Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.14 (17) << < Пред. | След. > >>    Поиск:
Автор	Тема: На: ИИ это:
гость 95.84.144.*	На: ИИ это: Добавлено: 11 янв 15 16:15 Цитата: Автор: гость 95> восстановление векторных плотностей это также несистемно (сверхредуктивно) как и попытки 'свести' 'всю' проблематику, скажем, к распознаванию образов. В принципе и задачи управления, поиска решения задачи, планирования, принятия решения, построения интерпретации текста etc можно свести к распознаванию 'правильного' образа управления, решения, плана, интерпретации.. за скобками оставлены только два вопроса (и они главные) - как синтезировать соотв. образы и как выбирать правильные критерии 'правильности'. так и тут - восстанавливать можно по-разному и альтернативно - проблема критериев остается, проболема обработки плотностей остается (жадные решения по плотностям не есть универсально хороший подход). 'мудрого' хочется спросить - откуда он знает как 'на самом деле'? вроде, сама такая поза есть показатель удаленности от мудрости.. Понимаю к чему Вы, спорить не стану, так как предмет обсуждения слишком нечеток, чтобы строить на нём доказательства и цепочки силлогизмов, всё будет сыпаться и разлетаться серпантином смыслов, в лучшем случае получится просто интеллектуальное шоу, не более. Честно скажу, интуитивно-эмоционально, мне так бы очень хотелось))) Чтобы всё свелось к распознаванию образов. Такая проекция на мой взгляд наиболее «абсолютна», так сказать… Динамические описания в чем то ущербны, не люблю «время» и сущности с его участием, стараюсь от него избавиться и «видеть» «всё сразу», а в таком ракурсе остаются только «пространство» и распределения. Конечно, если копать дальше то никакого пространства тоже не было, что точно ЕСТЬ, так это некоторое множество, которое так организованно функциями взаимосвязанности элементов, что благодаря этим взаимосвязям можно говорить об абстракции пространства и времени, разделяющих и объединяющих эти элементы, возможно и множества нет, а есть только функции взаимосвязи, этакие функции от функций от функций… «мудрого» привёл как пример, опять же эмоционально, хотя… Всё из за лени, всё из за желания «всё пересчитать» и расслабиться… [Ответ][Цитата]
гость 78.25.121.*	На: ИИ это: Добавлено: 12 янв 15 2:39 да, вас можно понять. Но, все-таки, помимо собственно РО есть еще подготовка образа, менеджмент образной памяти, распоряжение образом, контроль распорячжения образом, общий контроль над системой.. если рассматриват переменные распределения то от временного фактора не избавиться. обучение, восстановление распределения есть процесс как не крути. другое дело, что время можно метрировать не внешним физическим эталоном, а, скажем, изменением энтропии (внутренее, собюственное время). время как глобальный оператор упорядочивания ансамбля событий, конечно, не сразу этот оператор стал глобальным. Обсуждение системогенеза локального оператора времени может увести очень далеко от проблем информатики.. [Ответ][Цитата]
гоcть Сообщений: 87	На: ИИ это: +2 Добавлено: 07 мар 15 6:44 Ладненько, подытожим обсуждение, свежим не замыленным взглядом. Какие выводы напрашиваются из данной дискуссии? Очевидно, существует множественность свойств и интерпретаций, приписываемых интеллектуальным системам, это главный источник споров и разногласий. Как в той басне про лебедя, рака и щуку, отсутствует когерентный настрой. У разных участников разные концептуальные и методологические фавориты, которые порабощают их разумы конвергентным мороком и не дают видеть беспристрастно общую картину. И так как каждый из нас продукт деятельности варианта такой системы(своего ЕИ), то мы абсолютизируем его и не охотно рассматриваем синтетичность и условность его сути, отказываясь видеть простые его составляющие в аналитической декомпозиции, будучи увлечёнными сложным эмерджентным эффектом, как привычной «первичной» абстракцией, аксиомой. Наш интеллект наш базис, точка отсчёта и поэтому так сложно его демистифицировать. Подобно изучению фрактала, на любых масштабах можно видеть с одной стороны похожие, но всё же разные формации, а значит в зависимости от целей, акцентироваться либо на сходствах либо на различиях. Говоря об сущностных свойствах, первое о чем упоминают это ОБУЧАЕМОСТЬ . То есть возрастающая функция некоторой меры валидности модели(лей) «генерируемой» интеллектом из данных, в зависимости от роста мощности обучающей выборки. Это важный момент, алгоритм переработки данных таков, что чем больше данных тем качественнее модель, в какой то момент рост может остановиться но не развернуться! В некотором смысле, работа интеллекта это продвинутый парсинг, рафинирование информации до максимально удобного представления. Само по себе «обучение» проекция одного представления данных в другое, более ёмкое и удобное. Я бы назвал обучаемость главным свойством интеллекта. Функция «качества» выдаваемых моделей, от количества получаемых данных, возрастающая. Форму этого определения возможно нужно будет чуть подрихтовать, но важно НЕ недооценить его смысл из-за кажущейся тривиальности. Это тот тригер который отличает именно интеллект от другой функции, отображения, фильтра и тд. В такой формулировке может смущать термин «качество», что это вообще? Тут мы приходим ко второму основанию(IMHO) сущности интеллектуальных систем. Качество это некоторая функция от модели, количественная мера её утилитарных характеристик . Реализаций бесконечно, общая суть в том, что бы было «больше хорошо, меньше плохо», обычные функционалы качества, такие как эмпирического риска, правдоподобия и тп. как примеры. Дабы провести параллели с иными интерпретациями такого толкования интеллектуальных систем, можно сказать что качество это аналог цели, тех целей что фигурируют часто в ИИшных теориях, но я бы не использовал этот термин так как он обычно отражает только «верхушку айсберга» от концепта «качества моделей», которое включает в себя целый системный спектр действий динамического характера, объединённый только общим смыслом. Цели же как правило «объективны» это некоторое состояние системы, а не динамическая функция от неё. Но я не буду отвлекаться на такие подробности так как разговор о сути. В итоге: Рост качества моделей от количества данных, при заданной функции качества. Очень важно понять, что интеллект не существует в ином случае, данную концепцию можно только дополнить, но не редуцировать. Система, которая не имеет способа определения качества моделей, как и не возрастающим типом зависимости от количества данных, не есть интеллектуальная. А значит ядро ИИ должно реализовывать(как минимум) два принципа: Уметь определить качество модели и выбрать(найти) с максимальным значением(лучшую). Это главная суть ИИ, остальное присказка и менее существенные детали(IMHO). [Ответ][Цитата]
void Сообщений: 146	На: ИИ это: Добавлено: 08 мар 15 3:27 Цитата: Автор: гоcть подытожим обсуждение... Непонятно что Вы имеете в виду, в чем новизна суждений. Вроде как это базовые принципы машинного обучения, ели не придираться к деталям. Пример наверно нужен, как было и что получилось. Потому как больно напоминает классику Цитата: Автор: T.M.Mitchell Machine Learning. McGraw-Hill, 1997 Говорят, что компьютерная программа обучается на основе опыта E по отношению к некоторому классу задач T и меры качества P, если качество решения задач из T, измеренное на основе P, улучшается с приобретением опыта E. [Ответ][Цитата]
гость 78.25.122.*	На: ИИ это: Добавлено: 08 мар 15 3:44 г.> подытожим очень правильный заход. > ..при заданной функции качества глупцы будут кидаться какашками, но я еще раз скажу - суть (по логике 'подытоживания') как раз в 'самоорганизации' функционала качества - причем известные степени 'интеллектуальности' cистема достигает и при 'слабых', 'несформированых', 'неконсистентных', 'палиативных', 'ситуационных', 'нечетких', 'недоопределенных' etc etc функционалах качества. (как бы качество в каком-то виде так или иначе проявляется, а функции качества в аналитическом виде 'пока' нет). [Ответ][Цитата]
гость 85.25.103.*	На: ИИ это: Добавлено: 08 мар 15 5:31 Цитата: Автор: гоcть Рост качества моделей от количества данных Если перевести на русский язык, то получится “Знание пропорционально опыту”, а это не верно, в частности Сократ говорил “Я знаю что ничего не знаю”, круги рисовал, показывая что опыт как раз таки расширяет границу неведомого, а не сужает её. Поэтому говорить о росте знания с опытом нельзя, как о закономерности ЕИ. [Ответ][Цитата]
гость 78.25.121.*	На: ИИ это: Добавлено: 08 мар 15 5:55 тут есть та особенность что одно дело количественный экстенсивный рост знания, а другое - качественный рост (меры успешности/результативности, эффективности, продуктивности, востребованности и др.). Гость-подытоживатель говорит о последнем. 85. прав в том, качественная эволюция знания происходит не только с ростом опыта (данных), но и автономно (реорганизация по внутренним механизмам). как бы даже дважды автономно - c опытом агент научается распознавать источники более качественых моделей.. [Ответ][Цитата]
гоcть Сообщений: 87	На: ИИ это: +2 Добавлено: 10 мар 15 2:11 Цитата: Автор: void Непонятно что Вы имеете в виду, в чем новизна суждений. Вроде как это базовые принципы машинного обучения, ели не придираться к деталям. Пример наверно нужен, как было и что получилось. Потому как больно напоминает классику Нет, я НЕ имел в виду только ML, к тому же в данном «классическом» определении сущности (E,T,P) несколько не оптимально выбраны, особенно туманен тн. «опыт» (IMHO). Опыт как структура, предположительно содержит внутренние механизмы манипуляции данными, это не просто данные, что только запутает рассуждение. В моей концепции в основе есть только множества: данных(информация) «I», алгоритмов(функций) «F» и функционал качества «p». И я говорю: Матожидание отношения приращения качества (Δp) к приращению количества данных(Δ|I|), величина ВСЕГДА положительная. Вот так примерно: Первое самое существенное свойство интеллектуальных алгоритмов, необходимое и достаточное условие свойства интеллектуальности системы. Отличие ЕИ и ИИ, от любого другого преобразования над данными. Хотя логически оно просто говорит о динамической оптимизации, свойстве системы извлекать и накапливать ценные регулярности, из данных по мере их поступления. Второе условие, о минимизации информационной мощности пространства алгоритмов и результирующего отображения. Без первого всё рушится, оно – суть интеллекта, но тем не менее второе не менее весомо, без него сам вопрос целесообразности интеллектов, как вычислителей с ограниченными мощностями, размывается, так как при бесконечных вычислительных мощностях понятие «оптимизация» играющая главную роль в наших построениях, теряет смысл. То есть первичное свойство интеллекта это утилитарная кумуляция, все живые существа им обладают, так например в распределённых случаях, как у растений или простейших, системная интеллектуальность, не индивидуальна для каждого существа, а распределена на весь вид и во времени, но механизм тот же. Интеллект так сказать «питается» информацией, перерабатывая её в структурную эффективность. Ещё раз другими словами: Интеллект – свойство структуры выделять и накапливать утилитарные информационные шаблоны. Аналогия с обычным потреблением полностью релевантная, точно также как организм строит свою структуру комбинируя «полезные» химические формации пришедшие к нему из вне, так и «разум» создаёт выгодные ему информационные конструкты, оптимизируюсь по минимальному действию, в следствии материальных ограничений на вычислимость. [Ответ][Цитата]
гоcть Сообщений: 87	На: ИИ это: Добавлено: 10 мар 15 2:15 Цитата: Автор: гость Если перевести на русский язык, то получится “Знание пропорционально опыту”, а это не верно, в частности Сократ говорил “Я знаю что ничего не знаю”, круги рисовал, показывая что опыт как раз таки расширяет границу неведомого, а не сужает её. Поэтому говорить о росте знания с опытом нельзя, как о закономерности ЕИ. Цитата: Автор: гость тут есть та особенность что одно дело количественный экстенсивный рост знания, а другое - качественный рост (меры успешности/результативности, эффективности, продуктивности, востребованности и др.). Гость-подытоживатель говорит о последнем. 85. прав в том, качественная эволюция знания происходит не только с ростом опыта (данных), но и автономно (реорганизация по внутренним механизмам). как бы даже дважды автономно - c опытом агент научается распознавать источники более качественых моделей.. А я ничего ни говорил о деталях механизмов аппроксимации данных, внешних, производных и сгенерированных, речь идёт только об эффективности этого процесса, валидированного с помощью функционала качества, который учитывает, вообще говоря релевантность некоторому «внешнему процессу», по отношению к системе и качество его синтеза(симуляции) с точки зрения количества потраченных вычислительных ресурсов. Никто не запрещает само оптимизацию любой степени вложенности, когда «внешней задачей» будет сама система, её характеристики. Но пока разговор только о «ядре». На самом деле я не мистифицирую антропные само-рефлексии, как нечто прям таки бифуркационное как для синтеза ИИ, например сложно не увидеть в многослойной нейросети, или любом другом многоуровневом процессе извлечения «признаков из признаков» намёки на подобную логику, а выделение этого в некую отдельную систему как по мне нечто «косметическое», такие процессы «пере-отражений» происходят так или иначе, поэтому «метовость» возникает сама, даже если её не создавать специально. [Ответ][Цитата]
гость 78.25.121.*	На: ИИ это: +1 Добавлено: 10 мар 15 7:22 гость-подытоживатель> есть недоумения. нежадные стратегии могут реализовываться (в принципе) и на уровне матожидания (по локальному набору отношений соотв. приращений), вообще, понятие 'глобального' матожидания в вашем смысле кажется не вполне понятным.. грубо говоря, отрицательные приросты полезности на каких-то группах (доменах) данных могут тянуться за счет больших выигрышей в качестве на других доменах.. или система на определенном этапе развития может переживать отрицательный прирост полезности за счет положительного вклада будущего в накопленный итог.. на уровне отдельной особи может и не реализоваться положительный общий (глобальный) итог, тогда глобальность нужно отнести к популяционному уровню.. получаются как бы слои - ансамбли (для взятия матожидания) на уровне индивида (его данные и алгоритмы/программы) и на ур. популяции.. по поводу минимизации суммы - сумма равновзвешенная, если вводится взвешенная (несимметричная) сумма, то параметр взвешивания ведь влияет на положение минимума? (cимметрический случай нужно обосновать). > свойство интеллекта это утилитарная кумуляция да, но насколько немонотонная? (монотонность это идеализация), ведь есть польза как от накопления, так и от обобщения, очистки (прореживания) памяти, смены утилитаристких приоритетов.. насколько хорошо достаточно очевидное первое приближение в качестве такового? (переход к высшим поправкам может быть затруднен неудачным выбором первого приближения). [Ответ][Цитата]
гость 78.25.120.*	На: ИИ это: Добавлено: 10 мар 15 12:50 вообще, идея с тройкой (F,p,I) кажется здравой, затык только с определением полезности.. идея с матожиданием тоже красивая, но условия нужно бы дополнить и ограничениями на отрицательную вариацию полезности (если допустить немонотонность) - чтобы не выходить за границы потери 'жизнеспособности'.. второе условие тоже нужно продумать по-тщательнее.. [Ответ][Цитата]
Калитеран Сообщений: 585	На: ИИ это: Добавлено: 10 мар 15 16:19 Цитата: Автор: гоcть =2 свойства ИИ… Хммм, интересно, интересно… Необходимые да, но достаточные ли? У первого неравенства МО нафиг, верно Хмур заметил, тут строгий “принцип насоса”, какой-то реверсный конечно шум может быть, но не в уравнении. Второе утверждение, дорабатывать нужно, там больше будет компонент и вряд ли имеет смысл их все перечислять и взвешивать, всё равно на общий случай вряд ли выйдет, возможно просто ввести некую сущность обобщающую вычислительные “потуги” системы и устремить её к нулю. А так вообще да… за чёткость и лаконичность респект! Но нужно развивать, рано итожить. [Ответ][Цитата]
ЭСГТР Сообщений: 8449	На: ИИ это: Добавлено: 10 мар 15 23:03 На самом деле, речь идёт о формализации понятия "Сложность". [Ответ][Цитата]
гоcть Сообщений: 87	На: ИИ это: Добавлено: 12 мар 15 7:15 мат ожидание действительно лишнее, согласен, оно имеет смысл для ансамблей, в норме конечно «опыт» должен только расти с ростом данных, по крайней мере, в контексте оценки данным функционалом качества. Так же солидарен с мнением, про оптимальный решатель, о минимизации вычислительного действия, которое записать только в общей форме, в виду большой вариации конкретных форм реализации. То есть:Имеем рост качества моделирования, при минимуме затрат. Пускай пока так, ещё что то добавить настолько же существенного, пока не вижу. По поводу «полезности», то есть выбора функционала качества, выбор конечно неоднозначный, который видимо решается примерно таким же оптимизационным способом, как и поиск по нему экстремумов от признаков. Как правило полезность это релевантность некоторым «внешним» данным, как расстояние в какой-то метрике, но в общем случае структура функци произвольна, с близкими свойствами к векторной норме, которую тоже нужно оптимизировать. В качестве практической реализации можно построить биржевого робота, как наиболее непосредственный способ имплементации ИИ «в жизнь». Импровизировать «эксперимент в реальном времени» процесса воплощения такой структуры, по пути уточняя наши первичные предпосылки по поводу ИИ. [Ответ][Цитата]
гость 78.25.122.*	На: ИИ это: Добавлено: 13 мар 15 0:43 void> о формализации ИИ(ЕИ) исходя из чего то подобному принципу наименьшего действия в Гамильтоновой механике, но в информационном контексте > Не думаю что возможна но одновременно зреет убежденность, что 'по-прстому' не получится, пространство энергия-информация-польза (p(I,U)) имеет несколько хитростей: как задать-определить пользу (способность оценивать пользу, вопрос ценности информации), как подойти к означенной информации (макроинформации, прагмасемантизированной информации) и как грамотно учесть то, что энергия и информация не являются независимыми факторами существования системы (переменные конверсионные коэффициенты). [Ответ][Цитата]
Стр.14 (17): 1  ...  10  11  12  13  [14]  15  16  17 << < Пред. | След. > >>