GotAI.NET

Форум: Проблемы искусственного интеллекта

 

Регистрация | Вход

 Все темы | Новая тема Стр.2 (14)<< < Пред. | След. > >>   Поиск:  
 Автор Тема: На: Даю справку Два
Эгг
Сообщений: 10145
На: Даю справку Два
Добавлено: 26 окт 18 22:33
Изменено: 27 окт 18 6:42
Цитата:
Автор: mss
Следующий уровень управления данными - управление знаниями.

Ой, я так не думаю. Во-первых, знания - это умения, это навыки и технологии, а не слова. Знания "непрерывны" и передаются через "подражание" и "подобие", а не тексты. Во-вторых, то, что принято считать знаниями (всякие сущностные модели), никакими знаниями не являются, как не может быть источником знаний любой тезаурус или переводческий словарь. Сами подумайте, определение одного слова через набор других ведет к следующему: существованием группы слов, которые либо не определены, либо определены друг через друга циклично или рекурсивно.

Тезаурус просто отсылает нас к набору образов феноменов, стоящих за словом, это обычная семиотическая "реминисценция", а не знание. Если бы знание могло быть в словах, то книги бы читали себя сами, а им нужны для этого три вещи: тексты, которые кто-то писал вне этих книг, языки этих текстов и наши с Вами мозги...
[Ответ][Цитата]
mss
Сообщений: 669
На: Даю справку Два
Добавлено: 26 окт 18 23:36
Конечно знания не определяются словами. Они ими передаются, маркируются и моделируются. Последнее это Эгг (с).

Знания это не только умение и не навыки.

Между чтением и пониманием инструкции по пилотированию, что согласитесь то же знания, и умением/навыком летать дистанция в несколько лет.

Хотя, с другой стороны, вестибулярка то же должна обучиться. Не из инструкции конечно. Вестибулярка читать не умеет. Но на примере путём подражания инструктору.

Обобщение всех этих знаний есть просто знания которые этажом выше данных. От сюда и мысль про #3.

Управление смыслами это #4.

Управление мышлением это #5 - поллитика.
[Ответ][Цитата]
гость
185.220.101.*
На: Даю справку Два
+1
Добавлено: 27 окт 18 5:26
Цитата:
Автор: Эгг
Word2vec (я рекомендую ознакомится с этим подходом)
Увы, но ерунда вроде Word2vec, до сих пор top level в NLP, на ряду с всякими ленивыми попытками "собрать самолет с помощью урагана" в виде RNN и тп. Всё это напоминает жалкие попытки всяких сторожей и почтальонов победить форекс с помощью скользящих средних и удваивания ставок.

Вербализация с помощью языка - вторична по отношению к не вербальной, "образной" модели мира и отдельных явлений, первична сенсорно-эмоциональная модель, а вербальность - вторична, не будет антропоморфной сенсорно-эмоциональной модели, все потуги запихнуть в статистику текстовые корпуса - дадут очень жалкие результаты, при значительных трудо-вложениях.
[Ответ][Цитата]
Эгг
Сообщений: 10145
На: Даю справку Два
Добавлено: 27 окт 18 6:34
Изменено: 27 окт 18 7:02
Цитата:
Автор: mss
Хотя бы намекните в чём по вашему сложности управления сложностью?

Например, в неформализуемости, в отсутствие хороших критериев и хороших моделей. Один из самых простых случаев: если не остановиться во время, то можно получить один из двух вариантов: недоученность или переученность системы. А внутренних критериев нет, проверить можно только кросс-валидацией или тестированием.

А знания - это ТОЛЬКО умения и навыки. Это просто кажется, что Вы изучаете набор слов, _на самом деле_ схема остается прежней: слова используются только для координации. А уже "наборы" таковой координации - это и есть навыки. И мне показалось, что Вы не очень разобрались, чем программирование 2.0 (ML) отличается от явной манипуляции данными, поэтому и начали сразу фантазировать №3, №4 Нужно понять смысл ML, без этого нельзя понять почему слова - это идентификаторы, а не смысловые значения.

[Ответ][Цитата]
Эгг
Сообщений: 10145
На: Даю справку Два
Добавлено: 27 окт 18 6:39
Изменено: 27 окт 18 7:31
Цитата:
Автор: гость
Увы, но ерунда вроде Word2vec, до сих пор top level в NLP, на ряду с всякими ленивыми попытками "собрать самолет с помощью урагана" в виде RNN и тп.

Так оно. Более того, похожие модели использовались и до публикации Миколова, только без пафоса. Видимо, просто накопилась материалов на целую дистрибутивную семантику, решили выделить в отдельную отрасль.

Цитата:
Автор: гость
первична сенсорно-эмоциональная модель

Снова согласен. Только я назвал бы такую модель: сенсорно-эмоционально-двигательной. Поскольку без эффекторной обратной связи невозможно откалибровать сенсорную систему. А интеллект - да - это просто интерфейс между сенсорами и эффекторами.
[Ответ][Цитата]
Эгг
Сообщений: 10145
На: Даю справку Два
Добавлено: 27 окт 18 6:55
Изменено: 27 окт 18 8:56
Кстати, несколько дней назад, угадали к открытию нашей темы, Гугл Брейн разродился интересной статейкой, как раз по генеративным моделям, с хлестким названием (любят они пафос) "Математическая теория семантического развития". Пишут, что понятно теперь всё, тему можно закрывать. Полюбопытствуйте, кто желает:


A mathematical theory of semantic development in deep neural networks
https://arxiv.org/abs/1810.10531



Обширный объем эмпирических исследований выявил замечательные закономерности в приобретении, организации, развертывании и нейронном представлении человеческого семантического знания, тем самым подняв фундаментальный концептуальный вопрос: каковы теоретические принципы, определяющие способность нейронных сетей приобретать, организовывать и развертывать абстрактные знания путем интеграции во многие индивидуальные опыты? Мы рассматриваем этот вопрос, математически анализируя нелинейную динамику обучения в глубоких линейных сетях. Мы находим точные решения этой динамики обучения, которые дают концептуальное объяснение распространенности многих разрозненных явлений в семантическом познании, включая иерархическую дифференциацию понятий посредством быстрых переходов развития, вездесущность семантических иллюзий между такими переходами, появление типичности предметов и как факторы, контролирующие скорость семантической обработки, изменение моделей индуктивной проекции на развитие и сохранение семантической подобия в нейронных представлениях по видам. Таким образом, удивительно, что наша простая нейронная модель качественно повторяет многие разнообразные закономерности, лежащие в основе семантического развития, обеспечивая при этом аналитическое понимание того, как статистическая структура среды может взаимодействовать с нелинейной динамикой глубокого обучения, чтобы вызвать эти закономерности.
[Ответ][Цитата]
mss
Сообщений: 669
На: Даю справку Два
Добавлено: 28 окт 18 1:55
*** математически анализируя нелинейную динамику обучения в глубоких линейных сетях***

Эгг. Вы то сами в это верите??? Нелинейную динамику в линейных сетях?

Это противоречит всему что я знаю.

ХЫ Перевод шикарный чего не скажеш о смыслах.
[Ответ][Цитата]
Эгг
Сообщений: 10145
На: Даю справку Два
Добавлено: 28 окт 18 6:48
Честно говоря, не вижу здесь места для акта веры, большинство сетей и вообще методов машинного обучения - линейные, это очень эффективно и просто. Если говорить "своими словами", то идея многих методов - это так преобразовать исходное пространство векторов, чтобы разделить его гиперплоскостью. Линейные комбинации здесь удобный и отчетливый инструмент, не понимаю, что Вас так напугало.

Что касается сути статьи, я пока не готов ее комментировать, нужно разобраться в некоторых местах. Пару содержательных идей из статьи полюбому можно извлечь. Перевод мне тоже понравился, гугл существенно improved, особенно eng->ru, в другую сторону хуже.
[Ответ][Цитата]
mss
Сообщений: 669
На: Даю справку Два
Добавлено: 28 окт 18 22:12
Эгг. Сами подумайте, определение одного слова через набор других ведет к следующему: существованием группы слов, которые либо не определены, либо определены друг через друга циклично или рекурсивно.

В том беды не вижу. Ни в цикличности ни в рекурсивности ни во взаимоисключающих определениях. Всё это даёт базу для перебора вариантов с целью отбора нужных отношений.

Можно ли эту базу отношеий назвать знаниями - зависит от определения конечно.

Другое дело что из этой базы я вывожу понятия и смыслы. Вот она искомая разница в подходах которую можно подразмять.

Не так ли?

Вы и сами указывали что в текстах/моделях только половина смысла/знаний. Другая половина понятно в интерпретирующей голове. И это при условии что интерпретатор знает китайский Иначе интерпретатор попадает в китайскую комнату и обречён манипулировать бессмыслицами. Хотя и в этом случае у него есть шанс разгадать тексты если он ЕИ и если найдёт ключ к дешифровке китайского на английский.

Предположим что язык текста известен интерпретатору и что речь идёт об ИИ интерпретаторе и что ИИ интерпретатор способен оперировать знаниями/смыслами - способен ли он востановить вторую половинку смысла текста?

И опять всё упирается в определение!
[Ответ][Цитата]
mss
Сообщений: 669
На: Даю справку Два
Добавлено: 28 окт 18 22:23
Эгг. Нужно понять смысл ML, без этого нельзя понять почему слова - это идентификаторы, а не смысловые значения.

В контексте ML мне не ясно как определять смысловые значения. У меня есть позиция и я её изложил. Не думаю что это ML.

В контексте ЕИ кстати то же не понятно. Мне смысл дан в двух ипостасях - в виде ощущения осмысленности и в виде слов текста. Не ужели из этого следует что слова это всего лишь иденетификаторы ощущений?

Какой то банальный вывод.


[Ответ][Цитата]
kondrat
Сообщений: 3240
На: Даю справку Два
Добавлено: 29 окт 18 3:50
Изменено: 29 окт 18 4:14
Цитата:
Автор: mss
Эгг. Нужно понять смысл ML, без этого нельзя понять почему слова - это идентификаторы, а не смысловые значения.

МО - штука простая, и Эгг уже вполне компактно её смысл отразил.
Нейронные сети выглядят, как линейные только на первый взгляд. На самом деле, формирование оценки при помощи гиперплоскости, пороговое оценивание - это нелинейная операция. А уж подкручивание весов в соответствии с этой оценкой - тем более (на изменённые веса, ведь, потом идёт умножение, а обратная связь при наличии ресурсов может ох как стрельнуть!).
То по каким критериям строят гиперплоскости, зачем это всё кому-то надо, и является главной слабостью МО. Я пытаюсь побороть эту слабость при помощи рефлексивного подхода, от базовой оценки (есть\нет\хз)
Речь - это средство управления себе подобными. В некотором смысле и те, которые могут только жрать друг-друга используют язык пожирания.
Когда мы слышим слова, мы не всегда понимаем, зачем они сказаны.
Но иногда, вдруг, в нашей соображалке что-то происходит, и мы не только осознаём скрытые мотивы говорящего, но и безопасные способы их проверить. В этом смысл. Он всегда направлен в будущее.
Вам по открытому ключу, зашифрованному сообщению и какой-то другой эмпирике нужно найти закрытый ключ и расшифровать сообщение.
[Ответ][Цитата]
kondrat
Сообщений: 3240
На: Даю справку Два
Добавлено: 29 окт 18 4:13
Кстати, статья из Корнельского университета не сильно обнадёживает в этом плане.(((
[Ответ][Цитата]
Эгг
Сообщений: 10145
На: Даю справку Два
Добавлено: 29 окт 18 6:01
Изменено: 29 окт 18 6:01
Цитата:
Автор: mss
Другое дело что из этой базы я вывожу понятия и смыслы. Вот она искомая разница в подходах которую можно подразмять.

Нет, Вы не выводите ни знаний, ни смыслов. Ни то, ни другое невозможно "выводить" и то и другое существует ВНЕ Текстуального. Текстом можно ТОЛЬКО обозначать и ТОЛЬКО на уровне достаточности в социальной координации. Текстом даже описать толком ничего нельзя, для каждого события и контекста приходится изобретать свою собственную модель.

Ну и, конечно, в определение вообще ничего не упирается. Определение вообще безсмысленная вещь, оно тоже занимается только обозначением. И так далее... Ответьте сами на два этих вопроса: Что именно значит "язык текста известен компьютеру"? Только не на уровне "философских" рассуждений, а на уровне механизмов. И что именно значит "компьютер оперирует знаниями?" Тоже на уровне механизмов.
[Ответ][Цитата]
Эгг
Сообщений: 10145
На: Даю справку Два
Добавлено: 29 окт 18 6:17
Изменено: 29 окт 18 6:18
Цитата:
Автор: mss
В контексте ML мне не ясно как определять смысловые значения.

Не нужно в контексте ML определять смысловые значения, контекст ML нужен для того, чтобы получить вторую точку тренда и задуматься о том, как будет выглядеть третья.

Давайте, проговорим еще раз, это для всех будет полезно, я не исключение. Программирование 1.0 - это манипуляция значениями и описание правил их обработки. У нас есть преобразование ЗНАЧЕНИЙ: input data -> F -> output data. Где F - это алгоритм, функция, автомат и всё прочее, что так не любят наши друзья по форуму, медитирующие на тему "мозг не автомат". В программировании 2.0 мы не пишем преобразование потока значений, мы формируем НАБОР размеченных ДАННЫХ. Все остальное, в пределе, одинаковое - модели почти эквивалентны, техники пред- и постобработки - это искусство инженерии, когда нибудь и это автоматизируется, главное - это набор размеченных данных. Вот ув. Михайло на это серьезно подсел, если читаете, что он тут пишет... Еще раз, в 2.0 мы не пишем функцию, мы ее конфигурируем с помощью границ.

Так каким же должно быть программирование 3.0, если мы станем обобщать используемые размеченные датасеты?
[Ответ][Цитата]
Андрей Кучеменко
Сообщений: 31
На: Даю справку Два
Добавлено: 29 окт 18 7:06
Цитата:
Автор: гость

Увы, но ерунда вроде Word2vec, до сих пор top level в NLP, на ряду с всякими ленивыми попытками "собрать самолет с помощью урагана" в виде RNN и тп. Всё это напоминает жалкие попытки всяких сторожей и почтальонов победить форекс с помощью скользящих средних и удваивания ставок.

Вербализация с помощью языка - вторична по отношению к не вербальной, "образной" модели мира и отдельных явлений, первична сенсорно-эмоциональная модель, а вербальность - вторична, не будет антропоморфной сенсорно-эмоциональной модели, все потуги запихнуть в статистику текстовые корпуса - дадут очень жалкие результаты, при значительных трудо-вложениях.
"Ерунда", "вторична" может сказать каждый, вопрос а что взамен? Что не ерунда и первично?

"сенсорно-эмоциональная модель" - что это? Какая то интуитивно-философская хрень, типа "Я", "субъект", "функциональный аналог человека" и тд? Где на гитхабе ваша "сенсорно-эмоциональная модель"?Мой код ИИ все видели, а где ваш?
[Ответ][Цитата]
 Стр.2 (14)1  [2]  3  4  5  6  ...  14<< < Пред. | След. > >>