Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.5 (5) << < Пред.    Поиск:
Автор	Тема: На: Случайный поиск как основа в методах ИИ
Victor G. Tsaregorodtsev Сообщений: 3187	На: Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 16 мар 10 17:24 Цитата: Автор: Олдфелла А без исходного набора данных - не располагая инfормацией о прежних состояниях системы - никакой, располагая только системой в текущем состоянии - так сказать предсказать будущее без прошлого, исходя только из настоящего? Чтобы обойтись без символов, вычислений, записей и воспроизведений, хранения и т.п. Вот имеем распознанный образ - и всё. По нему предсказываем. Предельная военная задача. А тут, плиз, поточнее разделите условия. Ибо если какой-то образ распознали (например, свели изображение к номеру класса и/или локациям объектов на изображении), то желаемое Вами предсказание будет следующим уровнем иерархии в обработке данных, и этот уровень можно конструировать (при разработке системы) совсем на иных данных (т.е. не на тех образах, которые в дальнейшем будет распознавать многослойная/многоблочная система) и знаниях. Т.е. даже для военных задач встает вопрос: а мы продаем или покупаем? Т.е. что обрабатывает система, для чего и в каких условиях? Исходя из этого ТЗ и можно будет понять, что надо закладывать на этапе разработки, а что будет считаться чисто в реалтайме. И еще - я не уверен, что прошлого никогда не будет. Вернее, его может не быть чисто для рефлекторно-спинномозговых тактических стрелялок: увидел - выстрелил - пошел дальше. Для задач оперативно-стратегического уровня всегда есть более высокочастотный поток данных с тактического плюс какие-то планы для проанализированной исходной статической позиции игроков (кого-то может устроить и ничья, а кому-то обязательно нужна победа, причем победа в его собственном определении, а не в политическом акте капитуляции противника). [Ответ][Цитата]
гость 91.199.115.*	На: Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 16 мар 10 23:16 Цитата: Автор: Victor G. Tsaregorodtsev А тут, плиз, поточнее разделите условия. Ибо если какой-то образ распознали (например, свели изображение к номеру класса и/или локациям объектов на изображении), то желаемое Вами предсказание будет следующим уровнем иерархии в обработке данных, и этот уровень можно конструировать (при разработке системы) совсем на иных данных (т.е. не на тех образах, которые в дальнейшем будет распознавать многослойная/многоблочная система) и знаниях. Т.е. даже для военных задач встает вопрос: а мы продаем или покупаем? Т.е. что обрабатывает система, для чего и в каких условиях? Исходя из этого ТЗ и можно будет понять, что надо закладывать на этапе разработки, а что будет считаться чисто в реалтайме. И еще - я не уверен, что прошлого никогда не будет. Вернее, его может не быть чисто для рефлекторно-спинномозговых тактических стрелялок: увидел - выстрелил - пошел дальше. Для задач оперативно-стратегического уровня всегда есть более высокочастотный поток данных с тактического плюс какие-то планы для проанализированной исходной статической позиции игроков (кого-то может устроить и ничья, а кому-то обязательно нужна победа, причем победа в его собственном определении, а не в политическом акте капитуляции противника). Это Oldfellа: Я, видимо, перестарался, написав "предельная военная задача". Сместил fокус, сузил сильно задачу. Наверно, следовало написать так: "Метаfора: "предельная военная задача". Именно метаfора, да. Почему - потому, что я хочу поставить возможно более общую задачу этого класса - общую и для животных, и для людей. В самом деле, распознавание образа животным не самоцель, а этап целеполагания. За ним, за распознаванием непосредственно должно последовать поведение, причём возможно более быстро. Утрируя, можно сказать, что непосредственно за распознаванием должно быть произведено "квартование" последующей активности: нападение, бегство, проявление любопытства, игнорирование (нейтраль). Очевидно без доказательств, что для выбора бегства надо затратить времени заведомо меньше, чем "распознанный образ" должен затратить на поимку "распознавателя". Цена вопроса - жизнь. Также очевидно, что для выбора нападения надо затратить ещё меньше времени - меньше, чем нужно "распознанному образу", чтобы избежать поимки "распознавателем". Цена вопроса - голод, в т.ч. и потомства. Так что ответ на "вопрос - мы продаём или покупаем" - в распознанном образе, кроме всего остального. (К сожалению, прерываюсь. Продолжу завтра вечером) [Ответ][Цитата]
гость 91.199.115.*	На: Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 17 мар 10 13:23 Цитата: Автор: Victor G. Tsaregorodtsev А тут, плиз, поточнее разделите условия. Ибо если какой-то образ распознали (например, свели изображение к номеру класса и/или локациям объектов на изображении), то желаемое Вами предсказание будет следующим уровнем иерархии в обработке данных, и этот уровень можно конструировать (при разработке системы) совсем на иных данных (т.е. не на тех образах, которые в дальнейшем будет распознавать многослойная/многоблочная система) и знаниях. Т.е. даже для военных задач встает вопрос: а мы продаем или покупаем? Т.е. что обрабатывает система, для чего и в каких условиях? Исходя из этого ТЗ и можно будет понять, что надо закладывать на этапе разработки, а что будет считаться чисто в реалтайме. И еще - я не уверен, что прошлого никогда не будет. Вернее, его может не быть чисто для рефлекторно-спинномозговых тактических стрелялок: увидел - выстрелил - пошел дальше. Для задач оперативно-стратегического уровня всегда есть более высокочастотный поток данных с тактического плюс какие-то планы для проанализированной исходной статической позиции игроков (кого-то может устроить и ничья, а кому-то обязательно нужна победа, причем победа в его собственном определении, а не в политическом акте капитуляции противника). Oldfellа: Продолжаю: Я намеренно стараюсь обсуждать задачу возможно более общо, даже fилосоfски. Т.к. общей кибернетической постановки такой задачи я не знаю. Потому стараюсь избегать обсуждения способов решения задачи до того, как будет разобрана возможно подробнее сама задача. Сначала - индукция настолько глубоко, насколько удастся, и только после -дедукция. Особенно осторожно подхожу к решениям такой задачи циfровым компьютером. Т.к. надо сначала строить модель (текущего состояния) системы: или моделировать нейросети, или подбирать алгоритмы. Особых успехов в общем распознавании образов на уже известных моделях не достигнуто. Частные, узкие задачи - да, решаются. Почему я интересуюсь "общими" задачами животных и людей: бесчисленные попытки моделировать сознательную душевную деятельность, человеческую - при скромных успехах моделирования нервной деятельности животных с относительно простой НС - меня очень раздражают. Вы пишете "... чисто для рефлекторно-спинномозговых тактических стрелялок...". Предостерегаю: напрасно Вы так свысока о реfлекторной активности. Над реfлексами надстроены условные реfлексы, выше, как я считаю, механизмы в т.ч. памяти, проявляющиеся в частности в способности животного к прогнозу и мотивации. Надеюсь, Вы имеете представление об охотничьей стае, например, волчьей - а военная деятельность людей непосредственно выросла из коллективной охоты. Так вот такая стайная (коллективная) охота невозможна без организации, основанной на не то что выраженной, а достаточно высоко развитой способности животного к прогнозу и мотивации. Так вот волки, я читал о примерах, решают "они продают или покупают" по распознанному образу: замечено было, что они по-разному себя вели, заметив охотников с различным оружием: гладкоствольные дробовики их не пугали и они держали дистанцию недосягаемую для такого оружия, а увидев нарезные винтовки - тотчас убегали. Подозревать их в способности к обобщению, к овладению понятиями, тем более - концептами, оснований нет, т.к. к этому неспособны и человекообразные обезъяны. Условный реfлекс, конечно! Но - не только! Распознавание образов, не опосредованное знаками, символами, без символьной логики, без вычислений. Значит, так можно! До какой степени сложности задачи распознавания? Надо изучать, анализировать, думать. Условный реfлекс - самое несложное fункционирование ЦНС с мозгом. Конечно, для анализа распознанного образа способностей ЦНС, овладевшей только условными реfлексами - явно недостаточно. Для чистого решения задачи "прогнозирования будущего без прошлого по настоящему" ЦНС с мозгом должна проанализировать ранее не виданный образ (а не просто отреагировать), воспринять его (тут без высокоразвитой сложной памяти - никак), оценить воспринятое (само собой, ЦНС должна быть способна к выработке критериев, а не только к их применению), принять/выполнить решение. Но это уже человеческий уровень, на этом уровне понастроена туева хуча моделей и накоплен опыт их изучения. А выше условно-реfлекторного уровня и ниже знакового, символического уровня - уровень памяти (с "внутренней" точки зрения), он же уровень прогноза и мотивации (с "внешней" точки зрения. Только ли один этот уровень - "между"? Пока определённо сказать не могу... Зачем я завёл вообще речь о всём вышеописанном? Чтобы привлечь внимание к тому, что моделирование прогноза - это с другой стороны моделирование мотивации, а ещё с иной стороны - моделирование памяти. То есть решение поставленной задачи "чисто прогностически" будет однобоким, убогим, ущербным и потому "недостаточно правильным". [Ответ][Цитата]
Victor G. Tsaregorodtsev Сообщений: 3187	На: Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 17 мар 10 16:36 2 Олдфелла. Ваша позиция и рассуждения абсолютно ясны и, с моей точки зрения, правильны. Но я ДЕЯТЕЛЬНО на такую позицию вряд ли когда скачусь, ибо абстрактные рассуждения и какие-то собственные поисковые эксперименты - это одно, а вот решение приходящих со стороны задач - другое. И у заказчика нет в ТЗ ничего про моделирование мотивации, символьную логику и т.д. Т.е. я нахожусь на совершенно банальной инженерной позиции с желанием получать каждый раз идеальный конечный результат (по ТРИЗовскому пониманию), а этот ИКР не предполагает возникновения каких-то лишних сущностей (в т.ч. и ИИ). Тем более, что здесь НИКТО и не представляет себе тех задач, которые будет решать ИИ (или которыми народ хочет ИИ нагрузить) - я пару раз поднимал этот вопрос (в начале прошлогоднего лета и перед новым годом в теме "Загадываем желания"), и выяснилось, что народ ставит ИИ преимущественно на роль ковбоя Джо (т.е., фактически, народ оставляет ИИ свободу воли, ибо включить в реально востребованный набор нефантастических сюжетов не может). С другой стороны. Когда классификация или прогноз остаются на чисто рефлекторном уровне, то реально для ЛЮБЫХ задач обработки изображения или вектора данных решатель можно соорудить мгновенно работающим. Если брать нейросети - то вряд ли когда понадобится больше 10 слоёв сети, и это при реализации на микросхемах программируемой логики будет летать (слой - это, фактически, "такт" взвешивания данных, такт последующего их суммирования и такт (ибо всё делается железячно, а не набором команд) вычисления нелинейности). Т.е. любые автопилоты, любые автоматические регуляторы (вплоть до задачи удержания плазмы - там нужно время реакции порядка 10 в -9 степени секунд), любые распознавашки окружающего мира. А следующий уровень поведения системы обязательно должен задействовать задаваемые потребителем граничные условия - типа если беспилотник будет безоружным, то ему и не надо будет вырабатывать сигнал на пуск ракеты по обнаруженному танку). Я поэтому и спросил - мы продаем или покупаем. А мотивации и т.д. - это в реальных инженерных задачах лишнее, там надо обеспечивать нужный уровень правильного распознавания (например) и не превышать допустимый уровень ложных тревог. Не зря же был анекдот про неудачно закончившиеся испытания умной бомбы, которую так и не смогли вытолкнуть из люка самолета. Поэтому Ваши финальные слова моделирование прогноза - это с другой стороны моделирование мотивации, а ещё с иной стороны - моделирование памяти. То есть решение поставленной задачи "чисто прогностически" будет однобоким, убогим, ущербным и потому "недостаточно правильным". - они всё же мало относятся к реальному миру. Потребителю не нужно вкладывать в систему свои осознанные или неосознанные мотивации - ему кроме прогноза очень важно (и вот это-то как раз никто и не делает) давать сигнал о том, согласуется ли очередной прогноз с его картиной мира, или не согласуется. В этом последнем случае несогласования и возникает новая информация по Шеннону, и факт именно новой информации - он заставляет пользователя самого решать, что расходится или не расходится с его памятью и/или мотивациями. Т.е. уровни памяти и мотиваций и задействуются-то гораздо менее часто, поэтому на уровень компьютерной реализации их переводить особо и не требуется, ибо, повторяю, новая информация возникает не на каждом кванте генерации прогноза, и сигнал о новой информации обычно можно тупо сгенерить, предварительно поимев от пользователя граничные рамки. [Ответ][Цитата]
Aleksandr1 Сообщений: 2967	На: Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 18 мар 10 7:23 Вставлю цитату полезную. Цитата: Cуть в том, что ДОСТАТОЧНО связную абстрактную модель вполне можно пытаться конкретизировать (многообразно). Но если этой объемлющей надмодели нет (или она не выдерживает критики), то любые частные приложения есть не ИИ, а бухгалтерии.. не бизнес, а отчет о бизнесе.. Бухгалтерией господа занимаетесь. А не ИИ. Хотя бухгалтеры считают что они главные на фирме, деньги то они считают и зарплату они начисляют и выдают. [Ответ][Цитата]
Эгг (остерегайтесь подделок, у меня > 5907 сообщений) Сообщений: 508	На: Случайный поиск как основа в методах ИИ Добавлено: 24 янв 15 3:47 >>>> Андрей. Ну конечно у всех разная эффективность. Но это абсолютна не имеет никакого отношения даже к концепции "списка ошибок". Знаете на что это похоже? Типа два повара философствую. Один другому: -- Знаешь, я сделал вывод, что соль, перец, масло и т.д. это все вредные продукты. -- ???? -- А по твоему все блюда одинаковы по качеству!!!. Вот я беру соль отдельно -- дрянь несусветная. Я уже про перец молчу, его вообще только нюхать можно. [Ответ][Цитата]
Стр.5 (5): 1  2  3  4  [5] << < Пред.