Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.5 (6) << < Пред. | След. > >>    Поиск:
Автор	Тема: На: Что после перцептрона?
daner Сообщений: 4605	На: Что после перцептрона? Добавлено: 21 дек 06 14:17 Цитата: Автор: NewPoisk ( http://newpoisk.narod.ru ) - законы Ньютона, Кулона, уравнения Максвелла и др. фундаментальные вещи, равно как и новые теории физики мироустройства, принципиально ниоткуда не выводимы. Они образуют как бы замкнутый аксиоматический базис и знание одной аксиомы никак не облегчает поиск остальных. Их надо просто угадать эти законы не являются истиной в первой инстанции. Это всего лишь модели, более или менее точные. Таких моделей придумывается каждую минуту множество, но только единичные случае обосновываются и доказываются эмпирически. А что по поводу угадывания.... причем тут душа!?? тот же генетический алгоритм вполне не плохо справляется с угадыванием! Осознания угаданного у него, конечно, нет, но это ПОКА нет. Не нужно мешать вместе определенные вами понятия "объектов" и совершенно не определенные понятия "души" (кстати даже если доказать "душу", то к религии это не имеет отношение.... но это скорее похоже на "доказать то , не знаю что"). Что же касается изменения метода аппроксимации... Начнем с того, что от линейной аппроксимации нейронная сеть вполне самостоятельно может перейти к более сложной (добавив внутренние нейроны) а полиномной аппроксимации вполне достаточно для любых непрерывных функций (если не ошибаюсь в 92, какой-то Японец это доказал). [Ответ][Цитата]
NewPoisk Сообщений: 3745	На: Что после перцептрона? Добавлено: 21 дек 06 14:50 >тот же генетический алгоритм вполне не плохо справляется с угадыванием! В том-то и дело что плохо. Простейший пример: ГА не в состоянии даже вывести общую формулу нахождения корней квадратного уравнения. А ведь это 5-й класс... >Начнем с того, что от линейной аппроксимации нейронная сеть вполне самостоятельно может перейти к более сложной (добавив внутренние нейроны) Но алгоритм этого перехода - ни что иное как все тот же алгоритмический фундамент. Который нейронная сеть изменить, увы, не в состоянии. >а полиномной аппроксимации вполне достаточно для любых непрерывных функций Это не выход. Для достижения приемлемой точности придется вводить полиномы 1000-го и более порядков. А это - катастрофически растущие расходы на память и соответственно быстодействие. Короче говоря проще в таком случае по-простому запоминать как перцептрон - невелика разница в конечном результате. [Ответ][Цитата]
Львович Сообщений: 303	На: Что после перцептрона? Добавлено: 21 дек 06 16:05 to NewPoisk: >Алгоритм очень простой: если прогнозируемые моделью мира развитие событий совпадает с реальными событиями, то значит модель построена правильно. Все дело в том, что для этого система должна нам как-то сообщить о своих прогнозах и после этого мы будем сравнивать совпало/нет. Согласитесь, здесь огромное поле для произвола! И этим выгодно пользуются гадалки, прорицатели, астрологи и т.п. Но это не научный подход. Кстати человек тоже случаеся ошибается в предсказаниях, то есть мы не можем претендовать на обсолютно точное предсказание? Значит достаточно некоторого процента точных предсказаний? Какого? Я считаю, что существует конечный алгоритм, такой, что для любого КОНЕЧНОГО МИРА он после КОНЕЧНОГО времени обучения с использованием КОНЕЧНОГО объема памяти сможет абсолютно точно предсказать любой состояние этого мира. На самом деле это очевидно и легко доказывается. Но проблема состоит именно в минимизации этого времени обучения!!! Вот для этого и выдумываются разные predefined алгоритмы... > Поэтому ИИ сам не может узнать фундаментальные принципы мироустройства - законы природы, если мы сами не заложим их в него. А откуда мы-то их знаем - опять спросите вы? Ответ: это результат действия объекта 4-го порядка, т.е. души. А что Вы называете "фундаментальными принцпами мироустройства"? Что Земля плоская и стоит на трех слонах? Что Солнце вращается вокруг Земли? Что 2+2=4? Что мир описывается Интегральной Теорией NewPoisk''a? Полноте!!! Все это - в той или иной степени ПРИБЛИЗИТЕЛЬНЫЕ знания о мире. Все они на определенном этапе ПОЛЕЗНЫ и нужны! Они становятся вся более и более точными - хотя бы потому, что возрастает степень самоорганизации. Ах да, Вы считаете это воздействием "свыше". Могу Вас разочаровать, Илья Пригожин доказал обратное. И по сравнению с человеком (даже со всем человечеством!) в части познания Вселенную вполне можно считать бесконечной. И бесконечность не только в координатах, но и "вглубь" (микромир). >>тот же генетический алгоритм вполне не плохо справляется с угадыванием! В том-то и дело что плохо. Простейший пример: ГА не в состоянии даже вывести общую формулу нахождения корней квадратного уравнения. А ведь это 5-й класс... Опять лукавите! Для вывода этой формулы Природе потребовалось кажется... 4млрд. лет! [Ответ][Цитата]
daner Сообщений: 4605	На: Что после перцептрона? Добавлено: 22 дек 06 0:27 >>тот же генетический алгоритм вполне не плохо справляется с >>угадыванием! > >В том-то и дело что плохо. Простейший при >мер: ГА не в состоянии даже вывести общую формулу нахожден >ия корней квадратного уравнения. А ведь это 5-й класс... Здесь ключевое слово "вывести", это не значит угадать. Выводы не нужно подтверждать эмпирически, а вот угадывания надо. К тому же, я где то читал, что сделали систему доказательств геометрии. т.е. даешь ей аксиомы а она уже выводит из них теоремы. И кстати вывела эта система этих теорем ОГРОМНОЕ множество, многие даже были новыми, но в общем особо об этой системе не говорили , так как ничего революционного она вывести не смогла. К сожалению, не помню ее названия (читал в каком-то учебнике по дискретной математики в разделе "логика первого порядка"). А вообще, по поводу логике математических выводов, я смогу сказать больше, когда закончу читать книгу по "интуицызму". >>Начнем с того, что от линейной аппроксимации нейронная >>сеть вполне самостоятельно может перейти к более сложной ( >>добавив внутренние нейроны) > >Но алгоритм этого перехода >- ни что иное как все тот же алгоритмический фундамент. Ко- >торый нейронная сеть изменить, увы, не в состоянии. Ну, правильно!!! Скорее всего наш мозг делает это, тоже не на уровне нейронов. Хм... как бы объяснить свою точку зрения. Ну, это как моделирование не четкой логики на обычном компьютере. Компьютер работает на четкой логике, но с помощью структур данных, может делать вычисления, используя не четкую логику. На мой взгляд, так же и мозг. Он работает по своим правилам (аппроксимация которых и есть НС.), а все остальные способы они осмысленны на основе структур составленных по этим правилам. Современные НС. слишком пока "хилые", на мой взгляд, что бы повторить данный "подвиг". >>а полиномной аппроксимации вполне достаточно для любых непре >>рывных функций > >Это не выход. Для достижения приемлемой >точности придется вводить полиномы 1000-го и более порядков. > А это - катастрофически растущие расходы на память и со >ответственно быстодействие. Короче говоря проще в таком сл- >учае по-простому запоминать как перцептрон - невелика разница в конечном результате. разница велика, но не в этом дело. По поводу приемлемой точности : сомневаюсь, что человек способен точно вычислять какие-либо функции. Вы даже 1023502*433234=? приблизительно не сможете вычислить без применения специальных алгоритмов, а это уже будет вывод не вашего интеллекта, а скорее простое следование инструкциям. На мой взгляд, все выводы человека приблизительны. В общем, я предлагаю разделять алгоритмы решений и нейронные сети, так же как сей час мы разделяем алгоритмы программ и алгоритмы работы процессора. Не большой вопрос к участникам: Собаку, кошку, лошадь и т.д. (т.е. животных) вы считаете интеллектуальными объектами? Если да, то 5-ий класс это Интел. намного более высокого уровня чем Интел. , скажем, собаки. И современному ИИ до туда еще далеко!!! (мы пока на уровне насекомых). Но я считаю, что работает он абсолютно на тех же принципах, что и человеческий. [Ответ][Цитата]
NewPoisk Сообщений: 3745	На: Что после перцептрона? Добавлено: 22 дек 06 8:50 Львович >Все дело в том, что для этого система должна нам как-то сообщить о своих прогнозах и после этого мы будем сравнивать совпало/нет. Никто никому ничего сообщать не собирается, ИИ - по определению автономно работающее от человека устройство. Система сама будет определять меру совпадения. Сделать совсем несложно: сравнить экстраполяцию функции Ri=M(Ri-1,Ei-1) с ее действительными значениями. Ri - состояние рецепторов в i-й момент времени, Ei - эффекторов, M - внешний мир. >Кстати человек тоже случаеся ошибается в предсказаниях, то есть мы не можем претендовать на обсолютно точное предсказание? Значит достаточно некоторого процента точных предсказаний? Какого? Указание точного процента - тоже предсказание. >На самом деле это очевидно и легко доказывается. Не спорю. Но вы не учитываете два существенных момента: а) реальный мир бесконечен б) в нем существуют неопределенные объекты 2-го порядка, т.е. неоднозначные функции вида y=arcsin(x), они же генераторы случайности (в этом случае будет что-то примерно y=arcsin(t)) >Современные НС. слишком пока "хилые", на мой взгляд, что бы повторить данный "подвиг". Понятно. Не знаю, может вы и правы. Но мне все-таки кажется что в ИИ должно быть что-то бОльшее алгоритма. >Илья Пригожин доказал обратное. Ссылку. >Для вывода этой формулы Природе потребовалось кажется... 4млрд. лет! Во-первых не для вывода, а для угадывания. Во-вторых: а) есть и масса других подобных формул б) скорость их генерации (я говорю о фундаментальных открытиях, пусть и мелких) не очень-то зависит от степени развития цивилизации. При условии всеобщей грамотности населения (как это случилось в 19-м веке - "веке прогресса" и веке начала НТР) скрость стабилизировалась и слабо зависила от дальнейшего насыщения цивилизации техникой. А сейчас и вовсе замедлилась. Все это никак не вяжется с теорией что будто бы скорость прогресса интеллектуального устройства тем больше, чем больше оно накопило знаний. Хотя, признаю, все это доказуемо только практически. daner >И кстати вывела эта система этих теорем ОГРОМНОЕ множество, многие даже были новыми, Это был бы фурор, и очень странно что он не стал широко известен в прессе. Поэтому не верю, или доказывайте ссылкой на официальный источник. >В общем, я предлагаю разделять алгоритмы решений и нейронные сети, так же как сей час мы разделяем алгоритмы программ и алгоритмы работы процессора. Что это даст? Принципиально-то они - одно и тоже. >Собаку, кошку, лошадь и т.д. (т.е. животных) вы считаете интеллектуальными объектами? Безусловно. Даже бактерии интеллекутальны. Вообще говоря тут нужно строгое определение интеллекта. >Но я считаю, что работает он абсолютно на тех же принципах, что и человеческий. А я считаю что по большей части нет. Фундаментальные принципы и вправду одинаковы, но и только. Это как принцип создания подъемной силы у птицы и самолета один и тот же, но конструкция качественно различны. Разве нам нужен слабый ИИ уровня кошек? Нет! Нужно нечто, превосходящее даже не человека - все человечество. И намного. Иначе бесполезно, иначе нет и смысла его создавать. [Ответ][Цитата]
daner Сообщений: 4605	На: Что после перцептрона? Добавлено: 22 дек 06 14:51 >>И кстати вывела эта система этих теорем ОГРОМНОЕ множество, >> многие даже были новыми, > >Это был бы фурор, и очень стр- >анно что он не стал широко известен в прессе. Поэтому не верю, или доказывайте ссылкой на официальный источник. Еще раз повторюсь, что не помню как называлась система, но ничего в ней необычного не было. Есть конкретные способы доказательств теорем, эти способы известны в логике даааавным давно, но естественно, что их применение это NPC. Я уже сказал, что система не смогла доказать ничего революционного. По-этому и особой шумихи в этом плане не было. Кстати, это не что то новое, это довольно давно было, и с научной точки зрения все что они тогда сделали, это повысили производительность доказательств (типа как А* для поиска). Если вы хорошо присмотритесь, то особенность открытий человека в том, что они делаются направленно. А эта система, всего лишь доказывает теоремы. Я о ней написал только для того, что бы показать, что выводы теорем, функций и т.д. весьма алгоритмичны и не требуют "СУПЕР" интеллекта. >>В общем, я предлагаю разделять алгоритмы решений и нейронные сети, так >>же как сей час мы разделяем алгоритмы >>программ и алгоритмы работы процессора. > >Что это даст? Принципиально-то они - одно и тоже. Это разные уровни абстракции. Если пытаться осознать работу Matlab на уровне ADD,MUL,MOV и т.д. Вы не сможете "разглядеть леса из-за деревьев". Современные нейронные сети "слабы". Это как калькулятор по отношению к P-IV. Но (ИМХО) они будут основой тех сетей (высоко структурных), которые смогут применять алгоритмы решений и алгоритмы для генерации новых алгоритмов. >Безусловно. Даже бактерии интеллектуальны. Вообще говоря >тут нужно строгое определение интеллекта. Вы знаете, что существует бактерия, у которой всего 4 нейрона? и все что она может, это "убегать" от кислоты. Интеллект таких бактерий современные нейронные сети уже давно превосходят. Я это к чему? А все к тому, что (ИМХО и не только) вычислительных мощностей не хватает, что бы человека догнать и перегнать. Но это не пробел в теории (т.е. пробелов еще много, я о принципиальных), а не соответствие практики. >>Но я считаю, что работает он абсолютно на тех же принципах, >> что и человеческий. > >А я считаю что по большей части не >т. Фундаментальные принципы и вправду одинаковы, но и толь >ко. Это как принцип создания подъемной силы у птицы и само >лета один и тот же, но конструкция качественно различны. > Разве нам нужен слабый ИИ уровня кошек? Нет! Нужно нечто, п >ревосходящее даже не человека - все человечество. И намного. >Иначе бесполезно, иначе нет и смысла его >создавать. Я считаю, что ИИ уровня кошки, был бы вполне полезен!!! Так как не забывайте о том, что если иметь возможность ставить перед таким ИИ определенные цели, это был бы оооочень полезный помощник для человека (исследование космоса, океана, автопилоты, няньки, охрана, поиск и спасение пострадавших в трудно доступных местах и т.д. и т.п) я думаю, трудно переоценить такую помощь. Я не отрицаю, что это не должно быть пределом, и нужно стремится к совершенству... но с трудом верится, что получится перепрыгнуть через "ступеньку". Что по поводу принципов : а где по вашему кончается "махание крыльями" ? на воронах, на дельфинах или на приматах? и как вы можете определить этот переход? [Ответ][Цитата]
Андрей Сообщений: 3943	На: Что после перцептрона? Добавлено: 22 дек 06 15:50 daner >> существует бактерия, у которой всего 4 нейрона Не смог пройти мимо. Это шутка такая или просто невежество зашкаливает? А может я чего-то не знаю?.. [Ответ][Цитата]
daner Сообщений: 4605	На: Что после перцептрона? Добавлено: 22 дек 06 16:59 Цитата: Автор: Андрей daner >> существует бактерия, у которой всего 4 нейрона Не смог пройти мимо. Это шутка такая или просто невежество зашкаливает? А может я чего-то не знаю?.. Прошу прощение за неточность. Это вы правы, у бактерий нейронов быть не может, так как они одноклеточные. Я имел ввиду, что существует организм, в котором нервная система представлена всего несколькими нейронами. сразу скажу, что попробовал найти его название, но не смог отыскать в Интернете, вообще, где что-либо говорится о нервной системе у простейших многоклеточных. [Ответ][Цитата]
гость 85.250.250.*	На: Что после перцептрона? Добавлено: 22 дек 06 17:26 Классический пример мало-нерво-клеточных это нематоды. У самого известного и изеченного из них есть 302 нейрона http://www.wormatlas.org/MoW_built0.92/nervous_system.html#neurons [Ответ][Цитата]
гость 85.250.250.*	На: Что после перцептрона? Добавлено: 22 дек 06 17:47 (Дима) Для англочитающих, вики неплохо описывает статус в области решения теорем. Как всегда многие (даже те до сих пор не были решены людьми) теоремы решить и даже открыть легко. Многие сложно. Многие легко но долго (НПС). А многие непонятно как. В первом и во многих вторых случаях компьютеры уже давно делают это намного лучше человека (включая нахождение принципиально новых полезных решений и задач). В остальных - нам еще много чего осталось [Ответ][Цитата]
гость 85.250.250.*	На: Что после перцептрона? Добавлено: 22 дек 06 17:47 http://en.wikipedia.org/wiki/Automated_theorem_proving [Ответ][Цитата]
Львович Сообщений: 303	На: Что после перцептрона? Добавлено: 23 дек 06 8:38 >>Все дело в том, что для этого система должна нам как-то сообщить о своих прогнозах >и после этого мы будем сравнивать совпало/нет. > >Никто никому ничего сообщать не собирается, ИИ - по определению автономно работающее >от человека устройство. Система сама будет определять меру совпадения. Сделать >совсем несложно: сравнить экстраполяцию функции Ri=M(Ri-1,Ei-1) с ее действительными >значениями "Сама садик я садила - сама буду поливать"... Я мы с Вами тут совершенно ни причем? Если ИИ никак не проявит в отношении нас свой интеллект (прямо или косвенно), то мы о нем никогда ничего не узнаем. Каким прибором и с каких "проводов" Вы собираетесь "снимать" значение Ri? Мы, конечно, можем "поручить" ИИ решать задачу предсказания и по ее результатам сверять насколько точно он предсказывает. Но возникает вопрос, как мы "объясним" ИИ что мы хотим от него именно предсказания? >>Илья Пригожин доказал обратное. >Ссылку. Например:http://www.scintific.narod.ru/nlib/books/prigozhin1.djvu >Все это никак не вяжется с теорией что будто бы скорость прогресса интеллектуального >устройства тем больше, чем больше оно накопило знаний. Хотя, признаю, все это >доказуемо только практически. Сначало надо определиться, в чем будем измерять "скорость прогресса" и объем "накопленных знаний", и уже потом искать зависимости. Если эти понятия строго формализовать, то думаю, можно получить и теоретические доказательства. >>В общем, я предлагаю разделять алгоритмы решений и нейронные сети, так же как сей >час мы разделяем алгоритмы программ и алгоритмы работы процессора. > >Что это даст? Принципиально-то они - одно и тоже. Принципиально лишь в том, что и то, и другое алгоритм. Более того - теоретически КОНЕЧНЫЙ алгоритм, т.е. с конечним числом состояний. И ограничен он объемом доступной памяти компьютера. Но во-первых, объем памяти современных компьютеров настолько велик, что жаловаться на ее недостаток в программах ИИ просто грех (на самом деле теперь жалуются на недостаток быстродействия и ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЙ принцип: "нам бы повысить скорость раз в ...дцать и ИИ комбинаторный взрыв не страшен - но это оступление) А во-вторых алгоритму ничего не мешает НАРАЩИВАТЬ СВОЮ ПАМЯТЬ, используя внешний мир - примерно так, как мы используем книги, кассеты, копмьютеры. А вот это уже принципиальный момент - он теоретически снимает ограниченность алгоритма вообще! А минимальный набор базовых операций И и НЕ позволяет построить сколь-угодно сложный алгоритм, в том числе и саморазвивающийся. [Ответ][Цитата]
гость 89.139.236.*	На: Что после перцептрона? Добавлено: 23 дек 06 9:36 (Дима) >>Все дело в том, что для этого система должна нам как-то сообщить о своих прогнозах Да, как я уже писал (хотя я в общем не поддерживаю теорию newpoisk, относительная объективная проверка возможна если 1) Мы можем точно считывать значения сенсоров непосредственно перед тем как они принимаются в обработку алгритмом 2) Алгоритм может выдавать свои предсказания в виде следующего значения его же сенсоров. Первое условие выполнить легко почти в любой среде. Второе требует наличия у алгоритма очень определенного типа вывода. "Объеснить" это примитивному алгоритму пока малореально, это должно быть вложенно. Хотя весь смысл в обучении многих сетеподобных алгоритмов это как раз и есть такое "объяснение". Но если оба условия выполняются можно объективно измерить точность предсказания. Хотя остается открытым как его тестеровать чтобы узнать что предсказание точно не только в очень узкой ситуации. > "А минимальный набор базовых операций И и НЕ позволяет построить сколь-угодно сложный алгоритм". Так же как алгоритму ничего не мешает наращивать память, используя внешний мир, он может и наращивать возможность манипулирования подобно тому как человек использует орудия труда. Теоретически даже компьютер подключенный к интернету и использующий 2 десятка базовых операций может построить ракету и улететь в космос. Но одна из основных проблем тут это гигантская пропасть в сложности между активными операциями которые компьютер может сделать непосредственно (такими как запись числа в память или сложения двух чисел) и теми которые компьютер может сделать в принципе через довольно сложную связь с окружающим миром автоматическое осознание которой далеко не тривиально. Я вижу как одну из основных проблем в том что несмотря на то что на сегодня у алгоритмов есть гигантский объем пассивных знаний у них практически нет возможности к приобретению знаний активно путем эксперимента. Большинство систем которые позволяют алгоритмам экспериментировать либо очень специфичные (требующие конкретного решения в узкой области) либо очень общие (такие как эволюционные игры life). Поэтому и хочется создать что то где у алгоритма бы существовала бы намного большая способность к зксперименту, например предложенное мной на http://ai.obrazec.ru/forum/viewtopic.php?t=948 [Ответ][Цитата]
Львович Сообщений: 303	На: Что после перцептрона? Добавлено: 23 дек 06 16:59 >относительная объективная проверка возможна если... На самом деле у меня есть концепция "объективной проверки", но я надеялся, что есть другие варианты. Пока они не убедительны. Для ИИ это дастаточно просто: помещаем его в некоторую среду, "ставим задачу" (цель)со скалярным результатом, обеспечиваем мотивацию (способ будет зависеть от конструкции), ждем некоторое время, измеряем скалярную величину результата. Теоретически мы должны помещать ИИ во все возможные среды и задавать все возможные цели, но практически это невозможно, поэтому реально ограничиваются небольшим набором сред и целей. Вам это ничего не напоминает? Да подобным же образом мы определяем интеллект человека (тесты, экзамены и т.п.). И именно таким образом мы будем отбирать кандидата на работу (а для чего же нам еще нужен ИИ?). И нам будет глубоко плевать, хорошо он "предсказывает будущее" или нет, конечно, если его работа не будут с этим явно связана. >Но одна из основных проблем тут это гигантская пропасть в сложности между активными операциями которые компьютер может сделать непосредственно (такими как запись числа в память или сложения двух чисел) и теми которые компьютер может сделать в принципе... Точно так же, как пропасть между функциональностью одного нейрона и функциональностью человека. Проблема ИИ, действительно, в том чтобы найти "базовый" алгоритм, способный к дальнейшему бесконечному самомовершенствованию. >Поэтому и хочется создать что то где у алгоритма бы существовала бы намного большая способность к зксперименту Ну так и напишите ТАКОЙ алгоритм. Все дело в том, что кроме исследования проблемы ИИ, ТАКОЙ алгоритм людям НЕ НУЖЕН. А нужен покорный и пунктуальный слуга! И до сих пор люди создавали именно такие алгоритмы. (Меня например, действительно, раздражает, когда, Excel "интеллектуально" начинает предлагать заполнение ячеек совсем не тем, чем мне надо.) Поэтому и складывается впечатление, что алгоритм принципиально не может самосовершенствоваться, познавать мир и т.п. [Ответ][Цитата]
daner Сообщений: 4605	На: Что после перцептрона? Добавлено: 23 дек 06 22:24 >Меня например, действительно, раздражает, когда, Excel "интеллектуально" начинает предлагать заполнение ячеек совсем не тем, чем мне надо. А вас не раздражает когда в магазине вам предлагают не то что надо? или у продавщицы интеллект отсутствует? по поводу безграничных ресурсов: Ну и что, что они безграничны? а сколько времени на поиск информации уйдет? Быстродействие компьютеров при высокой параллельности оооочень слабое и даже если вдруг такой компьютер начнет интеллектуально думать, то мы просто этого не заметим. А ему видь еще обучиться надо!!!! инстинкты приобрести. В общем, через пару миллиардов лет, он начнет делать ракету, только боюсь, ждать столько никто не будет. да и не разобрались мы еще пока досконально в принципах построения нейронных сетей, а значит, сами правильную структуру пока создать не можем, а если угадывать... ну природа ДОЛГО "пыталась", пока "угадала". [Ответ][Цитата]
Стр.5 (6): 1  2  3  4  [5]  6 << < Пред. | След. > >>