Краткая Инструкция для построения ИИ

[kak]

Краткая Инструкция для построения ИИ (Иной Интеллект) устройства.
Почувствуйте себя Создателем.
Предназначена для студентов и аспирантов междисциплинарных учебных заведений, а также моделистов-конструкторов ИИ.

Этап конечного автомата (КА).
1. Выбор источников раздражения (формирование среды)
2. Подбор аффекторов (рецепторы, датчики)
3. Организация эффекторов (размещение на границе ИИ устройства, способные изменять эту границу).
4. Формирование безусловных рефлексов (БУР). То есть раздражение того или иного рецептора должно приближать или отодвигать границу к(от) источника (аттрактор, репеллент). Создание управляемого рецептивного поля.
Этап интеллектуализация КА.
5. Формировании первого интеллектуализирующего (формирующего структурную проекцию) слоя. Это может быть любая, обладающая возможностями изменять свою структуру матрица, например, ПЛМ. Но, скорость проведения «аффектор – матрица – эффектор» должна быть выше, чем «аффектор – эффектор».
6. Формирование последующих слоев аналогичен первому, но каждый новый слой по скорости превышает предыдущий.
Все предыдущие слои выступают к последнему в роли границы-мембраны.
Имеет смысл добавлять новые модальности с каждым новым слоем.


Приложение к инструкции
К 1 пункту:
Необходимы разномодальные регулярные источники, связанные (возможно регулярностью) явными функциями. Они формируют среду с динамически равновесными ориентирами, с некоторой стандартизацией (по верхнему и нижнему уровню) по уровню энергии.
Можно создать виртуальные источники, типа множество узкоспециализированных преобразователей (линии задержки), например, от семантического источника (аудио, видео). Делая искусственные задержки от датчиков снимающих потоки данных с семантического источника (основной), можно получить множество виртуальных источников с различными частотно-амплитудными и скоростными характеристиками, которые попадая на рецепторы смогут формировать последовательно-параллельные образы.
Из существующих конструкций, эволюционно, можно рассматривать солнце как основной источник, формирующий множество виртуальных, промодулированных гравитацией и другими источниками (космические лучи), с получением на выходе последовательно-параллельную картинку с ограниченным диапазоном энергий.
К 2 и 3 пункту:
Вся граница-мембрана разбивается на участки локального регулирования (необязательно участки для аффекторов и эффекторов совпадают). Если говорить о работе ИИ в семантической среде, то формируются участки по конфигурационной составляющей знаков, с возможным предположением аффекторов и эффекторов (по предполагаемому алгоритму реакций).
Эволюционно, такая граница-мембрана формировалась за счет подложки из глиноземов, которая, обладая конфигурационной изменчивостью, адсорбировала (с регулярностью соответствующих источников) различные органические компоненты их жидкой среды, создавая формы способные избирательно сохранятся даже при некоторой изменчивости самой подложки, вплоть до ее растворения.
К пункту 4:
Выбор БУРов, то есть изменение границы той или иной локализации в зависимости от возбуждения того или иного аффектора, определяется проектной задачей создания данного устройства. Для семантической среды, это позиционирование (перемещение к локальному источнику) в центр локального фокуса аффетора(ов).
Эволюционно, по градиенту к аттрактору или от репеллента.
К пункту 5:
Так как предусмотреть все варианты сочетаний сигналов от источников не представляется возможным, то для осуществления запоминания этих сочетаний можно использовать любую соответствующую по скорости перепрограммируемую логическую матрицу (ПЛМ). Единственным условием для работы – это скорость прохождения через матрицу должна быть выше, чем напрямую между аффектором и эффектором. Матрица выполняет роль временного «шунта» для БУРа.
Эволюционно такой матрицей стал актин-миозиновый комплекс. Скорость распространения потенциала действия (ПД) по мембране клетки меньше (~1 мкм/сек), чем через актин-миозиновый комплекс (15 мкм/сек). Кроме того, актин-миозиновый комплекс несет главную функцию (как цитоскелет) по доставке молекул к мембране и в формировании кластеров рецепции.
К 6 пункту:
Последующие матрицы принципиально не отличаются от организации первой, но должны иметь большую размерность и более высокую скорость проведения. Напомню, скорость между элементами на границе-мембране (с аффекторами и эффекторами) 1мкм/сек, у млекопитающих скорость между сенсорно-моторными элементами достигает порядка 100 м/сек.

Собранное устройство по данной инструкции позволить получить ИИ со следующими функциями:
а) выделять ситуации из потока за счет априорных (БУР) или предыдущих вариантов решений, то есть из имеющейся структурной проекции ИИ - рецепция;
б) обнаруживать проблемы, то есть отсутствия готовых решений на новую ситуацию - детектирование новых ситуаций;
в) выбирать наиболее близкие совпадения между известными и неизвестными событиями - адаптация;
г) изменять и фиксировать структурную проекцию ИИ - память.

[kak]

Комментарии к вопросам на http://forum.aicommunity.org/viewtopic. ... 9&start=50
Солеваров: «а может вообще ни о какой скорости нет смысла рассуждать? вот как у этих из Стаффорда есть эмуляция она же симуляция эффекторной либо аффекторной стороны процесса соответственно в слое возникает эмуляционная подслойка.»
Рассуждения по поводу скорости достаточно просты:
Можно прогнозировать только повторяющиеся события – их траекторию.
Эти события или явления, выделяемые субъектом, имеют общий источник, от которого по разным каналам, формирующиеся за счет множества преобразований потока (от источника до субъекта), приходят разномодальные данные.
Для адекватной реакции на изменение этих потоков, необходимо предупреждающие данные донести до эффекторов быстрее, чем придут основные (безусловные)
Выделение событий (явлений) возможно (так как все рецепторы динамические) только при изменении положения границы (смещение рецепторов), что бы сравнивать соотношение между разномодальными данными.
Такое смещение позволяет плоскостную конфигурацию конкретной модальности перевести в последовательность, то есть в траекторию.
А что бы сравнивать траектории, важным становиться именно скоростные характеристики структурной проекции (эмуляции границы субъекта) матрицы (ПЛМ).
Поэтому проектирование матрицы (чем занимаются практически все моделисты-конструкторы), по крайней мере, пока не решится вопрос о конкретной, узкоспециализированной функции создаваемого устройства (ИИ), особого смысла не имеет.

[kak]

Продолжение комментарий; Хмур:
«Надстраивающиеся новые системы (функциональные) тормозят старые.»
По-видимому, необходимо давать пояснение к таким очевидным, но абстрактным понятиям как «торможение в биологических образованиях» и «сила притяжения», так как их очевидность не совсем отражает механизм исполнения.
В отношении торможения (он более психологический термин, чем физиологический), его механизм складывается не только в прямом воздействии на мембрану клетки ввиде гиперполяризации, но в основном за счет конкурирующих потоков в динамических равновесных системах, где смещение такого равновесия и выглядит как торможение. Но само смещение частично связано именно со скоростными характеристиками участвующих потоков в этой динамической системе.

[kak]

Продолжение комментарий:
В физиологии под торможением понимается частичное или полное блокирование проведения ПД (на уровне мембраны клеток - повышение порога срабатывания) или УР (на уровне нервной системы или всего организма), но при этом скорость самого ПД или УР не меняется. Реальным изменением скорости проведение может служить (де)миелинизация нервного волокна. Конечно, для изменения скорости ПД (или МП) на самой клетке влияние может оказать резкое изменение свойств состава внешней среды.
Поэтому, в целях терминологических уточнений, и дается разъяснение о том, что поздние образования нервной системы за счет более высоких скоростей проведения могут блокировать проведение более древних, что больше напоминает конкуренцию между проводящими путями, хотя, наверно, это можно назвать «торможением».

[kak]

Так как реакции на предложенную и «Краткую инструкцию…» нет, что, по-видимому, связано с отсутствием предыдущих логических построения, привожу материалы с форума aicommunity (он до сих пор в полной мере не восстановлен):
а) «В продолжении темы и в связи последними сообщениями об интеллекте как свойстве Вселенной, сформулировалась парадигма развития (становления) Ича, примерно в такой последовательности ( об Ича можно посмотреть на http://aicom.ailab.ru/2008/viewtopic.php?t=2219 ):
Пограничник – формируются границы субъекта, то есть любое образование, которое обладает свойством «интеллект», должно иметь границу, которая может изменяться за счет эффекторов, которые в свою очередь регулируются как за счет сенсорных данных, так и за счет изменений в структуре Ича.
Объективист – формируются наборы свойств данных в виде объектов и их отношение к границе субъекта – психическое «Я»;
Субъективист – формируются наборы свойств данных от других субъектов и их отношения (рефлексии) - социальное «МЫ»;
Эволюционист (трансформер) – формируется представление об эволюции, преобразовании и трансформации, ДРВУ.
Понятно, что это только схема, а потому и количество уровней и список входящих характеристик может меняться.»;
б) «Спасибо за отрывок. Если бы Н.М. не был бы столь эмоциональным (в хорошем смысле), то еще в начале 80-х он выстроил бы развитие интеллекта как следствие общей тенденции, а не считал бы не только ИИ, но и его предшественницу биологию «выкидышем» эволюции (из личной переписки, 9.9.1981). Теперь продолжая, начатое им, я бы определил бы эту тенденцию как углубление предсказательного феномена интеллекта. И тогда можно рассмотреть 4 этапа: http://forum.aicommunity.org/viewtopic. ... 1%F2#54938
как уровни возможного прогнозирования Ича. Пограничник – в пределах своих собственных границ. Объективист – с участием фиксированных (неизменяемых) объектов. Субъективист – с участием других субъектов (с собственным поведением). Эволюционист – с прогнозом на всю динамичную вселенную (конечно, в пределах доступности данных о ней).»;
в) ««сугубо параметрически», то есть в процессе развития интеллект изменялся количественно (соизмерялся). А это и если учесть 5-летнее теоретизирования (на этом форуме), дает шанс перейти к практическим моделям, даже не вдаваясь в узкоспециализированные особенности биохимических процессов и соотношение форм (эволюционную морфологию) биообразований.»;
г) «В продолжение двух топиков, несколько моментов о том, что необходимо учесть при моделировании интеллекта.
Как понятно из 5-ти летнего теоретизирования на этом форуме, любая модель интеллекта начинается не со структуры коммутирующей сети (узлов, мозгов, коры и т.д.), а с организации «границы» интеллекта, вернее, с ее аффекторов и эффекторов и всего того, что их «обслуживает». Это означает, что весь набор А и Э должны соответствовать возможным условиям среды обитания и соответствующим (безусловный рефлекс) образом изменять «границу» (как парус ловит ветер или поиск градиентов), то есть избегать или приближаться к необходимой части потока (энергии, данных), так будет работать «пограничник». Прогноз такого образование не дальше набора БУР, хотя за счет количества таких БУРов, можно получить достаточно разнообразное поведение (поглощающая архитектура (subsumption architecture) Р. Брукса, аниматы). Как видно, на этом этапе, вполне можно обойтись без конкретных биофиз процессов. Это первый момент.
Второй. Так как энергия (данные) попадая на рецепторы вызывают структурную перестройку в субъекте, то можно предположить, что разнообразие внешней среды по отношению к субъекту выше, чем у самого субъекта, то есть структурная проекция отражающая происходящие изменения на границы Ича проще, чем структура формирующая эту проекцию. И чем многослойней и разнообразней становится внутренняя структура субъекта, тем большую часть окружающего мира он может проецировать в себе.
Третий момент. Следствие второго. Структурность внешней среды предполагает определенные закономерности приходящей энергии (данных) на аффекторы Ича, то есть существует причинно-следственная связь между различными модальностями (частота, амплитуда, скорость).
Четвертый момент. Все разнообразие, которое приходит на рецепторы унифицируется, поэтому структурная проекция в Ича может формироваться из однородной матрицы, например, в виде ПЛМ. Количество таких ПЛМок будет зависит от разнообразия модальностей, их обширности и дифференцированности.
Итого: для измерения параметра «интеллект» необходимо знать количество А и Э, БУРов и ПЛМ. Кроме того, необходимо учесть, что на степень развития интеллекта будет влиять разнообразие поступающей энергии (данных).»
На этом пока все. Конечно, если возникнет необходимость, будут добавлены для разъяснения и другие материалы.

[kak]

Некоторое добавление к организации среды:
Среда это не перечень объектов, а это множество свойств (качеств, признаков), из которых субъект формирует (отражает, выделяет) объекты. Выделенный список взаимоувязанных свойств и есть объект. Отсюда и возникает необходимость смоделировать среду как взаимоувязанный список свойств. Вся семантика, включая математику только иллюзия, реальность несколько другая. Кроме того, необходимо учитывать, что свойства среды не статичные, а динамичные, находящиеся всегда в процессе изменения. А значит и аффекторы (рецепторы) субъекта должны иметь соответствующие характеристики, отражающие динамические особенности среды.

[oleg-art]

Почувствуйте себя Создателем

Чувствовать себя Богом???

[kak]

А это кто на что претендует

[oleg-art]

5. Формировании первого... слоя. Это может быть любая, обладающая возможностями изменять свою структуру матрица, например, ПЛМ

Если ПЛМ - это программируемая логическая матрица (она же - ПЛИС), то ПЛМ на такую роль не подходит.

[kak]

14 января 2010
Нет это не ПЛИС, хотя основная функция (изменять свою проводимость при определенных условиях) у них (ПЛМ и ПЛИС) схожи. Под ПЛМ предполагается матрица способная соединять различные потоки между входом и выходом. Эти соединения пожизненные, то есть, раз изменившаяся проводимость остается до конца «жизни».

[kak]

А вот и замечательный пример по созданию конечного автомата с большим количеством БУРов:
"Примитивные движения и обучение робота движениям
http://roboting.ru/artificial-intellige ... obota.html
Петер Пастор (Peter Pastor) из Университета Южной Калифорнии совместно с коллегами разрабатывает программное
обеспечение, которое позволяет роботу PR 2 освоить новые навыки движения – посредством демонстрации этих движений
человеком. Например, робот научился наливать напиток всего за одну демонстрацию. Разработчики сосредоточились на
типовых, часто повторяемых движениях, например, поворот дверной ручки или захватывание чашки. Причем робот может
выполнять эти же действия, даже если объекты находятся в разных положениях. Для этого разработчиками создается
библиотека движений, которые могут быть использованы роботом.
В реальной жизни, робот никогда не придется столкнуться с полностью одинаковой ситуацией дважды. Поэтому уроки
движения должны быть закодированы так, чтобы быть адаптированными к различным исходным ситуациям и изменяющимся
целям. Разработчики используют Dynamic Movement Primitives (DMPs), который за одну демонстрацию в течение
нескольких секунд позволяет пользователю эффективно научить PR2 новым движениям. DMPS позволяет роботу выполнить
свою задачу, даже если цель меняется во время исполнения движения.
При этом, как говорят исследователи, им нужно решить три проблемы:
Первая – «проблема согласования», т.к. механические схема работы конечностей (в т.ч. суставов) у робота и человека
– различны. Вторая – «проблема обобщения» движений, так как невозможно обучить робота всему огромному количеству
возможных движений. Третья – «проблема надежности» движений – из-за постоянно меняющегося контекста и изменения
целей движений.
Как представляется, один из путей решения этой проблемы – дробление движений до вычленения «примитивных», простых
движений и разработка алгоритма составления сложных движений из цепочек «примитивных» движений, которые внесены в
общую базу движений робота. И, конечно же, передача соответствующих управленческих команд на двигатели робота, с
учетом того, что большое количество двигателей робота и его степеней свободы требует выбора оптимальной траектории
движения, а также серьезной координации работы всех элементов управленческо-механической системы робота.
Отметим, что разработчики считают также, что разработанные ими модели можно сравнивать с поведением биологических
объектов (моделей), чтобы выяснить «примитивные движения» в биологических системах, а также понять, как такие
«примитивные движения» представлены в головном мозге биологических объектов."
Можно вспомнить Р. Брукса и разработчиков аниматов.

[kak]

Да, за три месяца ни одного вопроса, ни одного замечания или предложение. Впечатление, либо все понятно и ознакомившись с этой краткой инструкцией, рванули собирать ИИ, либо ничего не понятно, даже невозможно сформулировать вопрос.

[kak]

О среде нашего обитания. Так как наши рецепторы откликаются только на гравитационные и электромагнитные изменения среды, то естественно предположить, что наша среда это ГЭМ (гравитационноэлектромагнитная). Но если об электромагнитной составляющей уже много известно и даже поделено по АЧХ на модальности, то о гравитационной составляющей почти ничего не известно, нет АЧХ, нет механизмов, кроме описания Ньютона, изменений при тех или иных ситуациях и состояний. Нет даже ясных физических (объективных) отношений между гравитационными силами и электромагнитными, кроме, как в субъективной реальности каждого субъекта. Как эти отношения в субъекте формируются, можно посмотреть дискуссию, находящуюся в архиве aicommunity на сайте ailab (про Ич) или в статье Витяева Е. Е., «Принципы работы мозга, содержащиеся в теории функциональных систем П.К. Анохина и теории эмоций П.В. Симонова», http://www.niisi.ru/iont/ni/Journal/V3/N1/Vityaev.pdf (физический смысл прогноза). И если бы не отсутствие понимания о гравитационной составляющей, то проблемы с объяснением ЕИ особой не было бы. На сегодня, по-видимому, только гипотеза Федулаева Л.Е. в работе «Круговорот энергии в природе» в какой-то мере дает некоторое представление о гравитационном феномене, но влечет за собой серьезный пересмотр мировоззренческой парадигмы.
Теперь о попытке создания семантической среды.
Конечно, задумка в топике на ailab «иная парадигма ИИ?» о создании «понимающего» смысл текста неким иным интеллектом, требует четкого представления о среде обитания такого ИИ. То есть необходимо указать источники знаков, их АЧХ и их каналы движения от этих источников, тогда есть возможность представить и те датчики (рецепторы), которые будут «вылавливать» эти изменения (данные). И уже после этого можно приступать к проектированию ИИ.

[kak]

Взято с http://www.ailab.ru/forum/bionika/re-za ... -3/91.html как дополнение к формулировке форумчанина PostScriptum к идеи новой парадигмы:
"Существующая парадигма ИИ предполагает, что интеллектуальные системы могут быть только созданы на основе иерархической и /или синергетической систем, которые предполагают алгоритмическую реализацию на вычислительной технике. При этом другие варианты моделирования интеллекта в этой парадигме принципиально исключаются. Однако задачи, для решения которых требуется понимание смыслов (в том числе распознавание образов) и генерация смыслов (в том числе воображение образов) решаются любым вариантом алгоритмической системы с очень плохим качеством. Причина плохого качества решения таких задач в том, что алгоритмические процессы, выстроенные на активности: а) в случае иерархической (креативной) системы, за счет вне системного создателя, б) в случае синергетической системы, за счет активности каждого элемента системы. Новая парадигма ИИ означает поиск альтернативного (невычислительного) способа решения задач с использованием активности естественной физической среды, источником которой может быть поток (постоянный градиент), а формирование активных зон (неоднородности интерференционной картины) за счет множества таких источников, которые формируют образ и с невозможность (пока) субъекта их все дифференцировать, то есть с отсутствием соответствующего рецептивного поля. Отсюда, сам по себе алгоритмический способ решение вполне бы устроил, но для этого необходимо пересмотреть методологию этих решений – необходимо работать не с одной «лентой», с множеством таких «лент» - траекторий".
От туда же: Для Fifty_Two:
«…что такое тогда неалгоритмический способ решения?». Любое решение это попытка предсказать преобразование (изменение) системы из одного состояния в другое. Это возможно тремя способами: первый, алгоритмический или детерминистический с указанием причинно-следственных связей и состояний на всей траектории или траекториях; второй, эвристический или «метод тыка»; третий, итерационный (фракталы, фазовые пространства, топология), в надежде, что что-то получится, практически это визуализация процессов. Так как живые системы все-таки в какой-то мере прогнозируют, то, по-видимому, первый вариант наиболее вероятен.
Хотя, алгоритмический вариант можно свести к двум другим вариантам. Первый этап. Субъект выделяет, что может из исследуемой системы и обозначает (семантизирует) какие-то наборы признаков, присваивая им названия. Если на этом первом этапе обнаруживается некоторые закономерности между этими названиями – эврика!, он переходит ко второму этапу: а) пытаясь выстроить (алгоритмизировать) эти закономерности между собой; б) перебором (итерациями) или «методом тыка» (эвристически) пытается комбинировать выделенные признаки и закономерности. Если же закономерности не обнаружены, переходит сразу к пункту б).

Так как разбор о способах решения прозвучал в теме: "...Особенности активной среды...", теперь об активности.
Как правильно заметил PostScriptum, все дело в: «…активности естественной физической среды». Именно многочисленность входных (пронизывающих) потоков разной модальности, их унификация, сопряжение, с последующим изменением структурной проекции Ич и создают иллюзию активности. И здесь не последнюю роль играет ограниченность рецептивного поля стороннего наблюдателя, который не может отследить все многообразие процессов по реструктуризации Ич. И как следствие - отказ от алгоритмического способа решения задач, связанных с прогнозом (интеллектуальных).

[kak]

Вот пара работ, в которых есть мысли, который могут помочь разобраться в построении Иного Интеллекта: Дэвид Бом «ФИЗИКА И ВОСПРИЯТИЕ», http://osense.narod.ru/library/physics/ ... 1_bohm.htm и М. Н. Вайнцвайг, «Моделирование мышления как обучающегося механизма управления поведением» http://www.jip.ru/2009/343-351-2009.pdf. Несомненно, есть и другие, но на мой взгляд в этих двух статьях, направление «среда формирует нас», которое было вытеснено конструированием ИНС и т.п., было наиболее ярко отражено. Да, еще одно лыко в строку, более ранняя работа (1975) М. Н. Вайнцвайга, «Об одном подходе к проблеме создания искусственного интеллекта», http://www.keldysh.ru/pages/mrbur-web/misc/mlb/

[kak]

Немного теории к пониманию модели того, что строим. Сначала о методе - не снизу вверх, а сверху вниз, то есть не от субстрата, а от тех качеств, которые субъект может выделить, например, с такого качества как интеллект. Второй момент, это ответ на вопрос - какова должна быть структура и механизм ее формирования, что бы обеспечить это качество? То есть выяснение тех закономерностей (законов, траекторий), которые обуславливают появление и существование выявленных качеств. Здесь можно оттолкнуться от трех основных направлений: иерархического (креативиского), синергетического и потокового, а в соответствии с ними дать перечень закономерностей и их континуальные отношения (преобразования, связь). И последний, третий момент заключается в том, что бы выбрать основу, которая не противоречила бы предыдущим двум моментам. Остается очень немного вариантов, наверно, даже один – конфигурационный. А к нему ключевые слова: солитон, краудинг, неоднородность, бифуркация, турбулентность, мембрана.

[kak]

При проектировании различных имитаторов свойства «интеллект», все делаю одну системную ошибку, которую ярко высветил на форуме ailab, http://ailab.ru/forum/obshenie/misli-vs ... html#11405, Lex: «Все анализаторы, датчики, сенсоры ... метрические!!! не метрических быть не может». На самом деле ничего не измеряется, а только преобразовывается из одного вида энергии в другой. А если быть более точным, то реорганизуются потоки (распад/слияние), приходящие на рецептор (датчик, сенсор и т.п.) как непосредственно в виде раздражителя, так и обеспечивающий его работу/восстановление. Пока это не дойдет до моделистов-конструкторов, никаких ИИ или СИИ не будет.
Справка: Измерение – количественная оценка изменения, отношение известной неоднородности (единица измерения) к неизвестной, viewtopic.php?f=13&t=15. То есть измерять может только субъект.

[kak]

Egg (Егоров Алексей) в теме «Даю справку…» на gotai,
20 июл 11 20:08
«я не делю объекты на части, я приближаюсь к объекту с целью найти его границу...
я не произвожу деление, я произвожу наблюдение...
я наблюдаю всюду только одно: организованный "нижний" слой... то есть вместо объектов я всюду вижу только организацию...
а то, что мир пуст ясно из того факта, что в мире ничего не возможно создать, но только переместить...»
«Дисциплина мышления - это не умение создать "самую правильную онтологию", это умение быстро и эффективно создавать "специальную, контекстную" онтологию, которая была бы комплементарна задаче и описывала бы проблемную область с достаточной для решения задачи точностью...»
21 июл 11 20:29
«…мир не иерархичен, он - слоен... это ОЧЕНЬ разные вещи... каждый уровень слойности (и включаемый и включающий) имеет свою организацию, которая не описывается средним (объектным) слоем и наоборот, средний (объектный) слой невозможно описать через среду и устройство...
каждый раз на уровне описания мы имеем совершенно своеобразную фазу "состояния", которая не сводится к каким-то суперпозициям...»
Рассуждения Egg о подходах к формированию конкретных устройств, обладающих свойством «интеллект», имеют под собой вполне осмысленную платформу (парадигму), для понимания которой требуется выскочить из колеи как иерархической, так и синергетической парадигмы

[kak]

Продолжение рассуждений Egg от 04 авг 11 22:22 в том же топике приводит его к конструкции устройства, способного анализировать траектории (трассы) событий: «...а вот еще хороший способ записи слов: у нас есть точечный источник света и много круглых маленьких дисков на тонких спицах, которые можно приближать к источнику и удалять, они разного радиуса и длина спицы разная (хотя можно выродить ее в координату z)... и есть экран, на которое всё это хозяйство отбрасывает тень... комбинируя кругами, располагая их (R, x, y, z) можно на экране получить слово "слово"... а передаю я тебе на вход координаты источника, экрана и тенеобразующих объектов...» правда, пока он берет один источник, а не множество, но это уже решение для формирования ИИ и еще там же от 04 авг 11 22:32: «…это не совсем головоломка, это типичная задача, только обычно постановка ровно противоположная - по "теням на экране" нужно реконструировать положение и свойства источника "излучения" и "экранирующих" объектов... к этой модели можно, так или иначе, свести почти все обратные задачи...», то есть "не снизу вверх, а сверху вниз, то есть не от субстрата, а от тех качеств, которые субъект может выделить"(kak Пт мар 25, 2011 3:41 pm)

[kak]

В помощь моделистам-конструкторам: «Все рецепторы субъектов пороговые и динамичные, а вот за счет организации анализаторов, мир для нас бывает как дискретный (видим границы) так и аналоговым. Например, для восстановления рецепторов глаза (палочки, колбочки) после срабатывания, требуется от нескольких десятков секунд до нескольких минут, а зрительный анализатор совместном с мышечным аппаратом превращает эти разрозненные картинки в «кино». Это относится и к другим сенсорным каналам. В результате этих процедур субъект и восстанавливает цельность мира. То есть сначала классифицирует-формализует, а затем через универсализацию интегрирует, превращает поступающие сигналы в целостный мир. Только количество таких алгоритмов «классификация-универсализация-интеграция» происходи в секунду триллионы и более, что при современных технологиях не представляется возможным проследить за ними (в отличие от структуры субъекта), а значит, большинство процессов выпадают из поля зрения наблюдателя и становятся скрытыми, отсюда кажущаяся неалгоритмичность жизни. Но именно алгоритмичность ее и позволяет субъектам прогнозировать, то есть обладать таким свойством как интеллект», с http://ailab.ru/forum/zastolnie-besedi/ ... .html#1632
И еще: «Допущение, что слуховой анализатор (био) тождественен анализатору звуков (техно) привело к ложным выводам. Слуховой анализатор пользуется алгоритмом, в котором как минимум две модальности, например, акустическая и мышечная. Это касается любых сенсорных анализаторов. В слуховом анализаторе есть детектирующие устройства, которые позволяют автоматически, а значит алгоритмически, ранжировать по важности звуки и их наборы (конфигурацию). Слуховой анализатор оперирует только динамическими характеристиками звукового ряда, что также вписывается в алгоритм. Конечно, описать весь алгоритм работы слухового анализатора, очень большая проблема, но это все равно алгоритм», http://ailab.ru/forum/zastolnie-besedi/ ... .html#1770
Да, любой анализатор, и зрительный тоже, работает исключительно аналогично слуховому.

[kak]

В статье "Электронный поводырь поможет слепым «разбудить» зрительный раздел мозга", http://www.scorcher.ru/journal/art_publisher.php косвенно подтверждается то, о чем я писал в этой теме (по поводу использования НИМБа, как ПЛМ, для конструкции ИИ): "Различные зоны коры головного мозга привязаны не к органам чувств, таким как зрение, осязание или слух, а скорее к задачам или расчётам, даже к обсчётам поступающей от органов чувств информации. Причём обсчёт может стимулироваться и при вводе через другой «сенсор» человека".

[kak]

Несколько слов о проекте НИМБ (Неструктурированные Информационные Множественные Базы), который изначально планировался как макет для формирования ИИ (иной интеллект), так как не было возможности спрогнозировать успехи в теоретическом обосновании появления ИИ. В основу проекта были положены некоторые принципиальные процессы, присущие живым системам. Одним из таких принципиальных процессов, по-видимому, можно считать возможность биосистемам изменять свою структуру в период жизни. Для биологов он чаще обозначается как адаптация, для моделистов-конструкторов, как неалгоритмизируемость, что означает для создателей устройств типа «искусственный интеллект» проблему проектирования, так как невозможно сформировать будущую структуру системы - эта структура формируется в процессе развития системы, то есть структура становится такой, которая по своей организации наиболее выгодна для конкретных условий существования.

[kak]

Пара сообщений с gotai.net от Egg:
1. в теме «Общий взгляд на задачу распознавания» от 16.07.2012 11:26
«…Подсказку даю и ключ - объектов вообще не существует, существуют только признаки... ключ - целостность и поведение целого...»
2. в теме «Модель мышления в Новой Парадигме Искусственного Интеллекта» от 17.07.2012 21:30
«даю справку: в мире ничего нельзя создать...
вообще... ничего... никак...
можно только переконфигурировать...»,
обнадеживают тем, что, наконец-то, формируется у конструкторов и технологов адекватная оценка появления интеллекта. Вполне возможно, что скоро у них появятся вопросы по источникам и механизмам этого формирования. С нетерпением жду и надеюсь на дальнейший прогресс.

[kak]

Ну, вроде бы дождался, чему искренне рад, высказывание Grosh от 10 дек 12 10:55 на сайте GotAI.NET в теме «Даю справку... (истинный топик про "справки", все прочие - клоны...)»: «Обратим внимание - любое предсказание при наблюдении предмета может быть с одной из 3 оценок: положительной (обладатель мозга стремится к предмету), отрицательной (делает ноги от предмета), нулевой (не обращает внимания).
Так вот. Ненулевые оценки могут появляются только тогда, когда его прошлый(!!) опыт общения с предметом связан с его собственой шкурой (или языком). Правда, он может их получит еще в стаде (прайде и т.п.) Но и стадо в конечном итоге получает свой положительный или отрицательный опыт только через шкуру.
Но вот опыт получен. Но тогда его обладатель может получить сведения о предмете до непосредственной встречи с ним. Используя 2 других канала, зрение или слух. И сделать правильный вывод, то есть сделать предсказание, поскольку время до непосредственной встречи у него уже имеется.
Понимаете, весь фокус в том, что никакой причинно-следственной связи здесь не появляется, так как причина всегда (всегда!) появляется не в его голове, а во внешнем мире», приближает вплотную понимание моделистов-конструкторов к реалиям работы биологического организма – здесь и аттрактанты- репелленты (положительное/отрицательное стремление) и понимание того, что все происходящее в мозгу является следствием ВНЕШНЕГО МИРА. Осталось только уяснить, что мозг это часть МИРА (поэтому граница между МИРОМ и мозгом условна) и разобраться с механизмами формирования иллюзии прогноза, с участием разноскоростных (разнородных) каналов.

[kak]

Для моделистов-конструкторов даю еще одну подсказку. Изменения в сторону интеллектуализации напрямую связано со структурной организацией интеллектуальной частицы (Ича), а именно, с плотностью ее мембран. То есть чем больше этих мембран, и чем они плотнее упакованы, тем интеллектуальнее Ича. Аналог можно провести с многослойным фильтром. Мембрана, как и фильтр, это множество возможных вариантов (бифуркации, турбулентности) для потока. И чем больше таких вариантов изменений, тем с большей точностью используется (канализируется) поток, проходящий через Ича, а значит появляется возможность более точно прогнозировать.

[kak]

Вот факт: …мозг координирует артикуляцию не по звуку, который должен в итоге получиться, а по движению мышц» из статьи «Речевые нейроны распределили по звукам», http://science.compulenta.ru/737460/ , на который обязательно должны обратить внимание моделисты-конструкторы ИИ.

[kak]

Замечательное исследование, подтверждающее, что мозг больше похож на коммутатор: «Эти данные добавляют аргументов в пользу набирающей силы гипотезы, которая представляет мозг не в виде жёстко разделённых участков, каждый со своей определённой функцией, а как своеобразную динамическую решётку, где характер обрабатываемой в текущий момент информации не так уж и важен.» («Осязательные нейроны строят карту тела по зрительным впечатлениям», http://compulenta.computerra.ru/chelove ... /10008726/ ).

[kak]

«Правильный робот в представлении Брукса изначально запрограммирован на обучение. Причем главным механизмом обучения должен стать не искусственный мозг, а «механические мышцы» – сложный гибрид механики, электроники и пластики, позволяющий отдельным частям робота запоминать движения окружающего мира.», http://slon.ru/biz/999374/ , «Люди будущего. Три робота и три теории Родни Брукса», Петр Биргер.
ЗАПОМИНАТЬ ДВИЖЕНИЯ ОКРУЖАЮЩЕГО МИРА!!!!

[kak]

Хотелось бы еще раз напомнить моделистам-конструкторам ИИ: объективный мир (реальность) построен не из объектов, а из фазовых состояний потока плотностей, которые субъект воспринимает как фиксированное динамическое равновесие этих потоков. Алгоритмы можно строить исключительно только как отношение между объектами. Поэтому ЛЮБАЯ попытка алгоритмизировать (описать) объективный мир будет не совпадать с этим миром. Отсюда, смысл, как прогноз субъекта на изменение объективного мира НИКОГДА не будет совпадать со смыслом другого субъекта и смыслом его самого на те же события в прошлом, в настоящем и будущем.

[kak]

"Заключение
Честно говоря, все эти размышления о вытеснении человека машинами в наши дни отдают некоторой поверхностностью. На мой взгляд, в них не учитывается тот момент, что рано или поздно уровень развития нашей технологии превысит уровень машинерии нашего собственного тела. И с этого момента всё сильнее будет стираться разница между людьми и машинами. Скорее всего, мы будем образовывать с собственными сложными интеллектуальными инструментами всё более синтетическое единство." (Электроовцы съели людей: возможные последствия от развития ИИ для рынка труда, Автор: @RammyDM, https://geektimes.ru/company/mailru/blog/283466/). С автором можно частично согласиться, если понимать, что технологии появляются из физики, то есть из ПРИРОДЫ, с которой экспериментируя,человечество обнаруживает все новые и новые закономерности (технологический опыт). Комбинируя этим опытом создаются новые технологические решения. Предложение о синтетическом единстве не является чем то новым в эволюционном процессе. На заре формирования многоклеточных структур это решение и было применено: сначала формировался внеклеточный матрикс (в нашем случае различные коммутационные системы), затем, с помощью него появлялись структуры, объединяющие клетки между собой, тем самым формируя эргатические системы (синтетическое единства продукции клеток - внеклеточный матрикс, с самими клетками).