Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.1 (3) След. > >>    Поиск:
Автор	Тема: Среда обитания искусственного интеллекта
mserg Сообщений: 258	Среда обитания искусственного интеллекта Добавлено: 26 янв 08 12:07 Есть творческое предложение по созданию среды обитания искусственного интеллекта. Предлагается сделать ее со следующими характеристиками: • Среда обитания представляет собой множество задач • Типы задач должны быть самыми разнообразными • Сложность задач должна быть от тривиальных до самых сложных задач • Представление задачи состоит из ее формального описания и множества данных • Решение задачи каким-либо алгоритмом характеризуется функций, зависящей от количества израсходованных этим алгоритмом ресурсов (памяти и процессорного времени), а также оценкой расстояния до оптимума для задач с целевой функцией. Объем среды предполагается следующий: • Типы задач – несколько сотен • Всего задач (с учетом разных данных для одного и того же типа задачи) – от нескольких тысяч до сотен тысяч. • Объем дискового пространства – от сотен мегабайт до десятков гигабайт. В моем понимании, такая среда благоприятна для эволюции интеллекта. Предполагается, что можно сделать «начальную программу» искусственного интеллекта и запустить ее в эту среду. С течением времени начальная программа должна эволюционировать и решать все больше и больше задач. Каждый, кто имеет амбиции создания «начальной программы» искусственного интеллекта, сможет использовать эту среду. Впрочем, кто преследует более скромные цели, сможет легко получить для себя походящие наборы задач. Вот что мне хотелось бы получить от участников форума: A. Описания задач, ссылки на задачи, генераторы тестовых задач и т.п. Особый интерес представляют собой труднорешаемые задачи и задачи, для которых постановка задачи затруднительна (типа перевода с одного языка на другой) B. Пополнение базы задач C. Пополнение базы данных для задач Для участия в пункте B нужно знать хотя бы одно из трех (иначе мы просто не поймем друг друга): • Основания математики + практика • Язык Prolog • Язык Lisp Если требуется более детальная информация по представлению задач в среде или интерфейсу, то могу дать более детальное описание. Например, могу показать, как будут записаны задачи подбора n-го члена последовательности, задача распознавания символов, и т.д. Только заводите для этого отдельные темы с заголовком «Постановка задачи ...» + название самой задачи. А то, как обычно, в одной теме смешаются «Сахар, мед, дерьмо и пчелы, и... Евгений Тарасов»... [Ответ][Цитата]
daner Сообщений: 4593	На: Среда обитания искусственного интеллекта Добавлено: 26 янв 08 19:00 1. почему именно List & Prolog? Я понимаю, что они для лог.программирования, но это еще не причина ограничиваться именно ими. 2. не пойму почему вы это называете средой? Это просто протокол формализации задачи для агента. Среда есть условия, в которых нужно решать ту или иную задачу. Если вы говорите о среде как о симуляторе реального мира, то таких симуляторов огромное количество под разные нужны (какие-то лучше, какие-то хуже, какие-то ближе к реальности, какие-то удобней в экспериментах и т.д.). Большинство бесплатны, с кучей примеров. 3. посмотрите проект AIPolygon (http://groups.google.com/group/aipolygon). Возможно вам пригодится движок от него, для осуществления взаимодействия правил (задачи) с агентом. [Ответ][Цитата]
гость 89.208.11.*	На: Среда обитания искусственного интеллекта Добавлено: 27 янв 08 10:43 такая среда уже создана. это программная модель трехмерного пространства. т.е. та же самая среда, в которой существует ИИ-человек. [Ответ][Цитата]
mserg Сообщений: 258	На: Среда обитания искусственного интеллекта Добавлено: 27 янв 08 13:05 Вопроса об использовании List&Prolog не существует. Просто в случае необходимости я смогу объяснить понятиями этих языков запись условий задач (см. мое первое сообщение). Моя идея состоит в том, что благоприятные условия для развития интеллекта – это многообразие задач, которые он решает для собственного развития, и постепенно возрастающая сложность задач. Кроме того, в явной форме указываются «оценка интеллекта» (количество и качество решенных задач с учетом израсходованных ресурсов). Если фокус удастся, т.е. удастся построить «начальную программу», которая будет самостоятельно развиваться в данной среде (решать все больше и больше задач), то такая система может быть использована на практике. Уже пользователи смогут добавлять в среду свои задачи. В дальнейшем можно сделать интерфейсы для внешних сред – тогда задачи/данные динамически будут добавляться / удаляться в соответствии с условиями внешней среды. Но это потом, если удастся обеспечить саморазвитие «начальной программы» в «тепличных» условиях. Далее, понятие агентов в среде не используется. Если требуется, то разработчик может использовать агенты в своей «начальной программе» – ради бога – все что угодно. Если немного подумать, то среды имитации реального мира, всякие модели трехмерного пространства и т.п. не отвечают тем условиям, которые я перечислил. Нисколько не сомневаюсь, что существуют тысячи, если не сотни тысяч сред/имитаторов/моделей, но обсуждаема тема – не обзор и не сравнение этих сред. Мне нужна среда, СТРОГО отвечающая ВСЕМ условиям, которые я перечислил. В общем, очень прошу придерживаться темы, не смотря на то, что у всех есть свои идеи и представление, что будет работать, а что нет... [Ответ][Цитата]
daner Сообщений: 4593	На: Среда обитания искусственного интеллекта Добавлено: 27 янв 08 15:13 Цитата: Автор: mserg В общем, очень прошу придерживаться темы, не смотря на то, что у всех есть свои идеи и представление, что будет работать, а что нет... А я строго придерживался, и даже конкретно по пунктам. и снова по пунктам (последний ваш пост был весьма странным, мне хотелось бы понять с кем дело имеешь). Цитата: Далее, понятие агентов в среде не используется. Если требуется, то разработчик может использовать агенты в своей «начальной программе» – ради бога – все что угодно. И чем вам понятие агент не угодило? Агент есть ВСЕ что ощущает среду и может на нее влиять. Если же вы подразумеваете нечто иное... тогда поясните. Цитата: Если немного подумать, то среды имитации реального мира, всякие модели трехмерного пространства и т.п. не отвечают тем условиям, которые я перечислил. Ну вот и расскажите ваши "немного подумать". А то я вот подумал -- и принципиальных причин не вижу. Цитата: Моя идея состоит в том, что благоприятные условия для развития интеллекта – это многообразие задач, которые он решает для собственного развития, и постепенно возрастающая сложность задач. Кроме того, в явной форме указываются «оценка интеллекта» (количество и качество решенных задач с учетом израсходованных ресурсов). Что то я уже совсем не понимаю, что вы под средой понимаете. ну создайте формат .ini файла для стандартизированного описания всех* задач. и пусть все кто пишут, считывают условие задачи с этого файла и в перед (и это уж точно не агенты). Вы это имели ввиду? Вообще, среда это именно то, в контексте чего задаются условия задачи. Это описание возможных объектов, их взаимодействия и т.п. (не обязательно известные для агента изначально). Огромный класс интеллектуальных задач связан именно с поведением в реальном мире, а значит объекты должны быть похожи на реальные, а их взаимодействие должно напоминать физические законы. Сами понимаете, что графическое представление работы вашего алгоритма в такой среде, очень и очень важно для отладки и анализа работы программы(агента) вами написанной. И именно поэтому, 3D-графические-среды являются достаточно удобными инструментами для подобных исследований. Но так как это очень сложная среда, то и даже очень простые задачи в ней требуют определенных усилий. AIPolygon, упомянутый мной, реализация более простого подхода, на основе текстовой информации. Это не среда в полной мере, это движок для осуществления взаимодействия между средой/задачей и агентами. Поэтому, я реально не вижу проблем со средой (или вы плохо описали причины того, почему вы вообще этот топик открыли). Намного большая проблема заключается в написании саморазвивающегося алгоритма с теоретической точки зрения (т.е. среда в программном воплощении, здесь вообще ни причем). ------------------------------------- * ну всех ясно дело не получится, но скажем так большого класса задач. [Ответ][Цитата]
mserg Сообщений: 258	На: Среда обитания искусственного интеллекта Добавлено: 27 янв 08 20:36 Что мне хотелось бы получить от участников форума – я уже написал в первом сообщении. Ну, зачем мне предлагать движок, который мне не нужен? Зачем обсуждать со мной параметры среды? Я уже все для себя решил, конкретно поставил условия для среды. Среды с другими параметрами меня на данный момент не интересуют, пусть даже они очень замечательные. Я исхожу из идеи и под нее подбираю материалы, а не наоборот – «вот какая классная среда, подумай, как ее использовать». Мне сейчас не требуется быть информированным ни о классификации сред, ни об их количестве, ни о факте наличия примеров для них, ни о платности или бесплатности использования, ни возникающих теоретических и практических трудностях, ни об определении, что такое агент, и т.п. Дали бы лучше ссылки типа: «вот здесь база переводов в одного языка на другой, а вот тут генератор задач расписаний, а тут база данных, с помощью которой нужно сделать прогноз, и т.п.». Мне просто жалко своего (и не только своего) времени... ************ Но на вопросы я готов ответить. Вот что я могу сказать о контексте условий задач. Не уверен, что кто-либо что-либо поймет, но попробую кратно описать. Будет задан набор правил, с помощью которых (если задача не является неразрешимой) можно (хотя бы гипотетически) из исходного описания задачи получить решение. Это не совсем аксиоматическая система, т.к. очень важно требование эффективности, но в основном это так. Кроме этого, на основе «аксиом», определяется набор наиболее часто используемых функций. Агент (по вашему определению) будет видеть эти «аксиомы» и условия задач, сформулированных в терминах «аксиоматической системы» и с помощью функций. Агент может по «аксиомам» конструировать «теоремы», добавлять их к списку аксиом/теорем, упорядочивать список аксиом/теорем, удалять теоремы из списка. Кроме этого агент может сделать запуск, указав «аксиому/теорему» и задачу, а также предел эффективности (для каждой исходной задачи задается функция эффективности – см. мое первое сообщение). Результатом запуска могут быть: «нет решения», «найдено допустимое решение с эффективностью XXX», «задача решена с эффективностью XXX», «программа не эффективна». Т.е. интерфейс для агента чрезвычайно прост. Описание задач – дело нетривиальное. Я не знаю ни одного человека, который смог бы сделать описание задачи обучения распознаванию отдельных символов. А что говорить о более сложных задачах... Сама постановка задачи требует средств описания и отладки. В какой-то степени они у меня есть. Кроме этого, данные для некоторых задач могут быть весьма громоздки. Поэтому потребуется обеспечить эффективный способ доступа к данным. Скорее всего, это будет база данных. Полностью согласен, что самое интересное – это разработка саморазвивающегося алгоритма. Для себя я вывел условия, при которых это возможно. Поэтому, если для среды какое-либо условие не соблюдается, а мне ее предлагают, то у меня случается истерика :-) Формат сотрудничества такой – среда общая, «саморазвивающиеся алгоритмы» - здесь каждый сам за себя. [Ответ][Цитата]
daner Сообщений: 4593	На: Среда обитания искусственного интеллекта Добавлено: 28 янв 08 1:54 вам нужно просто набор задач??? ну так в чем проблема? идете на http://ls5-web.cs.uni-dortmund.de/~edelkamp/ipc-4/ и смотрите там раздел domains. Это и есть набор формализованных интеллектуальных задач, на разные вкусы. но это не называется созданием среды. Еще раз повторю, что среда это нечто другое, это не просто перечень задач в единой формализации. Среда есть условия, в рамках которых задачи и определяются. совет (можете не прислушиваться, это ваше дело). Выучите хотя бы общую терминологию. За сим, откланяюсь. Предложение ваше кажется мне столь тривиальным, что в нем нет особой нужны. Не задачи надо под алгоритмы формализовать, а алгоритму под задачи писать. И тогда проблем с такими простыми вещами как формализмом распознавания, возникать не будет. [Ответ][Цитата]
mserg Сообщений: 258	На: Среда обитания искусственного интеллекта Добавлено: 12 фев 08 18:06 Есть такое заболевание – эксгибиционизм, но, впрочем, форум посвящен другим проблемам, да и список заболеваний некоторых участников форума не исчерпывается одним недугом. Главный акцент нужно делать на том, что собираемые задачи должны обеспечить УСЛОВИЯ эволюции интеллекта (начальной программы). Представьте себе, что хотите подобрать множество задач для обучения любознательного ребенка, от простого к сложному, в разных областях задач/проблем. У меня большая просьба, пошевелить мозгами (у кого они есть), и подсказать задачи. Превращение множества задач в среду происходит с помощью характеристической функции для каждой из задач и возможностью «конструирования» и запуска программ решения задач. Насчет этого можно не беспокоиться, будут задачи - будет среда. [Ответ][Цитата]
Corwin Сообщений: 1324	На: Среда обитания искусственного интеллекта Добавлено: 12 фев 08 20:41 >Представьте себе, что хотите подобрать множество задач для обучения любознательного ребенка, от простого к сложному, в разных областях задач/проблем. У меня большая просьба, пошевелить мозгами (у кого они есть), и подсказать задачи. Ну как по мне то конкретные примеры обучения нужно подбирать под конкретный интеллект. Если это для программы, тогда лучше подбирать такие примеры которые будут ей наиболее приемлемы. А просто собрать несколько задач в одну кучу... ну думаю это не очень эффективно. Как примеры задач можно рассматривать тесты на IQ. Там можно найти несколько задач для решения которых нужно относительно немного знаний и где алгоритм решения присутствует в самих задачах (алгебраическая последовательность например). Также небольшой список возможных задач я писал в теме оценки интеллекта. Хотя думаю что для начального обучения лучше всего подходят примитивные рефлексивные задачи. [Ответ][Цитата]
mserg Сообщений: 258	На: Среда обитания искусственного интеллекта Добавлено: 15 фев 08 0:24 to Corwin. Эти задачи плохо подходят для обучения. Объясню почему. Но для начала нужно рассмотреть описание задач в том виде, в котором они будут находиться в базе задач. Рассмотрим задачу обучения функции not. Постановка задачи выглядит следующим образом: найти такую функцию f(x), что: f(1)=0 f(0)=1 minimize sizeof(f). т.е. функция f должна удовлетворять двум ограничениям и быть минимальной длины. В принципе, функции not(not(not(x))) и x xor 1 тоже подходят, но длина их больше чем длина not(x). Для конструирования функций, f в частности, нужно указать еще и допустимые правила их создания (какие типы данных могут использоваться, набор начальных допустимых функций, можно ли создавать новые функции, возможность рекурсии, связь между функциями и т.д.). По сути, должен быть использован некий язык конструирования функций и их интерпретации (вычисления). Для простоты будем предполагать, что язык содержит общепринятые методы создания функций. Перейдем к другой задаче. Вставить пропущенные цифры: 3 21 5 18 7 15 9 ? ? Задача формулируется так: найти такую функцию f(k) и переменные x и y, что f(1)=3, f(2)=21, f(3)=5, f(4)=18, f(5)=7, f(6)=15, f(7)=9, f(8)=x, f(9)=y, minimize(sizeof(f)) Скорее всего, решение данной системы уравнений даст: f(k)=if(k mod 2 = 1, 2+k,24-3/2*k) x= 12 y= 11 Может возникнуть сомнение, что задачи на логику – совершенно другие. Отнюдь: Каждая птица умеет летать. Ласточка - птица. Ласточка умеет летать. Тест: Каждая собака умеет гавкать. Такса - собака. Пусть p-птица, P-множество птиц, Q(p) – утверждение «птица умеет летать», k – ласточка, Q(k) – ласточка умеет летать. Тогда исходное описание будет таким: forall(p in P, Q(p)) and (k in P) and Q(k) Пусть r – собака, R – множество собак, S(r) – утверждение «собака умеет гавкать», t – такса. Тогда тест будет выглядеть так: forall(r in R, S(r)) and (t in R) Собственно, что требуется найти в задаче? Тест про собак нужно впендюрить в «исходные данные» про птиц. Т.е. нужно найти такие функции G и F, чтобы G(forall(p in P, Q(p)) and (k in P) and Q(k),r,R,S,t) = F(forall(r in R, S(r)) and (t in R), r,R,S,t) при этом длина функций должна быть минимальной: minimize(sizeof(G)+sizeof(F)) Решением этой задачи я ожидаю: G(E(p,P,Q,k), r,R,S,t)= E(r,R,S,t) | E(p,P,Q,k)= forall(p in P, Q(p)) and (k in P) and Q(k) F(H(r,R,S,t), r,R,S,t) = H(r,R,S,t) and S(t) | H(r,R,S,t)= forall(r in R, S(r)) and (t in R), т.е. функция G – это просто соответствующие подстановки букв, а функция F присоединяет к исходному выражению «and S(t)», т.е. «такса может гавкать». Еще одна задача. Лондон это город. Париж это город. Токио это город. Холера это болезнь. Чума это болезнь. Тест: Больница Скорая Рыба Париж Робот Башня Чума Лондон День. Сколько было названо городов? Сколько было названо болезней? Пусть g(x) – предикат, соответствующий городу, а h(x) – болезни. Тогда требуется найти Cg = g(Больница) + g(Скорая) + g(Рыба) + g(Париж) + g(Робот) + g(Башня) + g(Чума) + g(Лондон) + g(День), Ch= h(Больница) + h(Скорая) + h(Рыба) + h(Париж) + h(Робот) + h(Башня) + h(Чума) + h(Лондон) + h(День), где g(Лондон)=1, g(Париж)=1, g(Токио)=1, g(Холера)=0, g(Чума)=0, h(Лондон)=0, h(Париж)=0, h(Токио)=0, h(Холера)=1, h(Чума)=1 minimize(sizeof(g)+sizeof(h)) Практически уверен, что решением данной системы уравнений является g(x)=x in { Лондон, Париж, Токио } h(x) = x in { Холера, Чума }, а значит Cg=2, Ch=1. Можно рассмотреть и задачи «о субъективном понятии фраз», но она несколько выбивается из общего ряда и требует детального рассмотрения. Скажу лишь, что для нее не хватает обучающих примеров, а так задача вполне описываема. Резюме: все рассмотренные задачи однотипны; объектами поиска являются функции минимальной длины. Положительным моментом является простота задач. Для эволюции искусственного интеллекта требуются задачи, в которых в функции поиска «существенно» входят еще и расходуемые на решение задачи ресурсы (количество выполняемых операций и объем динамически расходуемой памяти). Задачи просто с минимизацией длины искомых функций дают слишком мало «материала» для эволюции. За базар отвечаю. mserg. [Ответ][Цитата]
Mad_God Сообщений: 545	На: Среда обитания искусственного интеллекта Добавлено: 15 фев 08 11:31 для начала сформулируйте, пожалуйста, что такое "задача". Затем - при помощи чего решается задача. Если мы говорим об интеллекте - ИМХО есть два типа решения задач. Решение задачи автоматически, подсознательно, на микроуровне. И решение задачи сознательно, на макроуровне, при помощи макропонятий. Какой вид решателя мы делаем? Автоматический решатель, насколько я понял Данера в смежной теме, делает подстановки, сверяя полученый ответ с правильным. То есть: Делается предположение, предположение проверяется, верное предположение считается истинным. Это процесс автоматический. Каждая задача "состоит" из входящих данных. Решатель автоматически выбирает себе, что считать задачей, то есть сколько входов данных использовать одновременно и считать их одной задачей. (Или ему командует сознание) Далее, я предполагаю, что некоторые простейшие методы решения (как частный случай, полный перебор вариантов) уже существуют. Совместно с этим уже существуют некоторые ответы, если эта задача считается типичной, узнаваемой, уже имеет какое-то название или хотя бы числовой идентификатор. Общая задача решателя - выдать ответ (или не выдавать его) вовремя и сполна соответствующий ответу задачи. Например, таблица умножения. На вопрос, сколько будет х+у есть только один верный ответ, в зависимости от х и у. Эти ответы _можно_ подобрать перебором, запомнить и использовать и затем передавать из поколения в поколение. И только затем, уже зная ответ, можно придти к более общему пониманию, как получается так, что сумма чисел является суммой единиц, из которых состоят эти числа. То же самое на логические построения. Определив в тексте слово мы получаем ответ в виде класса, к которому принадлежит это слово, слов, которые также принадлежат этому классу , слов, которые не принадлежат. задав вопрос (сформулировав настройки решателя) мы получаем ответ , истинным будет высказываение или нет, вывод из двух высказываний, и так далее и тому подобное. Главные элементы такого решателя, ИМХО - это модуль распознавания задач (для чего задачи должны попадать в стандартизированом виде), модуль моделирования задач (имитации) и модуль модификации моделей, позволяющий получать разного типа ответы. [Ответ][Цитата]
Mad_God Сообщений: 545	На: Среда обитания искусственного интеллекта Добавлено: 15 фев 08 12:00 Ну и как только этот решатель соединяется с Внешним миром - он не перестаёт быть автоматическим, но перестаёт быть предсказуемым, так как и входящая информация непредсказуема. Другой вопрос - что считать верным ответом. Можно находится в разных ситуациях, но как только ситуация становится опасной для жизни - верный ответ скорее всего будет заключаться в спасении своей жизни. Я бы выразил это в дереве возможностей. Если ситуация угрожает потерей возможностей - значит нужно этого избежать. И наоборот, стремиться надо к увеличению возможностей. Конечно, нельзя найти однозначный ответ на все вопросы. Каждый человек уникален, у каждого свой набор моделей, сформированный за свою жизнь согласно привычкам, окружению, способностям, склонностям. Но увеличение - уменьшение возможностей - один из основных факторов. Та же боль, из-за которой мы отдёргиваем конечности, пугаемся , боль от потери близких людей, вещей, влияния - связана с однозначной потерей возможностей из за потери конечностей, людей, вещей, влияния (действительной потерей или воображаемой). [Ответ][Цитата]
daner Сообщений: 4593	На: Среда обитания искусственного интеллекта Добавлено: 15 фев 08 15:10 Цитата: Автор: Mad_God Автоматический решатель, насколько я понял Данера в смежной теме, делает подстановки, сверяя полученый ответ с правильным. Не, ну что у людей за прикол, мне приписывать то, что я не говорил . Это хобби у форумчан такое? Я вообще не знаю, что такое "автоматический решатель". "Не автоматический" знаю -- это счеты, счетные палочки, камушки, пальцы ... А компьютер он вообще автоматический. [Ответ][Цитата]
Mad_God Сообщений: 545	На: Среда обитания искусственного интеллекта Добавлено: 15 фев 08 15:26 "Формально: обучение -- это поиск такой гипотезы, которая будет истинной для всего опыта. Опыт -- множество фактов, представляющих некое состояние элементов системы. Гипотеза -- есть высказывание/модель/формула описывающая взаимосвязь между элементами. Если на примере, то имея элементы {облачно, дождь, холодно} мы имеем множество гипотез: нотация: [<облачно>, <холодно>, <дождь>] [да,да,да] [да,да,нет] [да,нет,да] ....... [да/нет,да,да] [да,да/нет,да] ....... [да/нет,да/нет,да/нет] Так же проведя несколько экспериментов мы имеем опыт: [да, да, да], [да,нет,да], [нет, да, нет], .... таким образом, отсевая такие гипотезы которые не соответствуют опыту, а так же выбирая наиболее подходящие (например с наименьшей степенью свободы), мы получаем то что искали: [да,да/нет,да] и [нет,да/нет,нет] Вот этот процесс и есть обучение." Немного подумав... можно придти к выводу, что факт обучения включает в себя обучение решению задач как подкласс и стало быть всё, что относится к обучению наследуется решателем задач. Я в чём то лев? [Ответ][Цитата]
daner Сообщений: 4593	На: Среда обитания искусственного интеллекта Добавлено: 15 фев 08 15:39 Цитата: Автор: Mad_God Немного подумав... можно придти к выводу, что факт обучения включает в себя обучение решению задач как подкласс и стало быть всё, что относится к обучению наследуется решателем задач. Я в чём то лев? Кто вы по знаку зодиака, понятия не имею (это к астрологам). Но вообще, лучше думать по другому. Любой алгоритм -- есть решение какой-то задачи. Так что, у вас "масло масленое" получается. Кроме того, я описывал не конкретный алгоритм обучения, а формальное представления процесса. Другими словами, "подбирать"/"отбирать"/"отсеивать" и т.д. можно по разному, и совсем не обязательно (т.е. противопоказано) делать это полным перебором. Вообще, то что писал msеrg, в своем последнем посте выше, точно тоже, что написал и я. Только он это делал на примерах, а я в общем виде. Функции которые он ищет -- это гипотезы/модели решения задачи. [Ответ][Цитата]
Стр.1 (3): [1]  2  3 След. > >>