Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.6 (22) << < Пред. | След. > >>    Поиск:
Автор	Тема: На: ПОСТУЛАТЫ ИИ
DCV Сообщений: 746	На: ПОСТУЛАТЫ ИИ Добавлено: 15 июл 13 22:25 Учебные постулаты 1. ИИ способен к самообучению. 2. ИИ может черпать информацию из различных источников: книг, интернета, фильмов, личного общения и т.д. 3. ИИ способен менять алгоритмы своего поведения под воздействием полученной информации. [Ответ][Цитата]
programania Сообщений: 79	На: ПОСТУЛАТЫ ИИ Добавлено: 15 июл 13 23:51 Цитата: Автор: гость 78.25.121.* кажется весьма эвристичным связать общие признаки с низкими частотами, а частные - с высокими.. Еще можно эвристично считать частные признаки производной, а общие интегралом. Тогда, применительно к ЕЯ: интегрирование - создание нового, более абстрактного языка [15], дифференцирование - создание нового языка описания закономерностей [18], т.е. 28. ИИ - это создание новых языков из ЕЯ. [Ответ][Цитата]
гость 78.25.123.*	На: ПОСТУЛАТЫ ИИ Добавлено: 16 июл 13 8:15 рr> тогда получается, что частные признаки это вторая производная от общих. Т.е. слишком жесткая связь. Что тогда первообразная общих признаков? Такое представление отражает наблюдение, что представление образов формируется от глобальных признаков к локальным, которые как бы отдифференцировываются от глобального представления. Но признаки цвета не отдифференцировываются от признаков формы.. или тут нужно говорить о дифференциации в более общем смысле. Дифференциация самого репрезентирующего субстрата на регионы субмодальностей. И тогда мы снова приходим к тому представлению, что образ это суперпозиция колебаний на специфических частотах (частоты специфицированы не только величиной, но и территориальной припиской). по п.28 да, с 'сильным' ИИ нужно связать общую языковую способность (поддержание вторичной семиотической системы для самоописания и коммуникации). В теории метавычислений (в приложении к вычислительной теории разума) говорят о трансляторе трансляторов. Но этот объект является трансвычислительным. [Ответ][Цитата]
DCV Сообщений: 746	На: ПОСТУЛАТЫ ИИ Добавлено: 16 июл 13 22:31 Модельные постулаты 1. ИИ состоит из множества Моделей Поведения, которые взаимодействуют между собой без помощи человека. 2. Каждая Модель Поведения может быть запрограммирована на любом языке программирования любым способом. Внутреннее устройство отдельной Модели Поведения не имеет значения. Значение имеют только функции или внешние проявления Модели Поведения. 3. Главным является правильно разбить предметную область на множество таких Моделей Поведения и описать функции каждой Модели Поведения. 4. Любую предметную область можно разбить на множество Моделей Поведения таким образом, чтобы программирование каждой отдельной Модели Поведения было обычной задачей для программиста. [Ответ][Цитата]
programania Сообщений: 79	На: ПОСТУЛАТЫ ИИ Добавлено: 16 июл 13 23:29 Цитата: Автор: гость 78.25.123.* тогда получается, что частные признаки это вторая производная от общих. Т.е. слишком жесткая связь. Что тогда первообразная общих признаков? Такое представление отражает наблюдение, что представление образов формируется от глобальных признаков к локальным, которые как бы отдифференцировываются от глобального представления. Но признаки цвета не отдифференцировываются от признаков формы.. или тут нужно говорить о дифференциации в более общем смысле. Дифференциация самого репрезентирующего субстрата на регионы субмодальностей. И тогда мы снова приходим к тому представлению, что образ это суперпозиция колебаний на специфических частотах (частоты специфицированы не только величиной, но и территориальной припиской). по п.28 да, с 'сильным' ИИ нужно связать общую языковую способность (поддержание вторичной семиотической системы для самоописания и коммуникации). В теории метавычислений (в приложении к вычислительной теории разума) говорят о трансляторе трансляторов. Но этот объект является трансвычислительным. Транслятор нужен один для всех уровней и это скорее распознаватель, который одновременно выполняет и дифференцирование и интегрирование, создавая обобщенное описание ЕЯ и описание частных признаков или закономерностей причем в том же формате ЕЯ, поэтому этот процесс может применяться и к результатам. Однако больше смысла его применять к обобщенному описанию или первообразной тогда для ЕЯ это будут, например, виды предложений, устойвые группы видов, диалог... Вторая и т.д. производные это детализация первой для новых данных. Но, т.к. новые данные неизвестны, все это происходит почти во всех возможных вариантах, поэтому слишком жесткой связи нет - все возможно перестроить и это основная сложность реализации. И такой распознаватель возможно реализовать на нейронной сети. Причем от НС требуется лишь обучение функциям И, ИЛИ и выбор максимума. Тогда И - это обобщение или первообразная, ИЛИ - это частные признаки или производная. В ЕИ это и реализовано, но кое-как, на ненадежных, неподходящих элементах, путем многих переделок и усовершенствований за сотни миллионов лет, так что мозг превратился в нечто совершенно непостижимое. Поэтому: 29. Создать ИИ, изучая или моделируя мозг, нереально. 30. ИИ можно понять и создать решая его задачу - [6] [Ответ][Цитата]
DCV Сообщений: 746	На: ПОСТУЛАТЫ ИИ Добавлено: 17 июл 13 22:46 Создающие постулаты 1. ИИ основан на алгоритмическом подходе. 2. Утверждать, что нельзя создать ИИ через алгоритмы «если, то» - то же самое, что утверждать что все многообразие мира не может быть достигнуто за счет комбинации из атомов, потому что атомы очень маленькие. 3. ИИ сочетает в себе множество различных подходов и технологий, включая перечисленные. Нельзя создать ИИ, используя только один «правильный» подход. 4. Один человек или группа разработчиков не могут реализовать все необходимые подходы. Нужно выбирать для разработки одно узкое направление. А затем все направления будут объединены. 5. Каждый из подходов начинается со сбора базы данных и алгоритмов. Эти БД и алгоритмы могут применяться людьми независимо от ИИ. 6. В настоящее время из перечисленных подходов ведется работа по «Статическим постулатам» в виде онтологий или семантических БД типа Freebase. По многим из перечисленных подходов нет продвижения, и даже не собирается первоначальная БД. [Ответ][Цитата]
гость 78.25.123.*	На: ПОСТУЛАТЫ ИИ Добавлено: 17 июл 13 23:51 pr.> Транслятор нужен один для всех уровней и это скорее распознаватель, ну, низкоуровневые трансляторы автоматны, а высокоуровневые работают с контекстно-зависимыми языками и даже с языками плохоопределенными (язык должен/может быть 'нестрогим' настолько, насколько реакции транслятора значимы (производят эффект) в системе, поддерживающей трансляцию, если все реакции 'нетранслируемо', то язык слишком неопределен (неизвестен, нерегулярен, cверхбогат)). для высокоуровневых трансляторов помимо операций распознавания нужны еще операции моделирования контекста, чтобы приписать распознанным структурам (объектам) некоторое возможное значение из потенциально возможных. Или чтобы выбрать функцию межфразового перевода из некоторого ассортимента (при много-многозначных соответствиях). говоря о трансляторе трансляторов (генераторе генераторов моделей) я подумал, что если SC=s(s,s) (двойная автоспециализация, где SC это суперкомпилятор, а s специализатор (проектор) на языке M (s' - на яз. М')) и что если SC'(s)(s)(s)=SC (над одним и тем же языком L), то хотя задача синтеза SC на 'стандартных' языках типа М является алгоритмически неразрешимой, но можно так 'дестандартизировать' язык М' чтобы если не s' то форма s'(s',s')=SС' была бы эмпирически достижима. Тогда имея эвристические s можно было бы синтезировать такие SC когда L->ЕЯ. (надо отметить, что понятиях специализатора выражается связь понятий декомпиляции и виртуальной машины, экстраполятора и модели мира, выражается проблематика универсальной индукции..) Похоже, что ваше 'интегрирование-дифференцирование' концептуально ближе к операциям специализации (проекции) чем к операциям фурье-преобразований при представлении концептов. И в этом смысле гипотеза М'=NN+ кажется перспективной. Изучение мозга может дать понимание (в какой-то мере) организации системы машина_интеллекта-интеллект, динамического взаимоопределения уровней, сбалансированной взамосогласованной системы (какие 'коды' являются программами, а какие данными, какие виртуальные машины требуют каких струтруктур активности и т.д.). Это источник эвристик для конфигурирования принципов организации микропрограмм, устройства программ и их комплексов. Это ослабляет категоричность п.29. Реальность понятие в некоторой степени субъективное.. Что до дрессировки ИИ на правильных правилах (п.30/6), то это конечно так, но в общем случае система должна допускать возможность такой внутренней организации правил, когда произойдет крупномасштабный метасистемный переход и система будет сами устанав- ливать правильность правил и будем сама их вырабатывать в соответсвиии с внутренними (собственными) принципами. Тут вопрос в том что если мы хотим ТАКОГО ИИ, то должны либо надеяться что требуемок качество синтеза правил содержится в самой системе внешних правил, мы ее хорошо приготовили, - или мы должны стараться привнести потенцию в ядро системы. Третий путь - это делать насколько возможно в меру нашего разумения потенциальное ядро и богатую обучающую среду, задавая механизмы богатой интеракции - в надежде что требуемая форма SC' возникнет из фрагментов, композиция которых избыточна для ее синтеза. [Ответ][Цитата]
гость 78.25.123.*	На: ПОСТУЛАТЫ ИИ Добавлено: 18 июл 13 0:02 DCV> cоздающие постулаты п.2 утвержает 'правильный' путь (логический атомизм, ИИ=RBM), а п.3 утверждает его недостаточность и тем самым подвергает его САМОХАРАКТЕРИЗАЦИЮ как 'правильного' сомнению. Приемлемость, ситуационная эффективность это не 'праильность в большом' (не обобщаемость). Cкажем, хорошо известно, что большие продукционные системы теряют управляемость, и для поддержания управляемости должны вводиться дополнительные принципы (пакетирование правил, динамическая реорганизация пакетов, модификация самих правил и объектов с которыми они работают по некоторым правилам, которые сами могут изменяться, причем эти типы изменений могут быть взаимосогласовывающимися, - и проч.). [Ответ][Цитата]
DCV Сообщений: 746	На: ПОСТУЛАТЫ ИИ Добавлено: 18 июл 13 5:22 Цитата: Автор: гость п.2 утвержает 'правильный' путь (логический атомизм, ИИ=RBM), п2. утверждает, что ИИ можно создать на основе алгоритмической конструкции условия, которую используют большинство компьютеров. Например: if(условие) { } else { } аналогичные конструкции использует сам процессор, выполняя действие в зависимости от значения условия. Эта же конструкция if()else используется в основе машины Тьюринга. А машина Тьюринга и нейронная сеть эквивалентны при решении вычислительных задач. Эта алгоритмическая конструкция противопоставляется другим подходам, основанным на создании физической среды, квантового компьютера или создании совершенно другого устройства, не являющегося компьютером. Но "если, то" используется при реализации различных подходов: логического, семантических сетей, фреймов и т.д. Цитата: Автор: гость а п.3 утверждает его недостаточность и тем самым подвергает его САМОХАРАКТЕРИЗАЦИЮ как 'правильного' сомнению. п.3 подразумевает, что на основе конструкции "если то" строятся более крупные конструкции, подходы. Далее речь идет об укрупненных подходах. Так же как предметы состоят из атомов, а мы изучаем взаимодействие предметов. [Ответ][Цитата]
гость 78.25.123.*	На: ПОСТУЛАТЫ ИИ Добавлено: 18 июл 13 7:25 DCV> нет, как я понял, п.2 утвержает, что многообразие форм мира достигнуто комбинациями атомов (суть не что атомы малы, а что их много и они разного сорта и они не фундаментальны). И что такое утверждение (уверенность) эквивалентно тому, что ИИ алгоритмичен. Я не хочу холиварить, я хочу протестировать аргументы. Насколько я себе представляю, что для преодаления комбинаторных осложнений вселенский компьютер должен работать с нереалистической скоростью. Есть предел Бравермана на вычислительную мощность вселенной. Особенно проблематичны органические формы (для локального счета). Т.е. есть основания думать, что физическая картина вселенной не совместима с комбинаторным перебором атомных конфигураций. Конечно, искать 'организующий' фактор в усилиях креатора не очень уместно, так что речь должна идти о вселенском синергетическом компьютере, и компьютер хакена не эквивалентен компьютеру неймана. Машина самоорганизации не эквивалента машине дискретного действия. Скорее можно говорить о некоторой композиции дискретных машин. Если композиция это система, то система машин не машина. Т.е. утверждение самой эквивалентности исходных утверждений верно, но сами утверждения по отдельности неверны. ИИ алгоритмичен - неопределенное суждение. Или то что достижимо алгоритмически и есть ИИ, или алгоритмичность исчерпывает проблематику ИИ, или умение интелекта обращаться с алгоритмически неразрешимыми проблемами является алгоритмическим или нашему искусству ИИ неподвластно неалгоритмическое.. тезис ЧерчаТьюринга - аксиома информатики, то возможна нечерчева информатика. Является ли ее предметная область не пустой? формальная нейросеть эквивалентна МТ, но динамическая система (абстрактная нейросистема) не эквивалентна МТ. Скажем, могут быть предложены высказывания о свойствах динамических режимов, которые не могут быть верифицированы алгоритми- чески, но динамическая теория может сделать содержательные суждения. Или воплощенная динамическая система может демонстрировать поведение, за которым реалистично мощная машина (воплощеннаЯ МТ) не угонится. Речь не об неалгоритмическом запрете на гибкий вычислительный интеллект, а о необходимости сочетания дискретного и непрерывно-динамического принципа, о гибридных архитектурах, о самоорганизующихся архитектурах, о самоорганизующихся системах алгоритмов. А система алгоритмов не есть алгоритм. Поэтому гибридную систему (наличие АЦП и ЦАП в системе уже делает ее гибридной), систему открытую нельзя называть системой алгоритмической. Скажем, есть правила, а есть семантическая сеть (может быть нейроподобной). Под идею динамических нейросетей могут быть предложены более-менее адекватные схемотехнические решения, Какие-нибудь графовые машины, вообще машины АТД, ОО-машины могут реализовывать вычислительные эффекты, расширяющие возможности стандартной МТ. Скажем, машины тьюринга с коммуникационными лентами это УЖЕ некоторое расширение. суть не в том, что сеть есть композиция правил (направленных дуг), в что в общем случае сеть может демонстрировать коллективное движение, коллективные состояния, а связь этих состояний приводит к эмерджентным правилам в системе. Динамическая генерация в системе правил делает ее неалгоритмической (ограниченно алгоритмизируемой). Если сказанное кажется непонятным или левым, то спорить не нужно. [Ответ][Цитата]
programania Сообщений: 79	На: ПОСТУЛАТЫ ИИ Добавлено: 18 июл 13 8:39 Цитата: Автор: гость 78.25.123.* ну, низкоуровневые трансляторы автоматны, а высокоуровневые работают с контекстно-зависимыми языками и даже с языками плохоопределенными (язык должен/может быть 'нестрогим' настолько, насколько реакции транслятора значимы (производят эффект) в системе, поддерживающей трансляцию, если все реакции 'нетранслируемо', то язык слишком неопределен (неизвестен, нерегулярен, cверхбогат)). Без низкоуровневого транслятора вообще ничего не будет шевелиться. А высокоуровневый может и не нужен поскольку при повышении уровня информации ее формат не меняется и все может обрабатывать один алгоритм как это и есть в ЕИ. А для обработки нестрогого, плохоопределенного языка и нужен распознаватель т.е. возможность нечеткого, инвариантного сравнения с выделением разницы и общего. Цитата: Автор: гость 78.25.123.* для высокоуровневых трансляторов помимо операций распознавания нужны еще операции моделирования контекста, чтобы приписать распознанным структурам (объектам) некоторое возможное значение из потенциально возможных. Или чтобы выбрать функцию межфразового перевода из некоторого ассортимента (при много-многозначных соответствиях). говоря о трансляторе трансляторов (генераторе генераторов моделей) я подумал, что если SC=s(s,s) (двойная автоспециализация, где SC это суперкомпилятор, а s специализатор (проектор) на языке M (s' - на яз. М')) и что если SC'(s)(s)(s)=SC (над одним и тем же языком L), то хотя задача синтеза SC на 'стандартных' языках типа М является алгоритмически неразрешимой, но можно так 'дестандартизировать' язык М' чтобы если не s' то форма s'(s',s')=SС' была бы эмпирически достижима. Тогда имея эвристические s можно было бы синтезировать такие SC когда L->ЕЯ. Все это конечно верно, но можно немного упростить, если считать контекстом все, что ИИ воспринял, распознал и еще не забыл на текущий момент и хранить все это в одном формате - текстовом. Считать распознавание неполным сравнением. Найти среди распознанного то, у которого не сравнилось то, что ИИ может сделать. Сделать это, причем так, чтобы максимально увеличить сравнение у другого распознанного. Наслаждаться увеличенным совпадением жизненного опыта и реальности. Цитата: Автор: гость 78.25.123.* (надо отметить, что понятиях специализатора выражается связь понятий декомпиляции и виртуальной машины, экстраполятора и модели мира, выражается проблематика универсальной индукции..) 31. Проблема индукции - основная в ИИ. Цитата: Автор: гость 78.25.123.* Похоже, что ваше 'интегрирование-дифференцирование' концептуально ближе к операциям специализации (проекции) чем к операциям фурье-преобразований при представлении концептов. Фурье дает периодические функции да еще и кратных частот, что трудно представить применительно к ЕЯ. Дифференцирование также дает высокие частоты, что применительно к ЕЯ можно представить как его изменчивость. Хотя, это все очень образно и от недостатка терминологии. Цитата: Автор: гость 78.25.123.* Изучение мозга может дать понимание (в какой-то мере) организации системы машина_интеллекта-интеллект, Да, устройство мозга нужно знать - это полезно и вообще вдохновляет, но 32. Для постройки ИИ не нужно моделировать все функции мозга 33. Для постройки ИИ не нужно моделировать функции, которых нет в мозге Цитата: Автор: гость 78.25.123.* Что до дрессировки ИИ на правильных правилах (п.30/6), то это конечно так, но в общем случае система должна допускать возможность такой внутренней организации правил, когда произойдет крупномасштабный метасистемный переход и система будет сами устанавливать правильность правил и будем сама их вырабатывать в соответсвиии с внутренними (собственными) принципами. И все это можно обьяснить действием простого, низкоуровнего, автоматного распознавателя. Т.к. любое распознавание - это нечеткое или частичное сравнение, т.е. что-то важное, повторяющееся учитывается, а незначимое, случайное нет, то любое распознавание можно считать обобщением. Так вот, когда ИИ наберется опыта, он будет распознавать-обобщать все что угодно, т.е. в любых ситуациях находить похожий хоть чем-то прошлый опыт и это и будут его правила. Но все это будет скрыто от наблюдателя и поэтому будет казаться что у системы появились собственное мнение, принципы, воля и т.п. Однако, и в самом деле, если ИИ продолжит обобщение, то в конце концов дообобщается и до таких общих понятий как "Я знаю", "Я делаю", "МНЕ сказали" и т.п. т.е. обретет сознание. Цитата: Автор: гость 78.25.123.* Тут вопрос в том что если мы хотим ТАКОГО ИИ, то должны либо надеяться что требуемок качество синтеза правил содержится в самой системе внешних правил, мы ее хорошо приготовили, - или мы должны стараться привнести потенцию в ядро системы. Третий путь - это делать насколько возможно в меру нашего разумения потенциальное ядро и богатую обучающую среду, задавая механизмы богатой интеракции - в надежде что требуемая форма SC' возникнет из фрагментов, композиция которых избыточна для ее синтеза. Все правильно. Нужно надееяться, что хватит самого простого потенциально ядра и создавать ИИ только обучающей средой, пусть и хорошо приготовленной в начале. И только, если уже ничего не помогает, в самом крайнем случае стараться привнести потенцию в ядро системы. т.е. 34. ИИ должен быть как можно проще, но не более, чем это необходимо. Цитата: Автор: DCV п2. утверждает, что ИИ можно создать на основе алгоритмической конструкции условия Условие - это частный случай текста, т.к. текст всегда можно поделить в любом месте и считать это условием: "если был левый текст, то будет правый" и т.п. А с условием такого уже не сделать. И при этом, не имея в тексте лишних структур "если то", его можно проще и универсальней обрабатывать. И вообще 35. Любая проблема - частный случай проблемы ИИ [Ответ][Цитата]
DCV Сообщений: 746	На: ПОСТУЛАТЫ ИИ Добавлено: 18 июл 13 9:07 Цитата: Автор: гость Если сказанное кажется непонятным или левым, то спорить не нужно. Некоторые части непонятны. У меня нет образования такого уровня. Цитата: Автор: гость нет, как я понял, п.2 утвержает, что многообразие форм мира достигнуто комбинациями атомов (суть не что атомы малы, а что их много и они разного сорта и они не фундаментальны). И что такое утверждение (уверенность) эквивалентно тому, что ИИ алгоритмичен. Да. Но это была аналогия между атомами, образованием предметов из атомов, и конструкцией if()else, и построением из этой конструкции сложных подходов и алгоритмов. Я не имел в виду прямую связь между атомами и алгоритмами. Я вижу, что мне нужно более точно выражать свои мысли. Цитата: Автор: гость Насколько я себе представляю, что для преодаления комбинаторных осложнений вселенский компьютер должен работать с нереалистической скоростью. Есть предел Бравермана на вычислительную мощность вселенной. Особенно проблематичны органические формы (для локального счета). Т.е. есть основания думать, что физическая картина вселенной не совместима с комбинаторным перебором атомных конфигураций. Да. Компьютер не может проанализировать все возможные комбинации. Нужно использовать некие эвристические правила. Цитата: Автор: гость Если композиция это система, то система машин не машина. Динамическая генерация в системе правил делает ее неалгоритмической (ограниченно алгоритмизируемой). А система алгоритмов не есть алгоритм. систему открытую нельзя называть системой алгоритмической. Это интересные мысли. Я тоже считаю, что новые правила создаются по алгоритму. Но на выходе получается совершенно новый эффект, не похожий на действия по алгоритму. Цитата: Автор: гость ИИ алгоритмичен - неопределенное суждение. Или то что достижимо алгоритмически и есть ИИ, или алгоритмичность исчерпывает проблематику ИИ, или умение интелекта обращаться с алгоритмически неразрешимыми проблемами является алгоритмическим или нашему искусству ИИ неподвластно неалгоритмическое.. Я считаю, что все проблемы решаются алгоритмически. Но, как было сказано выше, правила меняются динамически, и на выходе получается неожиданный результат. Я поддерживаю высказывания о динамических самоорганизующихся системах. [Ответ][Цитата]
Анатоль Сообщений: 1964	На: ПОСТУЛАТЫ ИИ Добавлено: 18 июл 13 9:16 Цитата: Автор: programania при повышении уровня информации ее формат не меняется и все может обрабатывать один алгоритм как это и есть в ЕИ. Очень спорное, думаю не верное утверждение. Во первых - нет никакого ЕИ. Есть животный интеллект и цивилизационный. Формат и работа их моделей абсолютно различны (ассоциация образов и операции с абстракциями). Чтобы понять различие их работы рассмотрим простой пример. Есть самые разные треугольнтки. Большие, маленькие, прямоугольные, равнобедренные, равносторонние, с произвольными углами... Нужно их посортировать по признакам, классифицировать. На какие классы их может посортировать животный интеллект? Ну, например на большие-маленькие, прямоугольные, равносторонние, равнобедренные.. А вот по признаку "одна сторона в полтора раза длинней другой стороны" - не сможет. Потому что образы у таких треугольников могут быть очень разними. Это только под силу цивилизационному интеллекту, ведь он работает не с образами, а с абстракциями, и такие абстракции как длина стороны, отношение длин может анализировать. [Ответ][Цитата]
rrr3 Сообщений: 11857	На: ПОСТУЛАТЫ ИИ Добавлено: 18 июл 13 21:27 Цитата: Автор: Анатоль ...На какие классы их может посортировать животный интеллект? Ну, например на большие-маленькие, прямоугольные, равносторонние, равнобедренные.. А вот по признаку "одна сторона в полтора раза длинней другой стороны" - не сможет. Потому что образы у таких треугольников могут быть очень разними. Это только под силу цивилизационному интеллекту, ведь он работает не с образами, а с абстракциями, и такие абстракции как длина стороны, отношение длин может анализировать. ("Образы" - так или иначе и есть абстракции, но это так, попутно, к слову, не хочу углубляться в эту тему) Хочется привести какой нибудь пример, но не приходит ничего интересного в голову, потому приведу не совсем корректный, но то что сеть... Возьмем шахматы. Новичок оперирует правилами "движения" различных фигур. Опытный игрок оперирует "стратегиями", практически не задумываясь (автоматически) о конкретных правилах шахмат. Так вот, новичок - образно, не строго говоря - животный интеллект, а опытный игрок - по Вашей терминологии - цивилизационный. Но и тот и другой интеллекты не обходятся без правил игры в шахматы и не могут родиться вне этих правил. [Ответ][Цитата]
Анатоль Сообщений: 1964	На: ПОСТУЛАТЫ ИИ Добавлено: 18 июл 13 22:14 Цитата: Автор: rrr3 Так вот, новичок - образно, не строго говоря - животный интеллект, Ни в коей мере. Животный или цивилизационный определяется НЕ силой интеллекта. Животный интеллект может быть (и есть) очень сильным, а цивилизационный может быть слабым (что обычно и наблюдаем). Они различаются тем, из чего строятся их модели, из образов (ощущений) или из абстракций (как первичных понятий). И тем, как происходит работа моделей (получение выводов), или ассоциациями образов или алгоритмическими операциями с абстракциями. Я бы даже сказал наоборот - начинающий игрок пользуется почти исключительно цивилизационным интеллектом (про правила думает), а вот опытный уже включает мощный животный интеллект (целыми образами мыслит). [Ответ][Цитата]
Стр.6 (22): 1  2  3  4  5  [6]  7  8  9  10  ...  22 << < Пред. | След. > >>