пространстве. ... http://elementy.ru/lib/430320 [Ответ][Цитата]
PostScriptum Сообщений: 1845	На: Ограниченность алгоритмического решения задач Добавлено: 10 май 10 21:37 ... Имеется устройство с N датчиками и M эффекторами (исполнительными механизмами). Таким образом, входной алфавит составляет X=2N сигналов, а выходной - Y=2M (при условии независимой отработки устройством каждого управляющего воздействия). При этом, в отличие от [Цетлин, 1969], рассматривается автомат с детерминированной матрицей переходов по всем 2N сигналам. Действия автомат совершает в соответствии со стохастической матрицей P размером Q×X×Y, где Q– количество состояний. Т.е., находясь в некотором состоянии q(t) и приняв на входе сигнал x(t), автомат переходит в состояние q(t+1). При этом он совершает действие y, выбираемое из соответствующего вектора вероятностей – строки матрицы P: y(t+1) = F(x(t), q(t), P(t)), q(t+1) = Q(x(t),q(t)). Рис. 2. Стохастическая матрица действий Реакция автомата на входное воздействие оценивается – автомат наказывается либо поощряется. Смысл реакции на сигнал наказания/поощрения заключается в изменении значений вероятностей выполняемых действий. Теоретически изменение вероятностей при поощрении ( s=0) и наказании ( s= 1) выглядит так: pij(t+1,s(t)) = pij(t,s(t))+(-1)s(t+1)× g× pij(t,s(t))× [1-pij(t,s(t))] pik(t+1,s(t)) = pik(t,s(t))-(-1)s(t+1)× g× pik(t,s(t))× pij(t,s(t)) для k¹ j. 0£ g£ 1 Здесь g– параметр, определяющий скорость обучения. Таким образом, с течением времени в ходе «дрессировки» автомат должен сформировать необходимые значения вероятностей действий. ... Если принять в качестве рабочего определения, что интеллектуальным роботом называется робот, использующий для реализации своих алгоритмов поведения интеллектуальные методы, то созданное программно-аппаратное устройство можно отнести к классу интеллектуальных роботов. ... http://www.raai.org/about/persons/karpov/pages/irobot/irobot.html [Ответ][Цитата]
PostScriptum Сообщений: 1845	На: Ограниченность алгоритмического решения задач Добавлено: 10 май 10 21:59 ... Современные цифровые вычислительные машины превосходят человека по способности производить числовые и символьные вычисления. Однако человек может без усилий решать сложные задачи восприятия внешних данных (например, узнавание человека в толпе только по его промелькнувшему лицу) с такой скоростью и точностью, что мощнейший в мире компьютер по сравнению с ним кажется безнадежным тугодумом. ... Для многих задач, таких как распознавание образов, пока не создано доминирующих подходов. Выбор лучшей технологии должен диктоваться природой задачи. Нужно пытаться понять возможности, предпосылки и область применения различных подходов и максимально использовать их дополнительные преимущества для дальнейшего развития интеллектуальных систем ... http://iit.ntu-kpi.kiev.ua/Neuro/ru/basics.htm [Ответ][Цитата]
PostScriptum Сообщений: 1845	На: Ограниченность алгоритмического решения задач Добавлено: 10 май 10 22:15 ... В учебнике по ИС дается такое определение: «ИИ - это одно из направлений информатики, целью которого является разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои, традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка». Введем определения, которые будем использовать в данной книге в качестве рабочих определений. Предметом информатики является обработка информации по известным законам. Предметом ИИ является изучение интеллектуальной деятельности человека, подчиняющейся заранее неизвестным законам. ИИ это все то, что не может быть обработано с помощью алгоритмических методов. Системой будем называть множество элементов, находящихся в отношениях друг с другом и образующих причинно-следственную связь. ... http://www.uchi-it.ru/12/1/1.html [Ответ][Цитата]
PostScriptum Сообщений: 1845	На: Ограниченность алгоритмического решения задач Добавлено: 10 май 10 22:27 Либо у события есть причины, либо нет события. Вы с этим согласны? [Ответ][Цитата]
PostScriptum Сообщений: 1845	На: Ограниченность алгоритмического решения задач Добавлено: 10 май 10 23:24 Цитата: Автор: PostScriptum Либо у события есть причины, либо нет события. Это простое выражение выражает глыбинную суть картезианской обеспокоенности. Человек это биоробот, хоть он с этим и не согласен, так он этого не осознает. Все сущее (человечье сознание в том числе) можно и должно описать функциями. Может быть сложными, но функциями. А функция это причинно-следственный алгоритм. Сознание можно описать какой-нибудь очень нелинейной бесконечной сложности, но функцией. В конце концов, можно описать сознание как случайный процесс. А требуется нам найти не это и не то. В чем и где он источник возникновения субъектности организма живого выделяющего себя из несебя, со своей собственной волей кроется от нас? Наблюдатель, который видит только алгоритмы и ничего кроме алгоритмов (линейных, нелинейных, случайных любых вообще) нам здесь не помощник. Поскольку для внешнего наблюдателя такие процессы случайность (его [наблюдателя] изобретение) с вкраплением обнаруженных им алгоритмов (изобретение того же автора). А где другого наблюдателя взять? “Неалгоритм – псевдосущность, давайте не будем умножать” – хватается за свой ножичек О́ккама. Но фактом является то, что источником возникновения [и развития] интеллекта может быть только субъектность (комплекс собственной воли и собственных ощущений) живого существа. Никакой алгоритм (линейный или нелинейный, случайный или детерминированный, конечный или бесконечный) не может иметь волю и ощущения, не имеет своей субъектности. Тоже факт. Алгоритм не может мыслить, поскольку мышление это волевое ощущение. Поэтому алгоритмический интеллект невозможен. Этот вывод осмысленный и однозначный. [Ответ][Цитата]
PostScriptum Сообщений: 1845	На: Ограниченность алгоритмического решения задач Добавлено: 10 май 10 23:49 Какая там еще субъектность у одноклеточных? Обособленная стеночкой капелька воды. Ну, откуда у одноклеточных субъектность? Действительно: ОТКУДА? Мы не имеем подходящего инструментария для того, чтобы ответить на этот вопрос. Возможно, наблюдение стенок амебы, может, не поможет понять живое (оно же субъектность), а, возможно, вообще не можно понять живое методом наблюдения физико-химических реакций. Возможно, наблюдательский (он же алгоритмический) подход подходит для объяснения неживых процессов, исключительно. Возможно, что любая наблюдательская возможность поднаблюдать живое, на самом деле, позволяет наблюдать лишь дискретный набор сопутствующих живому алгоритмических признаков и НИЧЕГО вообще не говорит о живом. И на конец, возможно, внешние признаки живого являются признаками внешними. [Ответ][Цитата]
NO. Сообщений: 10700	На: Ограниченность алгоритмического решения задач Добавлено: 11 май 10 0:35 Цитата: Автор: PostScriptum Либо у события есть причины, либо нет события. были причины [Ответ][Цитата]
PostScriptum Сообщений: 1845	На: Ограниченность алгоритмического решения задач Добавлено: 11 май 10 6:53 Цитата: Автор: NO. были причины Клетка работает по алгоритму?... да, либо у события были причины, либо нет события Теперь правильно? Вот. Почему вы так думаете? Или не "почему", а "для чего"? Вы эту вашу гипотезу были можете строго доказать или хоть как-то нестрого обосновать можете? Попытайтесь объяснить на чем основана ваша уверенность (вера???), что событий без причин не бывает. Когда вы, Олег, поймете, что объяснить это не получается, вы, наверное, поймете тоже, что алгоритм живым быть не может (изображение цветов не является цветами), и перестанете искать кошку в этой комнате, поскольку в этой комнате кошки нет. ИИ на компьютере невозможен. [Ответ][Цитата]
ЭСГТР Сообщений: 8461	На: Ограниченность алгоритмического решения задач Добавлено: 11 май 10 7:37 Цитата: Автор: PostScriptum Солнце ночь проводит Там где месяц бродит. Мертвый жил у леса, А теперь уходит. АУКЦЫОН Дмитрий, мне кажется, Вы не совсем правы, поскольку мертвый это бывший живой. А модель на компьютере даже умереть не может по-человечески. Похоже, кстати, вроде бы, установлено, как оказалось, свежий труп тоже еще не является алгоритмической системой. Вот несвежий труп это совсем другое дело, тут Вы правы. … …если человек был убит неожиданно, находясь в добром здравии, аура остается в теле еще некоторое время после клинической смерти. … http://www.fuscine.com/lobsang4.html … В России созданием диагностических приборов с выводом ауры пальца в режиме он-лайн на экран компьютера занимается как раз питерский физик Коротков. Прижимаешь палец к черному стеклышку, и на экране компьютера переливается аура пальца, похожая на солнечную корону во время затмения. Снимок ауры можно ввести в память компьютера и потом отслеживать динамику изменения состояния больного, сравнивая ауры. Сам же компьютер и анализирует изображения на основе методов нелинейной математики. … А вообще по методике Короткова в России уже защищены четыре технических диссертации и шесть медицинских. Плюс три диссертации в Америке. … По поводу трупов... Казалось бы, посмертные изменения в теле человека изучены так, что дальше некуда. Известно, что после умирания все процессы в теле происходят по ниспадающей, идет медленный распад. Падает температура, появляются трупные пятна, начинается мышечное окоченение, которое через сутки переходит в расслабление. Короче говоря, никаких тебе неожиданных всплесков - только плавное и монотонное падение кривых. Это и естественно, откуда же быть активности и всплескам, если гражданин умер? Однако Константину Короткову такую странную и не укладывающуюся ни в какие рамки активность обнаружить удалось. Он измерял у «свежеумерших» людей интенсивность свечения пальцев руки. И был поражен: в течение нескольких суток после смерти трупы вели себя как живые. Исследовательской группой Короткова была обнаружена «колебательная активность параметров газоразрядного свечения». Которая почему-то особенно активизировалась по ночам. Сказать, что Коротков был удивлен, значит преуменьшить. Когда-то он проводил серию экспериментов по регистрации свечения образцов мяса - как замороженного, так и свежего. Мясо вело себя, как положено мертвому предмету - без всяких аномальных выбросов и колебательных процессов, прогнозируемо, плавно и направленно-затухающе по мере разложения. Ожидалось, что так же будут вести себя и трупы. Да и как еще вести себя трупу? Вскакивать и размахивать руками? Так вот, считайте, что трупы вскакивали и размахивали руками. Только делало это не тело, а его световой электромагнитный фантом, который никак не хотел умирать. Лишь на вторые-третьи сутки все успокаивалось, и кривая показывала ровный фон. Выяснилось, что поведение фантома зависит от характера смерти. Если человек умер от старости, кривые электромагнитной активности его клеток ведут себя спокойно и постепенно затухают к исходу третьих суток. А если смерть была неожиданной (автокатастрофа, подавился пищей, убит), клетки еще долго проявляли активность. Кривая шла вверх по ночам - свечение достигало максимума примерно с 9 вечера до 2 часов ночи, его интенсивность падала днем и совсем затихала к исходу третьих суток. … http://oko-planet.su/science/sciencediscussions/10344-vselennaya-nablyudatelya-ili-fizika-soznaniya.html Не знаю, добрался ли Коротков своим сканером до эмоционального поля человека или нет... Но суть явления может быть в том что смерть резко выключает лишь процессы мышления организма, а системы и элементы им управляющие, какое то время могут ещё функционировать, ибо они не централизованного характер. Иначе говоря ... Динамичного эмоционального синтеза как такового в эмоциональном поле трупа уже нет, но поставка отдельных эмоций в силовое поле организма для осуществления этого процесса, какое то время, от каких то органов и систем человека продолжается. Описанные эффекты, ЭГТР не противоречат.... скорее наоборот. То что они меняются со временем суток это естественно, поскольку меняется используемая для синтеза эмоциональная база. [Ответ][Цитата]
PostScriptum Сообщений: 1845	На: Ограниченность алгоритмического решения задач Добавлено: 11 май 10 13:31 ... Нелокальность генетической информации в высшей степени характерна для многоклеточных организмов и распределена по уровням. 1-й уровень – организменный. Нелокальность здесь выражается в способности к регенерации, например у червей планарий. После разрезания таких червей любая часть их тела дает при регенерации целый организм. Иными словами, в этом случае отсутствует привязка общего пула генетической информации к какой-то части биосистемы. То же относится к вегетативному размножению растений. 2-й уровень – клеточный. Из каждой клетки, а не только из зиготы, можно вырастить целый организм. Для животных биосистем это затруднено, но возможно. Каждая клетка – потенциальный континуум организма. 3-й уровень – клеточно-ядерный. Энуклеация ядер из соматических и половых клеток с последующим введением в них других ядер не препятствует развитию нормального организма. Клонирование такого рода уже осуществляют на высших биосистемах, например, на овцах. Каждое клеточное ядро – также потенциальный континуум биосистемы. Локализации генетических потенций на каких-то отдельных клетках нет. 4-й уровень – молекулярный: рибосома "читает" информационную РНК не только по отдельным кодонам, но и всю ее целиком с учетом контекста, то есть нелокально, континуально. 5-й уровень – хромосомно-голографический. Геном обладает голографической памятью [23], а это типично распределенная (нелокальная) ассоциативная память. На этом и последующих уровнях нелокальность приобретает новое качество, дуалистический вещественно-волновой характер, поскольку голограммы как вещество "прочитываются" электромагнитными и/или акустическими полями, выносящими гено-волновую информацию за пределы вещества хромосом. На сцену выходит физическое поле или поля, как калибровочные, размечающие будущее пространство-время организма. Сюда же относится, видимо, голографическая память коры головного мозга, задающая ментальные, смысловые и образные пространства, калибрующие (векторизующие) потенциальные действия высших биосистем. А это уже высший, социогенетический ареал работы генома. 6-й уровень – квантовая нелокальность хромосомного континуума. До 6-го уровня нелокальность генетической информации реализуется в пространстве и времени организма. При этом время и пространство константны и не имеют градиентов (искривлений). 6-й уровень имеет особый характер и новое качество. Оно проявляется в рамках одной из форм квантовой нелокальности, а именно пермиссивной, постулируемой в нашей работе [28]. В этом случае нелокальность реализуется как по пространству биосистемы, так и по ее собственным, “сжимаемым” до нуля, пространстве-времени. Мгновенно распространяемые такими способами гено-волновые программы, изоморфные вещественным, работают в организме "здесь и там одновременно", поэтому утрачивает смысл семантическая конструкция "сначала и потом". И это стратегический фактор, необычайно важное для многоклеточных биосистем эволюционное достижение. Миллиарды клеток организма должны "знать" друг о друге если не все, то очень многое (стратегическое), причем мгновенно. Без явления “волновой информационной мгновенности” гигантский многоклеточный континуум высших биосистем не способен целостно координировать метаболизм, свои физиологические и другие функции. Межклеточная диффузия сигнальных веществ и нервные процессы слишком инертны для этого. Даже если допустить, что в межклеточной передаче участвуют знаковые электромагнитные поля со световыми скоростями, что достаточно вероятно, то и этого недостаточно. ... http://rusnauka.narod.ru/lib/phisic/garayaev/biocom/biocomp.html [Ответ][Цитата]
PostScriptum Сообщений: 1845	На: Ограниченность алгоритмического решения задач Добавлено: 11 май 10 14:01 ... В то же время разработка элементов и систем искусственного интеллекта невозможна без решения ряда конкретных интеллектуальных задач, таких, как автоматическое распознавание и описание зрительных и звуковых образов, построение программных движений среди препятствий, адаптивная стабилизация программных движений и др. Каждая из этих задач требует специфических идей и подходов к их эффективному решению. По мере решения этих задач в ЭВМ и в управляющие системы роботов будут вводиться новые элементы искусственного интеллекта, расширяющие их функциональные возможности. Однако не следует думать, что вычислительные машины и роботы могут в принципе решать любые задачи. Анализ разнообразных задач привел математиков к замечательному открытию. Было строго доказано существование таких типов задач, для которых невозможен единый эффективный алгоритм, решающий все задачи данного типа; в этом смысле невозможно решение задач такого типа и с помощью вычислительных машин или роботов. Этот факт способствует лучшему пониманию того, что могут делать машины или роботы и чего они не могут сделать. В самом деле, утверждение об алгоритмической неразрешимости некоторого класса задач, т. е. о невозможности указать соответствующий разрешающий алгоритм, является не просто признанием того, что такой алгоритм нам не известен и никем еще не найден. Такое утверждение представляет собой одновременно и прогноз на все будущие времена о том, что подобного рода алгоритм никогда и никем не будет указан или, иными словами, что он не существует. ... Из всего сказанного становится ясно, что современные вычислительные машины и роботы вместе с соответствующим алгоритмическим и программным обеспечением способны решать широкий класс интеллектуальных задач, которые у людей считаются органически связанными с мышлением. Следовательно, такие машины и роботы способны «мыслить» в указанном классе — они интеллектуальны в этом классе. ... http://www.sadod.ru/iskusstvennyiy-intellekt-i-intellekt-robotov.html [Ответ][Цитата]
PostScriptum Сообщений: 1845	На: Ограниченность алгоритмического решения задач Добавлено: 11 май 10 14:21 ... Одно из определений задач, которыми занимается ИИ, звучит так: «задача, для которой не существует алгоритмического решения или оно неприменимо по причинам вычислительной сложности». ... Однако когда каждый из нас слышал слова «искусственный интеллект», нам ведь хотелось иного. Нам хотелось получить машину, которая умеет думать, которая владеет базовыми навыками обучения, обобщения; способна, подобно живым организмам, замещать одни органы другими и совершенствоваться. ... Так где же потерялся интеллект? Когда и почему то, что мы хотели видеть, стало унылыми матмоделями и довольно неизящными алгоритмами? Пару строк оффтопика. Если вы защищаете диссертацию со словом «интеллектуальный», то члены совета, как правило, попросят вас указать то место в системе, которое является интеллектуальным, и доказать ПОЧЕМУ оно является таковым. Вопрос этот относится к абсолютно «неберущимся». Дело в том, что люди, придумавшие все то, на чем стоит современный «ИИ», были ведомы инновационными и революционными для того времени идеями (собственно, наше время отличается только тем, что мы во все это уже вдоволь поиграли, в том числе и с применением современных вычислительных мощностей) ... В чем же проблема нейронных сетей? Почему они — не подлинный интеллект? 1. Входные данные почти всегда надо очень тщательно готовить и предварительно обрабатывать. Часто тонны кода и фильтров делаются для того, чтобы данные стали съедобны для сетей. Иначе сеть будет учиться годами и ничему не научится. 2. Результат обучения НС невозможно интерпретировать и объяснить. А эксперту этого очень хочется. 3. Сети часто просто запоминают примеры, а не учатся закономерностям. Точных способов построить сеть достаточно умную, чтобы закономерность представить и недостаточно емкую, чтобы тупо запомнить всю выборку нет. ... Наши наивные и поверхностные представления о том, как мыслит человек и как работает мозг, дают такие плоды, каких заслуживают. Мы, безусловно, безумно далеки от создания машин, которые бы умели мыслить в нашем с вами, человеческом смысле, однако наши шаги в этом направлении правильны и полезны. И даже если мы идем не туда, кто знает, может, как у Стругацких, мы в результате направленных усилий нечаянно сделаем что-то намного лучшее, чем собирались? http://habrahabr.ru/blogs/artificial_intelligence/51521/ [Ответ][Цитата]
Стр.27 (39): 1  ...  23  24  25  26  [27]  28  29  30  31  ...  39 << < Пред. | След. > >>