GotAI.NET

Форум: Проблемы искусственного интеллекта

 

Регистрация | Вход

 Все темы | Новая тема Стр.29 (29)<< < Пред.   Поиск:  
 Автор Тема: На: Обсуждение "Солянки" .
rrr3
Сообщений: 11250
На: Обсуждение "Солянки" .
Добавлено: 09 июн 18 7:20
Итак. Очередные пару слов для тех кто еще не в теме. Хоть и не причесано пусть полежит здесь на форуме пока не понадобится.

1. Безальтернативность эволюционируемости.
Не может быть универсальных алгоритмов или модели на все случаи жизни. В итоге получается, что выход в создании адаптивных систем, которые могут автоматически перманентно корректироваться, адаптироваться к не предопределенно изменяющимся условиям, а соответственно и целям. К таким системам относятся перманентно эволюционируемые (эволюционирующие "сами по себе") совокупности, если не считать Всевышнего предвидящего все и вся заранее. Иными словами, эволюционируемые системы для построения "сильных" интеллектов безальтернативны. Такие системы подразумевают не направленный (с элементом случайности, еще говорят с мутациями) перебор. В свою очередь такой перебор подразумевает комбинаторные взрывы. Отсутствие таких взрывов возможно лишь при условии наличия заранее известных "решений" в виде различной сложности алгоритмов и моделей, что противоречит условию "задачи", тому, что заранее готовых решений и предвидения у нас нет, мы не Боги и даже не Наполеоны...
В такой ситуации встает лишь вопрос создания такого варианта системы из множества возможных систем включающих эволюционируемость, которая обеспечивает достаточную скорость (практически постоянного процесса) адаптивности и минимальную комбинаторику.
С другой стороны и внешняя среда должна соответствовать тому, чтобы адаптация к ней не требовала у системы комбинаторного взрыва более того, на который она рассчитана в данный момент. На бытовом уровне это можно проиллюстрировать тем, что в первом классе не должны обучать высшей математике, а необходимо предварительно пройти курсы арифметики и т.д.

2. Безальтернативность "пикселизации" - и соответственно предпочтительность сетей.
Так или иначе мы воспринимаем часть мира и при этом результат зависим как от мира, так и от воспринимателя, т.е. всегда относителен и частичен, а реальность "в чистом виде" и во всей ее полноте нам не доступна в принципе, как бы странно это не выглядело.
Представим, что сенсоры у нас подобны неким разнообразным не изменяемым текстам (допустим, из нескольких предложений) соответствующие неким кусочкам реальностям. При изменении реальности, подобрать соответствующий реальности сенсор или их сочетание будет сложно (требуемый перебор готовых текстов будет стремиться к бесконечности).
Представим, что сенсоры у нас подобны неким словам и каждое из них соответствует неким кусочкам реальности. При изменении реальности, подобрать соответствующие слова и их сочетания будет легче.
Представим, что сенсоры у нас подобны буквам ... все будет проще. Конечно, как и всегда, нужно знать меру. Так же как и машинный код, излишняя пикселизация будет не всегда удобна.
Нейросетеподобная структура ("графовая") наиболее удобна и "экономна" позволяет осуществлять комбинаторику и сочетать тексты из элементарных узлов-нейронов-сенсоров-пикселей, когда один и тотже "узел" может в разное время участвовать в нескольких разных "отражениях" реальности, или и наоборот разрывать связи с некоторыми соседями и подстраиваться под менее "емкое" внешнее для него окружение. И то и другое может служить уменьшению комбинаторики (взрывов) требуемых в тех или иных условиях за счет накопления таким образом результатов предшествующих локальных "отборов".
С другой стороны, "пикселизация" дает некую "объективизацию" результатов отношений с внешней средой тем, что на сцену выходят уже не просто отношения реальность и наблюдатель, а отношения "кусочков"_реальности друг к другу и отношения "пикселей" формирующихся систем наблюдателя друг к другу. Эти отношения компенсируют ограниченность и субъективность восприятия реальности, ограниченность ("непередаваемость") квалиа.

3. Реализация вместо имитации.
Я уже где-то это затрагивал, потому очень кратко. В комп должно закладываться описание свойств только элементов ("пикселей-нейронов") входящих в эволюционируемую совокупность, а системы из них, в соответствии с условиями среды и целями, должны формироваться и постоянно корректироваться при некоторых условиях сами. Описание получения таких систем ("слабых" интеллектов) не должно включаться в качестве описания этой совокупности элементов.

В итоге на данный момент получается безальтернативность эволюциониремых(!) ИНС в целях создания и обучения, так называемых, "сильных" интеллектов. К сожалению традиционные на сегодня ИНСы послужили антирекламой применимости ИНСов вообще при создании "сильных"... Но это не страшно... ИНСы ИНСам рознь...

Подумайте... может я просто пудрю вам мозги...
[Ответ][Цитата]
NO.
Сообщений: 10700
На: Обсуждение "Солянки" .
Добавлено: 09 июн 18 8:33
Изменено: 09 июн 18 8:46
Цитата:
Автор: rrr3
Не может быть универсальных алгоритмов или модели на все случаи жизни.

Это очень сильное заявление. И тоже модель на все случаи жизни, хоть и совсем бессодержательная. Подумайте про что-то другое, у чего нет универсального алгоритма и модели на все случаи. Это скорее всего фрагмент другой большой системы, из которой непредсказуемо поступают новые материалы и законы, и куда пропадают отслужившие части этой. Причем большая так же неисчерпаема, иначе начнутся повторения и можно будет установить хоть какие-то законы. Этим выражением декларируется непознаваемость мира и отрицается его единство.

И вцелом Вы тут придумали моделирование снизу-вверх, для которого и были сделаны компьютеры. Можете теперь почитать что такое вычислимость и частично рекурсивные функции.
[Ответ][Цитата]
rrr3
Сообщений: 11250
На: Обсуждение "Солянки" .
Добавлено: 18 июн 18 3:28
Так называемые алгоритмические модели не могут быть более или менее предпочтительнее нынешних традиционных ИНСов, т.к. это одно и тоже в том смысле, что ИНСы тоже алгоритмические модели. В них закладываются алгоритмы оптимизации. Это основная причина их узкой специализации и сложностей с взаимоувязкой этих специализаций между собой при "сборке" в одну многопрофильную систему.
Особенность "сильных" интеллектов заключается в том, что их "оптимизация" (подчеркиваю, слово оптимизация в кавычках) не может и не должна происходить за счет исходно задаваемых человеком системных(!) алгоритмов или какой-то системной логики "реагирования" на условия внешней среды или "близость" к цели, а должна происходить за счет свойств элементов некой совокупности включенной в систему с одной стороны... и за счет встраиваемых целей (не логики их достижения, а требуемых конечных параметров) или свойств внешней среды, с другой стороны. Очень грубо говоря, с одной стороны не систематизированная совокупность элементов (без системных алгоритмов системизации-оптимизации, если она возможна, то только за счет индивидуальных свойств способных к взаимодействию изменчивых(!) элементов), с другой - система наличествующая во внешней среде на фоне наличествующего в ней же хаоса...

Чем отличается ныне традиционный подход и нынешний тренд? Прежде всего тем, что если говорить очень упрощенно, то в нем создается некая база данных, будь то в виде кодов слов, неких полей или нейронов, без разницы. Далее задаются связи и логика изменений связей между этими полями ("нейронами", ячейками, элементами) или изменения их содержаний в зависимости от условий входных данных или "отдаленности" от целевых свойств создаваемой системы. Грубо говоря так или иначе, все это ручное предопределение отношений системы и внешней среды. Это предопределение и является главным тормозом, являясь имитацией интеллекта-мышления.

Дальнейший поиск в рамках данного подхода идет по пути нахождения наиболее изощренного содержания полей и их связей и более изощренной логики их изменений в зависимости от условий внешней среды. Другими словами, по пути того же самого системного предопределения отношений внешней среды и системы (вопросы оптимизации кода или увеличения мощности компов здесь не рассматриваются).

Иной путь - в максимальном устранении указанного предопределения, но при сохранении зависимости изменений от условий внешней среды.

Образно и слегка преувеличенно говоря, "сильный" интеллект, это механизм, в частности, обеспечивающий способность "впитывать" логику внешней среды, а "слабый" интеллект, это механизм реализующий логику конструктора по отношению к внешней среде. При этом сама внешняя среда, как она нам дана, в той или иной степени мозаична, разрывна и изменчива, в ней нет полной взаимозависимости и полной связности. Образно говоря, ее части могут быть и теплыми и легкими, при том, что теплота и легкость независимы друг от друга и не вытекают одно из другого. Это в свою очередь подразумевает невозможность какого-то единого, полностью универсального (во времени, в пространстве, качестве) отношения с ней, любой степени навороченности. Подразумевает необходимость механизмов обеспечивающих перманентную и не пред-направленную подстройку.
[Ответ][Цитата]
rrr3
Сообщений: 11250
На: Обсуждение "Солянки" .
Добавлено: 21 июн 19 7:08
1. В первую очередь разделим слово "интеллект" на две составляющие, которые скрываются за применением этого слова.
Первая - это готовые решения или продукты даже если они еще не вычислены, не рассчитаны до конечного состояния продукта. К этой составляющей можно отнести например, алгоритмы пред-направленного изменения системы в зависимости от поступающих в нее данных, по сути - алгоритмы кластеризации; алгоритм обратного распространения ошибки; обычный калькулятор; сливной бачок; алгоритмы вычисления каких-то вероятностей; пошаговые (или близкие к пошаговым) поощрения (закрепления) происходящих (даже случайно) в системе изменений и т.п. и т.д. Все это готовые решения уменьшающие необходимый в противном случае перебор с целью получения конечного результата - интеллектуального продукта и/или уже являются этим продуктом.
Вторая составляющая - это некий механизм без готовых решений, но способный к их порождению, как некоему "побочному продукту". Но раз нет готовых решений, остается либо некий переборный механизм, например, разновидность эволюционного, либо силы Всевышнего... Но так как речь идет о реализации на компах, то остается лишь переборный механизм.

2. Отмеченная выше первая составляющая нас не интересует. Эта область хорошо развивается (область, так называемого, "слабого" интеллекта), дает не плохие результаты имея свои плюсы и минусы. Обратим внимание на вторую составляющую, область так называемого "сильного" интеллекта.

3. Неизбежность переборного механизма в этом случае так или иначе упирается в механизм запуска (увеличения) и останова (замедления) перебора и ограниченности перебора связанный с так называемым комбинаторным взрывом при увеличении степени сложности (не определенности) задачи. Задачи решаются в тех или иных условиях, т.е. в тех или иных исходных данных. Другими словами в тех или иных условиях окружения. В связи с этим встает вопрос отражения этого окружения.

3.1. Все что мы имеем, в виде конкретного стола ("физики") или "филологического понятия" - есть результат нас и реальности. В чистом виде, без замазанности нашим восприятием напрямую или через приборы, реальность нам не дана. Она существует, но нам не известна. В этом смысле нет разницы между "физическими" и "филологическими" понятиями, между "частными" и "обобщенными" (говорят, электрон не исчерпаем... ). Чем с более разнообразных сторон мы посмотрим на одну и ту же часть мира, тем он и разнообразней. С этим связана в той или иной степени и "проблема" - квалиа.

3.2. Но мы же как-то существуем в реальности... не смотря на то, что судя по сказанному в п.3.1 мы как бы оторваны от мира и живем в грезах...
Дело в том, что взаимодействие наше с миром происходит посредством дискретных реагирующих элементов ("пикселизовано"). И это решает вопрос того, что роль квалиа отдельного элемента - "пикселя" (относительность, "субъективность") уходит на второй план. Значение приобретает их соотношение, взаимозависимости. Другими словами, отношения, зависимости, взаиморасположение и т.п. "пикселей" (нейронов) в ЦНС становятся отражением отношений, зависимостей взаиморасположений и т.п. между "кусочками" реального мира и именно это позволяет говорить, что "практика - критерий истины", хотя истина в чистом, не зависимом от нашего взгляда виде нам не дана...

4. А вот теперь мы дошли до вопроса уменьшения и тем самым преодоления комбинаторных ограничений в условиях отсутствия готовых решений (направлений изменений системы) закладываемых изначально в систему (как это делается в "слабых" системах). По сути мы уже отчасти рассмотрели этот вопрос в п. 3.2. Уменьшение необходимого перебора обеспечивается за счет отражения свойств окружения (свойств входных "данных"). Отражение свойств окружения и есть уменьшение неопределенности, выявление закономерностей и иерархии данных/окружения, использование этого в качестве промежуточных решений для следующих построений и отбора. Обеспечение дискретности реагирования, в виде передачи следующим элементам или в виде изменения свойств и связей самого элемента, в следствие его дискретной устойчивости, есть основа механизма обеспечения корреляции свойств совокупности элементов и совокупности "кусочков" реальности...
Низкая дискретность элементов приведет к уменьшению адаптивности системы, излишне высокая, к повышению комбинаторной стены и уменьшению скорости обучения.
[Ответ][Цитата]
 Стр.29 (29)1  ...  25  26  27  28  [29]<< < Пред.