Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.29 (29) << < Пред.    Поиск:
Автор	Тема: На: Обсуждение "Солянки" .
rrr3 Сообщений: 11857	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: 11857	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: 11857	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]
rrr3 Сообщений: 11857	На: Обсуждение "Солянки" . Добавлено: 19 дек 19 23:22 Изменено: 19 дек 19 23:23 Еще пара слов для молодежи... Хаос - прежде всего связывается с многообразием и не пред-определенностью (случайностью). В рамках контекста форума нет необходимости выяснять возможна случайность или нет где то там... за горизонтом... в принципе... а значит и у нас... Хаос - обладает свойством "остывания". Другими словами... все устойчиво в некотором диапазоне, т.е. относительно каких-то конкретных условий и, как следствие, в хаотичной системе/совокупности происходит накопление того, что относительно устойчиво в тех или иных конкретных сочетаниях условий окружения. Частным примером подобного "остывания" можно вспомнить то, что рассматривалось в термодинамике. Все живое так или иначе связано с хаосом. Жизнь в той или иной форме, на разных уровнях ее организации, если говорить на пределе абстрактности - это поддержание притока определенного "количества" хаоса и использование его свойства "остывать". Избыток притока, как и его недостаток - в конечном итоге - смерть... Изменчивость ДНК, в частности за счет способности мутировать - источник хаоса на одном уровне организации живого (уровень видообразования). Строго не пред-определенная изменчивость сочетаний считываемых генов в организмах (как одноклеточных, так и многоклеточных) - источник хаоса на другом уровне организации живого. Строго не пред-определенная изменчивость свойств и связей нейронов - источник хаоса на ином уровне организации живого. Продолжительность жизни и смертность особей - на своем уровне, избираемость/сменность, например, президентов стран или корпораций - на другом и т.д. и т.п. и т.д. и т.п.... И все это происходит в разных сочетания одновременно, накладываясь одно на другое... По сути, это и есть эволюционный процесс (в рамках контекста данного форума эволюция, это не медленные изменения, а изменения связанные с не пред-определенностью/случайностью и отбором). Но для большинства это не интересные "корешки", куда интереснее "вершки". Вершки в данном случае - это некая логика поведения, например, человека, или например, некие алгоритмы функционирования систем типа сливных бачков, но нынче называемых ИИ. Эти вершки могут быть врожденными или приобретаемыми, могут быть не изменяемыми или изменяемыми и участвовать в качестве составных элементов в других системах и т.д. и т.п. Но так или иначе их корешками, их источником служит хаос, процесс эволюции на том или ином уровне или сочетании уровней... [Ответ][Цитата]
rrr3 Сообщений: 11857	На: Обсуждение "Солянки" . Добавлено: 02 май 20 23:37 Кратенько рассмотрим следующие уровни условий задач и подходов к "решателям", к достижению тех или иных целей. Как всегда, для упрощения сделаем это "на пальцах". 1. Готовый алгоритм решения той или иной конкретной задачи. 2. Различные "оптимизационные" подходы, в частности, традиционные ИНСы. 3. Простой перебор решений. 4. Системы включающие ИНСы по типу Нечто-Когнитрона. 5. Сочетания вариантов. Особенности. 1. Алгоритм - это по сути изначально известное решение. Это подразумевает то, что алгоритм "распознает" те входные данные к которым он применим ("знает" значимые данные) или ему "подают" только такие данные. Остается только вычислить результат по готовому алгоритму/решению. Системы применимы к вполне определенным задачам/целям. Обучение/переобучение (нахождение/изменение алгоритма) не предполагается. 2. Конкретный конечный алгоритм (решение) получения результата по входным данным исходно не известен. Значимость тех или иных входных данных или их сочетаний для получения результата исходно полностью не известна (но задаваема размеченными данными в обучаемой выборке). Исходные системы постепенно изменяют. Изменения исходных систем в этих случаях часто называют обучением. Для обучения обязательно требуется либо известное (а)направление изменений системы, способное привести ее в состояние выдавать искомый результат в ответ на входные данные (часто требуются большие массивы заранее размеченных данных), либо известное (б)направление (приближение/удаление к желаемой цели/решениям) результатов функционирования системы, пошагово изменяющейся с элементом случайности (изменения могут включать и случайность, но отбор по заранее известному направлению, на уровне систем/результатов по типу ближе/дальше, хуже/лучше). 3. Исходно не известен ни конечный алгоритм, ни направления изменений системы для его получения. Известен только требуемый конечный результат "вычисления" алгоритма-решения/цель по типу да/нет. Направление изменений системы или изменений выдаваемых ею результатов предполагающее приближение системы к способности выдавать желаемый результат не известно. Значимость тех или иных входных данных или их сочетаний для получения результата так же не известна. Отбор происходит не направленно по типу да/нет по результатам "пробных вычислений" оптимизируемой системы. Сложности подхода связаны с предельно высокими требованиями к ресурсам (так называемый комбинаторный взрыв). 4. Исходно не известен ни конечный алгоритм, ни направления изменения системы для его получения. Известен только требуемый конечный результат "вычисления" алгоритма-решения/цель по типу да/нет. Направление изменений системы или изменений выдаваемых ею результатов предполагающее приближение системы к способности выдавать желаемый результат не известно. Значимость тех или иных входных данных или их сочетаний для получения результата так же не известна. Изменения исходных систем, как и в случае описанном в п.2 называется обучением, но не всегда тебует обязательно известное заранее пошаговое направление оптимизации, т.е. возможно реальное самообучение (эволюционирование). Сложности связанные с требованиями к ресурсам (связанные с так называемыми комбинаторными взрывами, как при подходе 3) и требования к объемам размеченных обучаемых выборок значимо уменьшаются за счет обеспечения перманентной дискретной не пред-направленной изменчивости и отбора как на системном (глобальном) уровне (по результатам "пробных вычислений" оптимизируемой системы), так и на элементных (локальных) уровнях (т.е. за счет обеспечения "сплошной" эволюционируемости). Этим же обеспечивается согласовываемость разнонаправленной обучаемости, совместимость функционирования с реальным самообучением ("силой"). 5. Возможны различные сочетания описанного в предшествующих пунктах. Описанное по п. 1, 2 и 3 относится к так называемым "слабым" системам. Описанное по п.4 относится к "сильным" системам, но отключением перманентной самообучаемости (эволюционируемости) переводимых в разряд "слабых". Любой из описанных подходов и/или их сочетаний имеет свои преимущества, свои ограничения, свои области преимущественного применения. В природе не может быть полностью универсального подхода, если конечно не иметь ввиду Всевышнего (в рассматриваемом ряду наиболее универсальным можно было бы считать описанное в п.3, если бы не ограничения по ресурсам). Не смотря на это можно наблюдать исследования по поиску такого полностью универсального подхода даже среди обремененных степенями и должностями исследователей. Часто эти исследования называют исследованиями по поиску СИИ или даже сверх сильного ИИ. В связи с этим у начинающей молодежи происходит путаница в области применения терминов искусственный интеллект, сильный искусственный интеллект и т.п. и т.д. Если провести аналогию, то происходит путаница между высказываниями тех, кто ищет эффективные в тех или иных условиях энергетические установки и высказываниями тех, кто ищет очередной вечный двигатель. С другой стороны под сильным универсальным интеллектом часто подразумевают лишь многоплановость, разнонаправленность (сочетание "слабых" решений) без перманентной эволюционируемости/самообучаемости. Это тоже часто приводит к путанице для поверхностно изучающих тему новичков. То, что описано в п.2, в частности традиционные ИНСы применимы там, где исходно отсутствуют достаточно формализованные конечные алгоритмы (см. п.1). В свою очередь описанное в п. 4 может применяться там, где требуется многоплановость, согласованность, перманентная обучаемость и т.д., не достижимые в системах описанных в п.2., но с меньшими затратами, чем в подходах по п.3. Кроме этого в последнее время все чаще возникает вопросы к системам по п.2 связанные с их "обманываемостью" включениями в исходные данные, когда минимальные, порой даже не видимые человеком изменения приводят к принципиальным ошибкам распознавания. [Ответ][Цитата]
rrr3 Сообщений: 11857	На: Обсуждение "Солянки" . Добавлено: 09 июн 20 13:07 Изменено: 09 июн 20 13:15 Когда кто-то хочет в чем-то разобраться, понять, познать он готов копаться хоть в навозе, хоть день, хоть всю жизнь и без всяких гарантий, оценивать готов лишь по сути, а не по одежке. Если же у него не зуд познания, а баксы вместо глаз, ему нужно быстрее, но так, чтобы сразу была от кого-нибудь гарантия лёгкой добычи... т.к. сам понять суть не может, иначе все лень, включая лень ума... Если вы можете не заниматься СИИ/AGI не занимайтесь, не надо тратить ни свое, ни чужое время. [Ответ][Цитата]
rrr3 Сообщений: 11857	На: Обсуждение "Солянки" . Добавлено: 18 сен 20 1:53 "Искусственный интеллект" (в последнее время это часто называют - сильный искусственный интеллект) начинался с исследования высокоуровневых процессов, например, как принятие решений, распознавание, планирование, речь и т.д. и т.п. Но при этом всегда интересовало то, что лежит в основе этих процессов на низком уровне, где этот уровень, например, это клеточный уровень, или молекулярный, или вообще квантовый... Так называемый пакет необходимых и достаточных (для построения так называемого сильного интеллекта) категорий, это и есть тот уровень, уровень который в целом можно назвать уровнем обеспечивающем эволюционные процессы по типу Нечто-Когнитрона... При этом носителями свойств необходимых для этого элементов могут быть как молекулы, так и клетки или их сочетания (например, нейронов с глией), так и элементы компов или живые организмы. Другими словами, дело не в выборе уровня атома или организма, не в выборе микроскопа или телескопа, а в выборе и организации определенного типа эволюционируемости которая и даёт/проявляет в конечном итоге искомые высокоуровневые свойства. Уход от этого уровня выше, даст так называемый слабый интеллект, уход ниже, либо пустую потерю времени, либо эволюционные процессы требующие миллиарды лет... [Ответ][Цитата]
rrr3 Сообщений: 11857	На: Обсуждение "Солянки" . Добавлено: 21 сен 20 2:50 Есть мнение, что к вопросам построения так называемого AGI относятся не онтологии, не механизмы обнаружения смысла, не механизмы расчета решений, не механизмы экстраполяции, не механизмы определения контекста, не экстраполирующие, тем более оптимизирующие модели и т.п. и т.д. При этом считается, что к вопросам построения AGI относятся вопросы (механизмов) порождения отмеченных ранее механизмов и онтологий. Не может быть самой полной онтологии, как и не может быть универсальных (полностью предопределенных), если можно так выразиться, интеллектов. Объяснения этого оставим в сторонке, напомним лишь образное высказывание, что мир познавать можно, но познать полностью нельзя. Таким образом получаем, что AGI или ещё говорят сильный или общий интеллект, это не про объем закладываемых в него знаний и умений и не про силу, а про перманентную способность порождать и изменять различные не преднаправленные, не предопределенные заранее умения и знания. Механизмы дающие эту способность и есть суть AGI. Понятно, что наличие этих механизмов не означает, что мы не можем закладывать в систему уже готовые механизмы второго порядка (те, что отмечены вначале поста) и готовые комбинации онтологий любой степени универсальности. Из сказанного следует и то, что хотелось бы подчеркнуть, эти механизмы (условно назовем их механизмами первого порядка) порождения и изменения знаний и навыков должны быть максимально чувствительны к свойствам внешней среды... Что мы знаем о таких механизмах в природе? Есть в природе механизм который породил хоть что-то? (Креационистов прошу не беспокоится.) Может быть есть или могут быть разновидности этого механизма? [Ответ][Цитата]
rrr3 Сообщений: 11857	На: Обсуждение "Солянки" . Добавлено: 07 окт 20 1:09 В наших головах со временем появляются различные готовые навыки, алгоритмы, знания в виде неких элементов (нейронов, нейронов с глией и до.) и их связей. Хождение по лабиринтам этих навыков и знаний (относительно быстрые процессы подобные вычислениям готовых решений) можно назвать функционированием интеллекта, т.е. мышлением. Но это лишь одна сторона вопроса, одна составляющая. Кроме сказанного в наших головах есть механизм который приводит к появлению и корректировке отмеченных выше навыков и знаний. Этот механизм более медленный, но не менее значимый. И этот процесс порождения и изменения тоже есть функционирование интеллекта, т.е. мышление. Оба процесса функционируют одновременно и на одном субстрате, т.е. на низком уровне это один и тот же процесс, просто разные проявления, разные стороны, как один и тот же цилиндр может выглядеть и окружностью и прямоугольником. Но в искусственных состемах пока реализуется в основном первое проявление без второго ("окружность"). Есть попытки приближения и ко второму, например, в виде генетических алгоритмов ("прямоугольник"). Нет реализации единого механизма ("цилиндра"), функционирующего перманентно. Вот этот "цилиндр" и будет АГИ, а не "окружность" любой полноты и навороченности, логичности. Любые готовые навыки ( работы с входной информацией, данными) есть по такой аналогии - "окружности". Если принять выше описанное, то АГИ, это прежде всего обучаемость, что подразумевает в первую очередь изменчивость под влиянием окружения, и лишь как следствие навыки преобразования входной информации под ту или иную цель, включая навыки моделирования, речи и т.д. и т.п. Ещё пара слов по поводу. Всевозможные новые знания и высокоуровневые навыки появляются у отдельных людей не так часто. Но они имеют возможность накапливаться в культуре. А вот из культуры уже могут достаточно быстро усваиваться отдельно взятыми особями и опять таки на низком уровне нет разницы в механизмах между усваиванием так называемых книжных знаний и приобретением, например, навыка езды на велосипеде, нет разницы между долговременной и кратковременной памятью. В итоге получаем, что пытаясь сделать наши искусственные интеллекты исходно как можно полнее, с множеством готовых навыков преобразования входящей информации, с массой готовых эвристик и т.д. мы лишь удаляемся от построения АГИ... Не говоря уж о том, что в связи с относительной природой знаний, чем больше и сложнее строящаяся таким образом система, тем больше она будет костылеподобная и ресурсоемкая. [Ответ][Цитата]
rrr3 Сообщений: 11857	На: Обсуждение "Солянки" . Добавлено: 27 окт 20 12:14 Изменено: 29 окт 20 1:44 До тех пор пока не будут найдены и реализованы низкоуровневые механизмы (процессы) функционирования мозга человека (ИИЧУ) мало вероятно получить желаемый уровень перевода хоть у Гугла, хоть у кого ещё или желаемый уровень готового понимания или выработки понимания чего-либо. Речь, переводы, мышление, логика, внимание, понимание, психика, сознание и т.п. лишь отдельные высокоуровневые проявления, лишь следствия этих низкоуровневых процессов и обучения. Ещё раз, не отдельные процессы, а отдельные проявления и следствия практически одного и того же процесса. (Образно говоря, как отдельные листочки дерева, тогда как искомое, это семя.) Другими словами, акцент исследовательских усилий направлен на искусственную реализацию следствий, а не источник и причину, потому и получается лишь имитация... Есть мнения, что это длинный и не гарантированный путь, который можно пройти легче и быстрее не выясняя эти низкоуровневые механизмы и не занимаясь длительным обучением, а путем комбинирования различного уровня "слабых" решений, включая традиционные ИНСы. Примером приводят крылья самолётов которые не машут... Но это заезженный штамп не применимый к данной ситуации (как и мартышка за компом или самолёт из мусора ветром). В данном случае низкоуровневые механизмы - это именно принципы построения крыла обеспечивающие подъемную силу, а не повторение перьев и взмахов... А адекватное комбинирование готовых "слабых" решений осуществимо лишь при конструировании относительно небольших систем. [Ответ][Цитата]
rrr3 Сообщений: 11857	На: Обсуждение "Солянки" . Добавлено: 10 фев 21 7:08 1. Концепция описываемая, как Нечто-Когнитрон за счёт избирательной реагируемости элементов ("нейронов", в природе это могут быть, например, нейрон глиальные комплексы) позволяет проходить сигналам по избирательно определенным последовательностям элементов и связям, а не по всем "физически" существующим связям. В то же время эта избирательная реагируемость при изменении набора "входных" сигналов может приводить к изменению и в "маршрутах" прохождении сигналов в системе. В зависимости от "величины" изменений набора "входных" сигналов, может происходить не только изменение прохождения сигналов по существующей сети, но и изменение самой сети. Первый вариант можно обозначить, как мышление в виде рефлексов или последовательностей разворачиваемых последовательно рефлексов (в случае осознанности, которые можно обозначить, как "пункты" внимания) пробегающих по неизменному графу. Второй вариант, как "истинное" мышление (с возможными "озарениями"). При этом часть сигналов (и путей их прохождения) может вренно неизменно повторяться одновременно с тем, что другая часть постоянно изменяться. 2. Совокупность элементов Н-К типа способна "остывая" приобретать (отделять от не закономерного шума) некие устойчивости и закономерности внешней среды. Но при этом надо помнить, что для любой части этой совокупности остальная ее часть тоже является как бы внешней средой. По сути это и есть источник появления с накоплением опыта совокупностью того, что часто называют сознанием и ощущением "Я". Не осознаваемыми могут оставаться процессы в частях совокупности, которые приобрели максимальную изолированность от других частей (сигналы в этой части не являются входами для каких либо других частей, кроме, например, эффекторов) или подвержены в текущий момент изменениям в самой сети (подсети) по которой проходят сигналы. Сеть может формироваться так, что сигналы в ней могут проходить практически в любом, как в "восходящем", так и "нисходящем" направлении, в зависимости от условий обучения и встраиваемых (при желании) генераторов (эмуляции потребностей "тела") 3. Подводным камнем при исследовании подобных систем может послужить их "засыпаемость". Фактически, это ситуации, когда сигналы из внешней среды (включая тело или встроенные генераторы сигналов) приводят к уменьшению ее изменений и к уменьшению общей восприимчивости совокупности к этим сигналам. Выход из этого в включении в систему способов отслеживания таких ситуаций и подпитки совокупности не типичными сигналами, например, от генератора ПСЧ. [Ответ][Цитата]
rrr3 Сообщений: 11857	На: Обсуждение "Солянки" . Добавлено: 10 фев 21 7:08 http://gotai.net/forum/default.aspx?threadspage=2&forumaction=userinfo&username=rrr3 [Ответ][Цитата]
rrr3 Сообщений: 11857	На: Обсуждение "Солянки" . Добавлено: 17 май 21 5:03 https://t.me/AGIevolving [Ответ][Цитата]
Стр.29 (29): 1  ...  25  26  27  28  [29] << < Пред.