GotAI.NET

Форум: Проблемы искусственного интеллекта

 

Регистрация | Вход

 Все темы | Новая тема Стр.49 (50)<< < Пред. | След. > >>   Поиск:  
 Автор Тема: На: .
гость
188.170.73.*
На: .
Добавлено: 24 янв 18 4:02

типо можно остановить рефлекторный замах на комара, вспомнив кармические нормы и поучения учителя буддийской этики, но потом вспомнить про эпидемию малярии и если не убить комара, то прервать его трапезу. cобытие может раствориться в расширяющемся контексте (забыли про комара), а может вернуться действием (с любым обоснованием).
[Ответ][Цитата]
NO.
Сообщений: 9899
На: .
Добавлено: 24 янв 18 8:23
Изменено: 24 янв 18 9:37
Я думаю всё, что Вы изучили, было создано идеалистами.
[Ответ][Цитата]
гость
188.170.75.*
На: .
Добавлено: 25 янв 18 2:28

(троян, ну извини)

я думаю так: сидя на берегу реки в йошкар-оле (что само по себе здорово) можно ощущать себя в горах тибета и переживать невозмутимость сознания и спонтанность действия, а можно полагать себя в кампусе мита и думать о нелинейных средах..

в действительности можно практиковать все типы понимания ситуации с комаром - а что такое комар? (тибетец), а есть ли правило его прогнать? (индус) а правильно ли его прогнать? (китаец), если прогоню то что? (др. грек), знаю что надо прогнать (западноевропеец), комар это данность (японец) - войти в круг преобразований модальных аспектов можно из любого аспекта.

противопоставление идеализм-материализм вторично - изначально были наивые анимисты либо нейтралисты.
[Ответ][Цитата]
Траян
Сообщений: 426
На: .
Добавлено: 25 янв 18 3:23
Цитата:
Автор: гость
троян, ну извини)


Без проблем.

(nb: ТрАян - был такой древний "солдатский" император, корифей и титан в деле управления. При нем Рим по факту достиг высшей точки могущества и процветания.

К конским муляжам и программным зловредам никакого отношения не имел.)
[Ответ][Цитата]
NO.
Сообщений: 9899
На: .
Добавлено: 25 янв 18 16:05
В компьютерных играх бывает так, что виртуальный мир есть, а никаких моделей мышления нет.
[Ответ][Цитата]
Траян
Сообщений: 426
На: .
Добавлено: 27 янв 18 3:18
Изменено: 27 янв 18 3:24
Цитата:
Автор: Траян
По генезису, т.е. по тому откуда берутся в агентах модели мира и как они ими используются все разнообразие конструкций интеллектуальных агентов можно свести к следующим четырем основным типам...


Чтобы было понятнее приведенную выше классификацию интеллектуальных агентов проиллюстрируем с помощью довольно простых примеров. На идею модельной ситуации для этих примеров меня натолкнул один из постов Хмура.

Пусть у нас имеется экран, центральная часть которого закрыта некой ширмой. По экрану летают шарики, мы можем наблюдать траектории их движения везде, кроме области закрытой ширмой. Попадаю в эту область шарики могут тем или иным образом менять (или не менять) свои скорость и направление движения.

Задача интеллектуального агента: изучая поведение шариков научиться прогнозировать их поведение после ширмы (т.е. подзадача: наблюдая за движением шариков постараться понять, что за предмет скрывается за ширмой).

Нужно сказать, что прием изучения неизвестного объекта путем бомбардировки его разными зондами - от элементарных частиц до галактик - является одним из самых распространенных.

Люди привыкли обстреливать все неизвестное всем что ни попадя начиная от электронов и фотонов (например, в коллайдерах или просто включив настольную лампу и рассматривая под светом неизвестную монету).

Исторически наиболее известными опытами такого рода являются, пожалуй, опыт Резерфорда по установлению пространственной структуры атома золота, и опыт Эйнштейна с Меркурием.





Для большей наглядности я даже по-быстрому, буквально не коленке программку сваял. Сейчас видео с ней выложу, чтоб было понятно, что я имею в виду.
[Ответ][Цитата]
Траян
Сообщений: 426
На: .
Добавлено: 27 янв 18 3:47
Изменено: 27 янв 18 3:57
Итак, в комнате находится пушка стреляющая пинг-понговыми шариками. Перед пушкой за черной ширмой могут быть расположены разные предметы - блок, пластина, шар и уголок.

Задача. Наблюдая за обстрелом, по тому как изменяются скорость и направление движение шариков, зондирующих наш черный ящик попытаться определить какой из четырех предметов в данный момент там находится.

При нажатии кнопки NEW за ширму устанавливается новый предмет (выбранный случайным образом).

При нажатии кнопки OPEN ширма убирается и вы можете проверить свою догадку.





Экзешник программки выложил на сайте. (1.5 мега, проверен Касперским)

[Ответ][Цитата]
rrr3
Сообщений: 10162
На: .
Добавлено: 27 янв 18 9:43
Это все тот же "один подход" или уже следующий?
[Ответ][Цитата]
Траян
Сообщений: 426
На: .
Добавлено: 27 янв 18 23:29
Цитата:
Автор: rrr3
Это все тот же "один подход" или уже следующий?


Половина базовых положений (MDP и БМП) остались прежними, а половина изменилась (методы построения моделей мира).

Как считать будем? Старый подход или новый? Я для удобства считаю его старым.

[Ответ][Цитата]
Михайло
Сообщений: 1602
На: .
Добавлено: 28 янв 18 0:44
Ещё не много и Траян переизобретёт методы идентификации систем, фильтры Калмана и прочие штуки.

https://ru.wikipedia.org/wiki/Идентификация_систем

Не надо быть таким наивным мозгопоклонником, думая, что наука неразвита, а ты сам суперспособный гений.
[Ответ][Цитата]
Траян
Сообщений: 426
На: .
Добавлено: 28 янв 18 4:28
Изменено: 28 янв 18 4:30
Цитата:
Автор: Михайло
Ещё не много и Траян переизобретёт методы идентификации систем, фильтры Калмана и прочие штуки.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Идентификация_систем
Не надо быть таким наивным мозгопоклонником, думая, что наука неразвита, а ты сам суперспособный гений.


Мой юный неофит, если б Вы знали, как смешно Вы смотритесь со стороны. ))
[Ответ][Цитата]
Траян
Сообщений: 426
На: .
Добавлено: 28 янв 18 5:08
Изменено: 28 янв 18 5:13
Как я уже писал выше, приведенная модельная задача удобна тем, что на ее основе можно построить кучу разных примеров хорошо иллюстрирующих сущность предложенной выше классификации интеллектуальных агентов.

0. Агенты нулевого уровня (которые вообще неспособны ничему учиться) изначально имеют в своем распоряжении набор готовых сведений относительно того, как при запуске шарика под данным углом и данной скоростью он отразится от предмета скрытого в черном ящике.
Этот случай самый простой и неинтересный.

1. Агенты первого уровня изначально имеют в своем распоряжении частично готовые заготовки (шаблоны) моделей мира. Они лишь корректируют в нем (на основе произведенных наблюдений/измерений) лишь значения тех или иных параметров моделей. Скажем, для случая запуска шарика под углом w0 и со скоростью v0, агенты этого типа набирают статистику того, что он после отражения получит w1 и v1. Перцептрон будет менять веса нейронов, агенты с байесовским обучением будут корректировать вероятности вероятностей etc.

2. Агенты второго уровня изначально получают уже наборы частично готовых моделей (скажем, для каждого предмета - блока, пластины, шара и уголка).

Ясно, что агенты 0, 1 и 2 уровней абсолютно непригодны для создания универсальных агентов.
Универсальный агент должен уметь сам строить модели - от начала до конца.

3. Таковым может быть агент третьего уровня. Он изначально имеет в своем распоряжении готовые априорные знания относительно правил построения моделей мира . В нашем примере это означает, что он сам должен уметь придти к выводу о том, что изменение наблюдаемых отражений шарика может означать - помимо всего прочего - и смену скрытого в черном ящике предмета.

Это означает, что агенты третьего уровня должны уметь справляться со сложнейшей проблемой индуктивного вывода, иметь универсальный критерий качества моделей мира и т.д.
Можно предположить, что помимо недостижимой для ныне существующих агентов универсальности
в таких агента возможно возникновение зачатков самосознания.

4. Наконец, агенты четвертого уровня. Их главное отличие от предыдущего уровня в том, что они правила построения моделей мира не получают в готовом виде - они учатся этим правилам на собственном опыте. Т.е. к знаниям о том, что такое построение моделей и зачем оно вообще нужно. К мысли о необходимости критерия качества моделей, о том как они могут быть использованы и т.д. - они должны приходить сами.
Это означает, что в отличие от все описанных выше типов интеллектуальных агентов, агенты четвертого уровня в ответ на предложенную задачу могут прореагировать совершенно неожиданным образом - например, задаться вопросом о том а зачем им вообще нужно решать эту задачу

Ясно, что наиболее интересный вариант рефлексии, полноценное самосознание скорее всего возможно лишь начиная с этого уровня.


[Ответ][Цитата]
Траян
Сообщений: 426
На: .
Добавлено: 28 янв 18 9:18
Изменено: 28 янв 18 10:31
Ну что же.

Вот только теперь, после проведения всей подготовительной работы, после введения всех вспомогательных описательных конструкций (и в частности, введения и определения восходящей иерархии/классификации ИА) можно, наконец, приступить и к изложению того нового видения разрабатываемого мной подхода, к которому я пришел в августе прошлого года.

Начну с того, что у каждого разработчика СИИ-систем есть свое представление о том, что является главным в проблематике СИИ, поскольку у него есть свой интерес и предпочтение относительно тех задач и функций с которыми должно уметь справляться разумное искусственное устройство.

Лично для меня очень важно чтобы СИИ был способен на полноценное/осмысленное содержательное общение. Для этого - помимо всего прочего - агент должен быть наделен способностью к рефлексии, к проявлению самосознания. Не осознающий себя, свое существование, не воспринимающий себя как личность агент вряд ли будет интересен нам в качестве собеседника.

Само собой также разумеется, что агент должен обладать такими качествами, как универсальность и автономность. Достижение коих невозможно без наличия способности агента к самообучению и самосовершенствованию.

Обучение агента происходит путем исследования им свойств и особенностей той среды/мира в котором он непосредственно существует и функционирует. Набираемые им эмпирические знания о мире используются для построения достаточно общих теоретических моделей о строении этого мира.
[Ответ][Цитата]
Траян
Сообщений: 426
На: .
Добавлено: 28 янв 18 9:58
Изменено: 28 янв 18 10:41
Цитата:
Автор: Траян
Обучение агента происходит путем исследования им свойств и особенностей той среды/мира в котором он непосредственно существует и функционирует. Набираемые им эмпирические знания о мире используются для построения достаточно общих теоретических моделей о строении этого мира.


Задача построения на неких частных эмпирических/опытных знаниях - путем их анализа и обобщения - неких теоретических знаний, имеющих гораздо более общий и универсальный характер, и потому пригодных помимо всего прочего и для прогнозирования будущих событий - есть старая и хорошо известная задача известная в философии как проблема индуктивного вывода .

Тут главная заковыка не в том, что по некоторым входным данным трудно сгенерировать некую обобщающую теоретическую конструкцию, как раз наоборот, проблема в том, что сделать это слишком легко. Проблема в том, что по одним и тем же данным можно построить множество самых разных теорий (Птолемей и Коперник, теплород и молекулярно-кинетическая теория, etc.). Это как с задачами классификации объектов: проблема не в том, что трудно найти правила их сортировки на разные типы, а в том что таких правил может быть слишком много, причем, самых разных.

Так и наш агент на основе одних и тех же наблюдений за происходящим в его мире может построить кучу всевозможных моделей этого мира: порой радикально отличающихся друг от друга, но при всем при этом все эти модели будут абсолютно точно соответствовать входным данным.

Агент при организации своего поведения, при принятии конкретных решений может исходить лишь из какой-то одной - наилучшей! - модели мира. Это значит, что агент должен иметь в своем распоряжении некий критерий по которому он мог бы сравнивать между собой модели для отбора наилучшей.

Философы и математики пытаясь разрешить проблему индуктивного вывода придумали несколько таких критериев. В научном направлении Искусственный Интеллект наиболее известным из них является критерий минимальной длины описания (МДО).

К сожалению, МДО обладает кучей недостатков препятствующих широкому его распространению.
В попытке преодолеть эти недостатки мной был предложен абсолютно новый критерий, на котором был основан БМП (биполярный метод прогнозирования).
[Ответ][Цитата]
Траян
Сообщений: 426
На: .
Добавлено: 28 янв 18 10:26
Цитата:
Автор: Траян
К сожалению, МДО обладает кучей недостатков препятствующих широкому его распространению.
В попытке преодолеть эти недостатки мной был предложен абсолютно новый критерий, на котором был основан БМП (биполярный метода прогнозирования).


Так вот, разработав БМП и убедившись в его работоспособности я уж было решил, что Бога за бороду поймал. ))

В самом деле, как уже выше отмечалось, для полноценного общения агент должен быть способен к само-осознанию, а для этого он должен уметь самостоятельно строить модели мира (включающие в себя помимо всего прочего и самого этого агента), а для этого необходим критерий отбора моделей - так вот вам его на блюдечке. Получите и распишитесь.

Осталось (как мне думалось тогда) вложить в агента набор правил построения моделей на основе БМП - и вуаля!, агент начинает взаимодействовать с окружающей средой, обучаться, интеллектуально эволюционировать, строить и совершенствовать свои модели мира и рано или поздно построить модель такой сложности и совершенства, в которую будет включен и сам этот агент (как один из компонетов того мира, с которым он имеет дело).

И в дальнейшем при прогнозировании, при построении планов своих действий он будет использовать модели описывающие и его самого, его действия, его обучение и т.д. рекурсия и рефлексия в полный рост.
[Ответ][Цитата]
 Стр.49 (50)1  ...  45  46  47  48  [49]  50<< < Пред. | След. > >>