Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.7 (43) << < Пред. | След. > >>    Поиск:
Автор	Тема: На: Универсальный робот Robosonic RS
Luarvik. Сообщений: 17287	На: Универсальный робот Robosonic RS Добавлено: 24 фев 15 14:29 Изменено: 24 фев 15 14:57 Цитата: Автор: 176.9.136 схема подразумевает жесткое (конструктивное) разделение внешнего и внутреннего канала - делая затруднительным реализацию т.ск. галлюцинаций... и вдруг галлюциногенный режим ВАЖЕН для генезиса когнитивных функций? Пока представляется возможным обойтись без Mix'а реальности с глюками, в то время, как без их четкого и однозначного разделения проблема распознавания/узнавания только усложнится. Важно точно знать откуда пришел сигнал, иначе граница между субъектом и объектом размоется. Цитата: Автор: 176.9.136 если пытаться отводить возражение виктора что структура mon-cam не нужна из-за отсутсвия специфического преобразования информации в ней... ... похоже, что в вашей схеме камера это даже не тонкий обработчик, а просто т.ск. захватчик информации с монитора, типа фотофиксатора - но это тогда только банализирует схему (все главное в ящике, а обозначенные структурные мотивы очевидны). Акцент в схеме сделан на необходимости уравнять статусы объективной и субъективной реальности, не смешивая их. Но вот... я открываю глаза... и вижу... нет, не поле зрения, а... что я вижу ?! - сплошное безразмерное поле... скалярное, где в каждой его различимой точке стоит число R255 - на белом фоне черными знаками написано "R255" и никак не могу понять, что мне говорят, что это "красный цвет". Это число ? "цифра" ? измеренное значение ? частота колебаний ?.. что такое "красный" ? Щелчок ! и буква R по всему полю меняется на G, и снова мне говорят - это зеленый. Какой еще "зеленый" ?! Он отличается от красного буквой ? Или чем ? Когда я закрываю глаза, я не вижу этих "измерений-объяснений", "разложений на множители", нейронных импульсов, не вижу никаких ни сетей, ни [ЦА/АЦ] преобразований, ни множественных межуровневых отображений... ... я вижу красный, синий, серо-буро-малиновый... я вижу желтое солнце, голубое небо и зеленую траву... Неужели... неужели нужно придти к выводу, что лист ватмана 16хA0 или огроменный холст, расчерченный на мельчайшие квадратики, в каждом из которых записано в аккуратный столбик по три цифры, способен заменить мне цветоощущения, цветовосприятие ? ведь это даже не серый полутон и не Ч/Б, это... это черт знает что ! Да это... это что угодно, только не то, что нужно ! Цитата: Автор: 176.9.136 когда 'макрофреймы' образного мышления-сознания... Отложим до лучших времен, когда наше понимание сознательных, а тем более бессознательных процессов станет более э-э-э... вразумительным. мнимый нуль-мерный автогештальт Цитата: Автор: 176.9.136 это та самая мешающая идеализация - автодескрипция, пакет информации о себе есть структура данных и спецобработчиков, и теоретически нужно стремиться описывать сие конструктивно, без излишних абстракций (стягивания структуры в точку - аналитические свойства этой точки ничего не скажут о реалистических свойствах cкрытой в точке структуры). В точке нет структуры - на то она и точка, вся структура под ней, особенно, когда речь идет лишь о "точке зрения". Цитата: Автор: 176.9.136 иллюзия что они сплавляются в цельное волокно? Нет, не иллюзия, а "реальность", данная нам в ощущениях вполне определенной модальности и именно цельное "волокно", впоследствии произвольно (!) расплетаемое и делимое. Цитата: Автор: 176.9.136 нет, коннектом это мелкозернистое представление 'навалом', а функционально-структурная сеть преобразователей это уже более структурированная фиброархитектура... Не будем спорить - это спор о том "как назвать", а не по сути. [Ответ][Цитата]
гость 176.9.136.*	На: Универсальный робот Robosonic RS Добавлено: 25 фев 15 0:45 попробуем радикализировать возражения. нет никакаких внутренних экранов (их появление в схеме только паллиатив, сверхупрощение, делающее возможным грубые 'технические' реализации, откровенное 'феноменологическое' моделирование). 'внутрений экран' это не более чем иконический регистр (гейт). Регистр запитывается не только внешней рецепцией, но и информацией предустановок (ожиданий). Режим 'воображения' (внутреннего зрения) это всего навсего циркулирование информации при закрытых глазах, когда состав информации в обращении не затухает (как гаснет картина при закрытии глаз), а накачивается со стороны памяти.. может быть смесь реальности и фантоматики конструктивно важно - как ребенок может играть с иллюзорными напарниками.. именно изначальное единство канала приводит потом к гибкости механизмов дифференцировки реальности и фантоматики. Реальность как правило более насыщенна, а эйдектику отличают от реальности, скажем, по знанию того что глаза в этот момент закрыты.. экран-иконич.регистр это как доска объявлений - она нужна именно потому, что в нее пишут РАЗНЫЕ независимые (!) источники информации - писать в него может как реальность так и память (разные области - лица, эпизоды, инструменты, формы, цвета..). - память может писать автономно. сознание актуального зрения и умозрения (воображения или репродукции) это разные моды (режимы) одного процесса, процесса на одной структурной основе.. не структурное удвоение, а функциональное разделение.. cознаниние как некое инвариантное состояние в этой циркуляции (реактивации), т.ск. инвариант цикла. > В точке нет структуры ну, есть филологические точки (или элементарная геометрия), а есть физические точки со свернутыми измерениями.. не говоря уже о точке зрения как метафорическом употреблении слова в метафорическом же словосочетании.. > не будем спорить не обессутьте.. [Ответ][Цитата]
Luarvik. Сообщений: 17287	На: Универсальный робот Robosonic RS Добавлено: 25 фев 15 1:17 Изменено: 25 фев 15 2:06 Цитата: Автор: 176.9.136 нет никаких внутренних экранов... Режим 'воображения' (внутреннего зрения) это всего навсего циркулирование информации при закрытых глазах, когда состав информации в обращении не затухает (как гаснет картина при закрытии глаз), а накачивается со стороны памяти.. ... эйдектику отличают от реальности, скажем, по знанию того что глаза в этот момент закрыты.. "Радикально" и бездоказательно заявить, что чего-то нет ?.. хм-м-м ! Что такое воображение - и так давно известно. Цитата: Автор: 176.9.136 сознание актуального зрения и умозрения (воображения или репродукции) это разные моды (режимы) одного процесса, процесса на одной структурной основе.. не структурное удвоение, а функциональное разделение.. cознаниние как некое инвариантное состояние в этой циркуляции (реактивации), т.ск. инвариант цикла. В том и дело, что процесс один, только над "данными" от разных источников. В одном случае это глаза, в другом память. Нет никакого "удвоения", кроме удвоения реальности, именно тем путем, что субъективное и объективное обрабатывается одинаково на одних и тех же структурах. "Извне" и "изнутри" пересекаются где-то в одной точке. [Ответ][Цитата]
гость 176.9.136.*	На: Универсальный робот Robosonic RS Добавлено: 25 фев 15 2:52 зачем вы опять катите бочку сидя в ней? cказано же - возражения (как могло бы быть), а не утверждения (как есть безотносительно). Интересны же ТОЛЬКО те контраргументы какие вы изыщите чтобы отвести возражения по существу, а не риторически. значит, структурное удвоение (согласно схеме) это слишком поспешное решение? (аппаратно избыточное) собственно, предмет в текщем качестве выеденного яйца не стоит чтобы копии ломать. [Ответ][Цитата]
Luarvik. Сообщений: 17287	На: Универсальный робот Robosonic RS Добавлено: 25 фев 15 2:56 Тогда и говорить не о чем... [Ответ][Цитата]
victorst Сообщений: 821	На: Универсальный робот Robosonic RS Добавлено: 26 фев 15 12:15 Спорить можно до бесконечности. Сейчас я поступаю по-другому. работаю в стиле, близком к экстремальному программированию. Первое - пишу небольшой модуль, сразу пишу к нему тесты. И пока все тесты не будут стабильно проходить, не перехожу к дальней шей разработке. Второе - пишу код только для той части системы, которая совершенно необходима в данный момент времени не сильно задумываясь о будущем развитии системы. Отсюда третье - частый рефакторинг кода. Иногда приходится модули полностью переписывать ввиду какого-то нового подхода. Но чаще - улучшение уже имеющегося кода. Вернемся к нашим баранам, т.е. экранам. Первое, что я делаю- это 3D анализатор, основанный на параллаксе стереоизображений. Как же обрабатывать поступающую из каждой камеры информацию? В нейрофизиологических книгах пишут о множестве обнаруженных детекторов линий, границ и т.д. Стационарных и движущихся, под разными наклонами. Но вот я выдвигаю гипотезу, что это все и создает сложности. Многие разработчики сломали копья об эти инвариантные признаки. Да просто потому, что контура, например, практически могут не повторяться с точностью до нескольких пикселов. И упрощенные абстрагированные изображения получаются совсем не очень то похожими на те, что хранятся в памяти. Кроме того, теряется все многообразие сложных поверхностей, оттенков, бликов, которые имеются на изображении реального мира. Я решил на первом этапе вообще не выделять никаких признаков, а тем более стремиться обнаружить, классифицировать, идентифицировать на изображении или в 3D пространстве объекты. вместо этого собираюсь сделать так, чтобы робот мог обнаруживать в последовательном потоке изображений что-то похожее и обнаруживать степень этой похожести. И с этой похожестью и работать. 3D синтезатор в такой первичной системе не будет синтезировать схематичную модель мира, а будет оперировать запомненными ранее или видимыми сейчас 3D полноцветными поверхностями. [Ответ][Цитата]
Victor G. Tsaregorodtsev Сообщений: 3187	На: Универсальный робот Robosonic RS Добавлено: 27 фев 15 4:51 Цитата: Автор: victorst В нейрофизиологических книгах пишут о множестве обнаруженных детекторов линий, границ и т.д. Стационарных и движущихся, под разными наклонами. Но вот я выдвигаю гипотезу, что это все и создает сложности. Многие разработчики сломали копья об эти инвариантные признаки. Да просто потому, что контура, например, практически могут не повторяться с точностью до нескольких пикселов. И упрощенные абстрагированные изображения получаются совсем не очень то похожими на те, что хранятся в памяти. Кроме того, теряется все многообразие сложных поверхностей, оттенков, бликов, которые имеются на изображении реального мира. Уже нет, не теряется (это я с последнего предложения цитаты начал). Просто вместо "ручного" встраивания знаний в систему надо использовать методы самообучения (даже не обучения с учителем, а именно самообучения) на большом объеме реальных данных. Как пример - статья "Emergence of Object-Selective Features in Unsupervised Feature Learning" с NIPS'2012. Цитата: Автор: victorst Я решил на первом этапе вообще не выделять никаких признаков, а тем более стремиться обнаружить, классифицировать, идентифицировать на изображении или в 3D пространстве объекты. вместо этого собираюсь сделать так, чтобы робот мог обнаруживать в последовательном потоке изображений что-то похожее и обнаруживать степень этой похожести. Кстати, в указанной статье даны ориентиры - сколько изображений надо увидеть, чтобы по итогам их обработки возникали полезные детекторы и т.д. Там, правда, не использовалась динамика (знание о том, что поток кадров - последовательный, и можно смотреть ещё и на межкадровые изменения и т.д.) - картинки считались независимыми друг от друга и могли быть поданы системе в любом порядке. [Ответ][Цитата]
victorst Сообщений: 821	На: Универсальный робот Robosonic RS Добавлено: 27 фев 15 8:43 Цитата: Автор: Victor G. Tsaregorodtsev Просто вместо "ручного" встраивания знаний в систему надо использовать методы самообучения (даже не обучения с учителем, а именно самообучения) на большом объеме реальных данных. Я уточню свою мысль. Я начал делать систему, способную на статистических данных вырабатывать "инвариантные признаки", если можно так сказать. А на самом деле программа должна создавать все более и более абстрактные описатели хранимого в памяти. Или даже еще не так. Сама хранимая в памяти информация должна постоянно под действием новых поступающих фактов реорганизовываться с выделением на основе статистики все более и более общих описаний хранимых знаний. Это приводит к все более и более мощной системе распознавания иноформации на основе этой же самой поступающей информации. Иными словами способ описания знаний в системе является системой иерархических саморегулирующихся детекторов. Т.е. детекторы не есть что-то отдельное. Это - неразрывная часть информации о мире. Ни о каком ручном встраивании таких мехаизмов в систему я не писал. Суть в том, что кое-какая "генетическая инфорамция" при первом запуске системы все же нужна. Но объем этой информации ничтожен. [Ответ][Цитата]
rrr3 Сообщений: 11857	На: Универсальный робот Robosonic RS Добавлено: 27 фев 15 9:12 Цитата: Автор: victorst ... Сама хранимая в памяти информация должна постоянно под действием новых поступающих фактов реорганизовываться с выделением на основе статистики все более и более общих описаний хранимых знаний. ... Иными словами способ описания знаний в системе является системой иерархических саморегулирующихся детекторов. Т.е. детекторы не есть что-то отдельное. Это - неразрывная часть информации о мире... Вот это уже другое дело. И если это не секрет, хотелось бы услышать подробности (на уровне "идей", на "пальцах"), например, о принципах "саморегуляции" и "реорганизации".. [Ответ][Цитата]
Victor G. Tsaregorodtsev Сообщений: 3187	На: Универсальный робот Robosonic RS Добавлено: 28 фев 15 4:37 Изменено: 28 фев 15 4:39 Цитата: Автор: victorst Я уточню свою мысль. Я начал делать систему, способную на статистических данных вырабатывать "инвариантные признаки", если можно так сказать. А на самом деле программа должна создавать все более и более абстрактные описатели хранимого в памяти. Или даже еще не так. Сама хранимая в памяти информация должна постоянно под действием новых поступающих фактов реорганизовываться с выделением на основе статистики все более и более общих описаний хранимых знаний. Это приводит к все более и более мощной системе распознавания иноформации на основе этой же самой поступающей информации. Иными словами способ описания знаний в системе является системой иерархических саморегулирующихся детекторов. Т.е. детекторы не есть что-то отдельное. Это - неразрывная часть информации о мире. В указанной статье - 4 уровня, слой детекторов признаков (simple cells), слой объединения признаков в инвариантные группы (complex cells), опять слой детекторов (уже более высокого уровня иерархии), и снова объединение признаков в группы. Как минимум, онлайн-дообучение (именно дообучение, и именно онлайн), в т.ч. реогранизацию связей-связностей внутри некоторого слоя, можно затем добавить всем уровням, идею алгоритмов для этого взять из SOINN/ESOINN. А вот обучать с нуля сразу всю такую многоуровневую сеть - это мне надо подумать Послойно же предобучить-сформировать на какой-то выборке данных (так исходно в статье делалось), и затем дообучать при "боевой работе" - нет проблем, вроде как. В общем, это у меня просто онтологическая и семантическая окраски восприятия играют - я пытаюсь найти место Ваших идей среди широкого поля работ по deep learning вообще и по комп.зрению на глубоких нейросетках в частности. Ну, или если не найти место - то перевести Ваши слова на иной язык (сформировавшийся у меня). [Ответ][Цитата]
covax Сообщений: 1609	На: Универсальный робот Robosonic RS Добавлено: 28 фев 15 12:29 Цитата: Автор: victorst А на самом деле программа должна создавать все более и более абстрактные описатели хранимого в памяти. Или даже еще не так. Сама хранимая в памяти информация должна постоянно под действием новых поступающих фактов реорганизовываться с выделением на основе статистики все более и более общих описаний хранимых знаний. Вообще-то немного наоборот. "Структура памяти" в потоке "поступающих фактов" должна детализироваться (уточняться). Статистика - это кусочная аппроксимация - модель, своего рода. Чем детальнее модель (мира в д\с), тем лучше распознавание. Поэтому, здесь не уместны такие определения, как "более абстрактные" и "более общие" (выделено жирным). И поэтому ваши положения противоречат следующей цитате: Цитата: Автор: victorst Это приводит к все более и более мощной системе распознавания иноформации на основе этой же самой поступающей информации. Более мощная система распознавания, означает то, что система имеет высокую плотность (детализацию структуры) детекторов на единицу объёма входного потока. [Ответ][Цитата]
Павел Фоменко Сообщений: 1081	На: Универсальный робот Robosonic RS Добавлено: 28 фев 15 12:58 Цитата: Автор: covax Вообще-то немного наоборот. "Структура памяти" в потоке "поступающих фактов" должна детализироваться (уточняться). Статистика - это кусочная аппроксимация - модель, своего рода. Чем детальнее модель (мира в д\с), тем лучше распознавание. Не соглашусь. Например, при распознавании отдельных листьев дерева качество распознавания улучшится если сначала выделить ствол, потом ветви и потом уже листья. Наверное Виктор имеет ввиду как раз этот момент, что система строит более общие предположения, исходя из которых распознаются частные моменты. Это как выделить сначала общий контур страницы, потом строки, потом слова а далее уже буквы. [Ответ][Цитата]
covax Сообщений: 1609	На: Универсальный робот Robosonic RS Добавлено: 28 фев 15 13:44 Цитата: Автор: Павел Фоменко Не соглашусь. Например, при распознавании отдельных листьев дерева качество распознавания улучшится если сначала выделить ствол, потом ветви и потом уже листья. Наверное Виктор имеет ввиду как раз этот момент, что система строит более общие предположения, исходя из которых распознаются частные моменты. Это как выделить сначала общий контур страницы, потом строки, потом слова а далее уже буквы. "Строит более общие предположения" - что это значит? А значит это то, что система связывает конфигурации признаков, т.е группирует группы, каскадирует каскады, иераршит иерархии и тп. То есть, образуются связи!!! Вот что важно! А если связи образуются, то структура детализируется в отношении какого-то визуального (допустим) образа, т.е образуется (растёт) модель, т.е фильтр усложняется. По сути, это реализация комбинаторного взрыва. А комбинаторный взрыв в условиях ограниченного объёма работает на детализацию структуры-фильтра. Я вообще о реализации говорю, о фундаментальных механизмах, такскать. [Ответ][Цитата]
victorst Сообщений: 821	На: Универсальный робот Robosonic RS Добавлено: 28 фев 15 21:22 Изменено: 28 фев 15 21:27 Цитата: Автор: covax Вообще-то немного наоборот. "Структура памяти" в потоке "поступающих фактов" должна детализироваться (уточняться). Статистика - это кусочная аппроксимация - модель, своего рода. Чем детальнее модель (мира в д\с), тем лучше распознавание. Поэтому, здесь не уместны такие определения, как "более абстрактные" и "более общие" (выделено жирным). При обнаружении во входном потоке информации чего-то похожего на хранимое в памяти именно эта похожесть обобщается. Иначе придется хранить много раз повторяющуюся информацию во множестве описаний разных фактов. И пользоваться этим будет проблематично. Но вот различающуюся информацию можно хранить отдельно со ссылкой на общую часть. Тогда в памяти будет находиться и предельно детальное описание каждого факта и то, что эти факты объединяет между собой. В памяти, над которой я работаю будут происходить процессы не только абстрагирования но и обратные процессы там, где реорганизация будет требовать такого. Позже поясню на примерах. Все это поможет как процессам классификации так и идентификации. Т.е. информация в памяти будет и обобщаться и детализироваться одновременно, увеличивая селективность этого иерархического фильтра-анализатора. [Ответ][Цитата]
Victor G. Tsaregorodtsev Сообщений: 3187	На: Универсальный робот Robosonic RS Добавлено: 01 мар 15 4:46 Цитата: Автор: victorst информация в памяти будет и обобщаться и детализироваться одновременно, увеличивая селективность этого иерархического фильтра-анализатора. Тогда, как я понимаю (и опять же отсылаю к указанной мною статье - там конкретный пример), надо позволять некоему детектору входить в несколько (т.е. не обязательно в одно и только одно) обобщение следующего уровня иерархии. И при адаптации след.уровня - этот детектор может как выходить из какого-то числа абстракций (вплоть до того, что выйдет из всех бывших и создаст новую "точку роста"), так и оставаться в них, так и входить в новые (существующие на следующем для него уровне - но ранее детектор не захватывающие). Ну а чтобы абстракции не росли бесконтрольно - надо их будет ограничивать по макс.числу входящих в них детекторов (или абстракций) предыдущего уровня. Вот поэтому и нужно, чтобы элемент предыд.уровня мог входить не в одно обобщение - он может являться связующим элементом. Пример - видим окружность, на первом уровне разбиваем её на кусочки-дуги, на втором - собираем дуги бОльшей длины из нескольких перекрывающихся краями малых кусочков, на третьем - ещё более длинные (или даже уже всю окружность целиком). Это если объединять-абстрагировать по коэффициенту взаимной корреляции фрагментов. [Ответ][Цитата]
Стр.7 (43): 1  ...  3  4  5  6  [7]  8  9  10  11  ...  43 << < Пред. | След. > >>