Пользователь
0,0
рейтинг
31 июля 2012 в 03:15

Модель функционального разделения сознания и бессознательного. Введение

В последние время на хабре по теме ИИ начали появляться сильно легковесные статьи, это точнее даже не про ИИ, а про философию ИИ. Причем такую философию, которая не ставит НИ КАКИХ принципиальных вопросов перед исследователями. Ну, скажем так это просто трёп за жизнь. И что удивительно такие статьи набирают некоторое количество плюсов.

Какие статьи я имею введу? Дам только названия, без ссылок т.к. не рекомендую их читать (Еще одна попытка разобраться в проблеме искусственного интеллекта, О возможности ИИ к самопознанию и познанию создателя, Об эмоциях, программах и искусственном интеллекте, Искусственному интеллекту быть, Взгляд хорошо информированного скептика на искусственный интеллект)

Понятно, что такие статьи писали те кто даже близко не имеет соответствующего образования. Но не это главная причина появления подобных статей. Ведь они действительно публикуя такие статьи думают, что это может хоть как то направить исследователя, который имеет соответствующие образование. Я их разочарую — нет не направит, т.к. в статьях нет ни одной идеи куда. А происходит это (появление подобного трепа) от того, что им кажется, что исследователи сами не знают куда им развиваться. И это порой выглядит именно так. Даже в профессиональной среде ИИ-специалистов часто нет понимания какие задачи надо решать, нет так сказать «списка нерешенных ИИ-проблем», в отличии от математики. Книги часто содержат лишь методы решения задач, и практически ничего не говорят о задачах которые надо еще решить. Подрастающему поколению сложно поставить себе задачу, и они начинают фантазировать исходят только из слова «интеллект». Но все наверное забыли/(не знают?), что название «Искусственный интеллект» — это провокация, рекламный трюк — серьезные ученые не занимаются «сильным ИИ», и не потому, что его нельзя сделать, а потому как это не имеет технической постановки.

Здесь я дам отрефакторинную версию одной моей научно-популярной статьи 2006 года, которая как я думал стоит в том же ряду по смысловой нагрузке, как те которые выше я критиковал. Но теперь я все же вижу, что стилистика хоть и такая же, но за моей статьей может стоять (и стоит) четкая техническая постановка. О ней мы поговорим позже, а пока так сказать лирическое вступление. Но важно то, что я лирически подвожу к одной существенной нерешенной проблеме из области ИИ.



Вначале необходимая теория. Кто знаком с перцептроном Розенблатта, может лишь подивится его лирическому описанию для публики. И уделить основное внимание лишь одному важному аспекту описаному в разделе «Проблема обучения от двух и более учителей» — это не решенная по сей день проблема ИИ.

Модель памяти

Вначале читателю нужно отказаться от того мнения, что память человека, сходна с компьютерной, т.е. то что записывается, то потом можно считать в неизменном виде. И кроме того, что запись в памяти имеет четко локализованное место. Это все далеко не так!

Итак, первое, распределенность – основная характеристика памяти. Имеет ряд следствий:
1. Память не статична, она динамична. Конкретный факт распределен в памяти и постоянно меняет места;
2. Так как факт не имеет точно локализованного места, то такая память более надежна (и не обязательно избыточна). Потеря какого-либо элемента памяти ухудшает лишь качество запомненных фактов, но не приводит к полной потери факта.

Вторая характеристика – ассоциативность. Рассмотрим вначале вырожденные случаи, когда модель памяти имеет одну характеристику, но не имеет другой:
1. Распределенная, но не ассоциативная память. Известна в программировании как распределенная база данных.
2. Не распределенная ассоциативная память. Известна как прямой (или обратный) логический вывод, используемый в экспертных системах.

Что же добавляет ассоциативность к свойствам распределенности:
1. Объединяет распределенные элементы в единое целое;
2. Позволяет объединить распределенные элементы в такой комбинации, которая ранее не была предусмотрена;
3. Новые комбинации могут объединяться в ответ на ранее неизвестный стимул, т.е. как бы предугадывая ответ (прогнозирование).

Таким образом, распределенность является необходимым условием, а ассоциативность достаточным условием для возникновения эффекта предвидения (прогнозирования).

Эффект предвидения можно считать проявлением интуиции. Он считается необходимой частью интеллектуальной деятельности. И относиться скорее к проявлению бессознательного, чем сознания.

Осознанное прогнозирование имеет другие проявления – оно не может быть основано на распределенности и ассоциативности. Оно имеет детерминированный характер и конкретную направленность. Такое прогнозирование основано на четких аналитических формулах.

Здесь же мы далее будем говорить о бессознательном прогнозировании, которое является одним из эффектов возникающих в распределенной и ассоциативной памяти.

Мозг человека способен осознать только простые линейные закономерности. Мы ни когда не работаем со сложными системами, мы раскладываем их на простые системы и отдельно рассматриваем отношения между этими простыми системами. Весь объектно-ориентированный анализ построен на этом принципе.

Мы не способны оперировать характеристиками, которые в сложных комбинациях дают один тип явлений, а в других сложных комбинациях дают другой тип явлений. Мы можем рассуждать лишь в терминах – если присутствует эта и эта характеристика, то явление такое-то. В реальности же такой простоты не существует, если бы мы не смогли бы найти механизм абстрагирования от сложности нам пришлось бы рассуждать так – если есть эта и эта характеристика, и отсутствует эта и эта, то в данном конкретном случае это такой-то тип явления. Но такое рассуждение не может быть обобщенно, а это означает, что теряется любая надежда на прогнозирование.

Но память человека и здесь постаралась, и предъявила нам принцип двухслойности – третья характеристика памяти. Это означает, что мозг не воспринимает первичные стимулы (сигналы) из внешнего мира. Он отображает эти стимулы на поле своих элементов памяти. В результате этого отображения изначальные нелинейные стимулы преобразуются совсем в другой набор уже линейных стимулов.

Для возможности выполнения принципа двухслойности необходимо реализовать в модели памяти нелинейную функцию отображения. Для чего становиться ясно из следующей математического принципа:
Принцип отображения нелинейности в линейность. Любое нелинейное множество характеристик (которое представимо нелинейным пространством) отраженное с помощью любой нелинейной функции на множество большее по объему (на сколько зависит, от числа пар бинарных вход-выход, если число входов больше 16, а число выходов 16, то объем конечного множества 2^16) линейно разделимо.

Итак, в чем же проявляется эта третья характеристика памяти – двухслойность:
1. Мы уже упоминали, возможность абстрагирования от сложности;
2. Благодаря этой характеристики, мы смотрим на мир в “розовых очках”. Мы не видим его непосредственной сложности, мы не видим того хаоса, который здесь присутствует – весь хаос уже убран и предстает перед нами уже как осознанный миропорядок. Многие захотели бы снять эти “очки”, увидеть жизнь во всей ее сложности, но эту функцию взял за нас наш организм – он занимается всеми частностями – сколько таких-то и таких-то веществ нам нужно, это и есть функция бессознательного и инстинктов. И если мы вынесем это на уровень сознания (хоть это и не возможно) мы деградируем, и не только потому, что у нас не будет времени на творчество, а потому что мы не сможем возвыситься над частностями, сложность не позволит нам видеть дальше. Но зато мы вынуждены видеть мир искаженным, т.е. правильным как он пред нами предстает;
3. К сожалению, эта характеристика проявляет себя также отрицательно. Необходим больший на порядок объем памяти, чем воспринимаемый мир стимулов. Правда это объем более простого устройства, чем те взаимоотношения между входными стимулами среды. Точнее элементы памяти непосредственно не связанны между собой, между ними нет взаимоотношений, поэтому сами по себе они просты. Именно их объем позволяет разложить сложные взаимоотношения между воспринимаемыми стимулами. Ведь известно, математическое правило, согласно которому число промежуточных вычислений зависит и сильно больше числа входов/выходов. Т.е. чтобы вычислить задачу требуется большой объем промежуточной памяти.

Модель обучения (условный рефлекс)

При обучении происходит запись на распределенную память. Этот процесс записи сильно отличается от мгновенной записи в локализованное место памяти, как это имеет место быть при записи информации на диск компьютера. Заранее не известно в какие элементы нужно записать различные части записываемого факта. Неизвестно даже как нужно этот факт поделить.

С одной стороны, принято говорить, что стимул (факт) вызывает определенную активность в элементах памяти. Это следствие реакции, которая появляется как внешнее проявление процесса перехода от нелинейности к линейности. Если реакция была бы простой линейной — мы имели бы безусловный рефлекс. А так как мы хотим реагировать на нелинейный мир мы биологически вынуждены использовать память, с описанными выше харакетристиками. С другой стороны, сам обучаемый или «учитель» определяет какую реакцию нужно ждать от возникновения определенного стимула. Другими словами, при обучении указывается ( в более серьезных моделях прогнозируется) какому типу явлений (классу) принадлежит данный факт (стимул).

Таким образом, соотнесение активности памяти с получаемыми указаниями является сутью обучения.

Возникаемая активность памяти (псевдослучайно, т.к. подчиняется все-таки определенному закону формирования, но для конкретного стимула выбирается случайно) указывает на каких элементах нужно записать факт – на активных элементах памяти.

Далее остается вопрос как распределить информацию о факте? Математически это вопрос решения системы уравнений – большого числа уравнений, которые требуется между собой согласовать.

Проблема обучения от двух и более учителей

Другой важный момент в теории обучения, состоит в способности вырабатывать свое мнение на основе обучения от нескольких разных учителей. Помним, что в более сложном случае это не внешний учитель, а собственная интуиция, но она не однозначно может прогнозировать, а указывать, что это может быть 2 и более подходящих ответа, и все они правильны, но даны с разных точек зрения.

Аппроксимация, нахождение среднего между мнениями разных учителей еще нельзя назвать выработкой своего мнения. Свое мнение появляется когда за основу выбирается некоторое общее положение, которое в принципе объединяет два или более мнения учителей хотя бы в ограниченной области. Т.е. происходит подменна стимулов инициированных учителями на собственные стимулы, которые и берутся за основу. Если удается при этом обучиться и получить результат сходный с результатом учителей, то можно говорить о выработке своего мнения.

Или в более сложном случае, находится некоторый закон, который объединяет правильные ответы, но это происходит путем больших умственных усилий и как правило не используется в повседневной жизни, а попадает на страницы статей или учебников. Вот это и есть проявление интеллекта — это и только это, остальное же затрагиваемое здесь — есть лишь элементы органической жизни.

При этом при обучении могут выявится противоречия, которые имеются в картине предлагаемой одним и тем же учителем. Это указывает на то, что по мнению обучаемого картина предлагаемая учителем не точна, и здесь может применяться аппроксимация, но не между мнениями разных подходов (учителей), а между одним и тем же подходом, но в разных ситуациях. Т.е. по мнению обучаемого учитель поступает по разному в одинаковых ситуациях, но только не видит, что ситуации разные. Такой эффект происходит из-за того, что обучаемый изначально выбрал несколько другие основные положения, и при обучении подменял стимулы учителя своими. Описанный процесс обучения полезен как формирование новых знаний, появление различных углов зрения на один и тот же процесс … и главное, такое обучение может быть промоделировано и автоматизировано.

Получается как-то много текста, поэтому разделю на две части. В следующей части мы непосредственно перейдем к определению сознания и тому, что это означает для искусственных нейронных сетей. Т.е. продолжение следует
Сергей @tac
карма
–2,0
рейтинг 0,0
Реклама помогает поддерживать и развивать наши сервисы

Подробнее
Реклама

Самое читаемое

Комментарии (69)

  • +1
    Общие впечатления.

    Интересно, что механизм запоминания (память как понятие мне кажется устаревшим, и имеющим весь в силу исторической инерции), и некоторое «мы» разнесено, складывается впечатления о разделенности.

    «Свое мнение появляется когда за основу выбирается некоторое общее положение, которое в принципе объединяет два или более мнения учителей хотя бы в ограниченной области.»

    всегда думал, что своё мнение появляется при попытке применить знания полученные от учителей в новом Контексте, и тогда уже необходимость делать множество выводов и ошибок и создает мнение.
    Но возможно я ошибаюсь, и есть труды посвященные этому, если не сложно дайте ссылку на них, пожалуйста.

    Но читать интересно.
    • 0
      > выбирается некоторое общее положение, которое в принципе объединяет два или более мнения учителей
      > при попытке применить знания полученные от учителей в новом Контексте

      А Вы сможете уточнить разницу между этим. По мне «некоторое общее положение» = «в новом Контексте», и тогда я разницы не вижу.
      • 0
        дьявол как говорится в мелочах.

        И возможно это всего лишь разговор за терминологию, что скорее всего.

        Просто я не вижу человека отдельно от среды. И часто вижу как человек в зависимости от контекстов выглядит не уместным, или наоборот крайне вписанным. Отсюда и вывод делал о интеллекте (как характеристики адаптации).

        По вашим же словам, можно сделать вывод, что человек который делает бОльшее количество выводов тот и интеллектуальнее (это слово так склоняется?). Об адекватности выводом тоже сложно сказать.

        И так резюмирую) Сильно не пинать, ибо на ходу пытаюсь найти разницу, которая мне интуитивно понятна. В моём случае, есть обратная связь. В вашем есть «ум сам в с себе».

        Господи, что я несу!
        • 0
          Адаптация — не есть характеристика интеллектуальности. Адаптироваться к окружающей среде может любая бактерия и она не обладает интеллектом.

          Я бы не говорил о степени интеллекта, он или есть или его нет. Т.е. сама постановка «тот и интеллектуальнее» — мне не кажется правильной. Но действительно интеллект есть если человек может сделать вывод. Пусть он будет религиозный вида «если крокодил отпустил жертву, значит этот человек не виновен в преступлении», но это уже будет свидетельством наличия интеллекта.
          • 0
            всё таки пока нет договоренности о терминах, говорить — бессмысленно.
            • 0
              ну давайте договоримся, о каких терминах речь?
              • 0
                Честно говоря, не уверен в том, что это возможно в рамках комментариев к статье, которую я если честно до конца не понимаю.

                Но попробую вернуться к этому диалогу послезавтра.
  • +6
    Я очень редко пишу негативные комментарии, но тут я просто не могу молчать.

    Автор всячески старается дистанцироваться от популярных на хабре околонаучных статей на тему ИИ. И я вынужден признать, что автору это удалось. Статья даже близко не околонаучная, она также далека от науки, как функция Аккермана от 0!

    Чего стоит одна только фраза:
    Таким образом, распределенность является необходимым условием, а ассоциативность достаточным условием для возникновения эффекта предвидения (прогнозирования).

    В статье нет ни чёткого определения ассоциативности, ни распределённости, ни тем более доказательства озвученного утверждения.

    Пойдём дальше:
    Мозг человека способен осознать только простые линейные закономерности. Мы ни когда не работаем со сложными системами, мы раскладываем их на простые системы и отдельно рассматриваем отношения между этими простыми системами.

    Даже первокурсник заметит, что в этом утверждении автор путает тёплое с мягким. То, что человеческий мозг прибегает к декомпозиции (разделению задачи на более простые подзадачи) вовсе не значит, что этот самый мозг не способен решать нелинейные задачи. Не знаю, как у автора, но я знаю пятиклассников, которые вполне спокойно могут решить простенькую систему нелинейных уравнений.

    Ну а после фразы:
    Любое нелинейное множество характеристик отраженное с помощью любой нелинейной функции на множество большее по объему на одну размерность (т.е. если объем исходного бинарного множества 256, то объем конечного множества 256^2) линейно разделимо.

    Я вынужден просто расписаться в своём полном непонимании математики, потому что понятие нелинейного множества мне незнакомо.

    Если я в чём-то неправ, то я с удовольствием извинюсь и перед автором, и перед читателями, но только пожалуйста объясните мне тогда, о чём на самом деле эта статья.
    • –1
      Вам нужна точность? Вы знакомы с перцептроном Розенблатта?
      • –1
        Точность лишней никогда не бывает. А если автор пытается выдать свою статью за научно-популярную, то точность нужна тем более.
        Ну и с перцептроном я тоже знаком. Более того, я знаком и с некоторыми другими видами нейронных сетей. Предвосхищая возможные вопросы, я сразу скажу, что знаком и с ассоциативными запоминающими устройствами.
        • 0
          Честно говоря, меня несколько удивляет, что в математике нет понятия нелинейного множества, но это то множество, которое не является линейно сепарабельным пространством.
          • –1
            Впрочем я сомневаюсь, что в математике нет понятия нелинейных множеств. Понятие линейного множества есть, от него легко обобщить на линейные пространства. И я был бы удивлен, если в математике нет понятия о не линейном пространстве, т.к. частных примеров таких пространств великое множество.

            Поэтому вам скорее придется «расписаться в своём полном непонимании математики».
        • –1
          Что же касается ассоциативности и распределенности думаю определения дадите сами. А знания ИНС поможет вам понять почему возникает эффект предсказания. Подобные возражения по форме, а не по сути — несерьезны.
        • 0
          А это "То, что человеческий мозг прибегает к декомпозиции (разделению задачи на более простые подзадачи) вовсе не значит, что этот самый мозг не способен решать нелинейные задачи. " вообще смешно. Вы утверждаете что мозг способен решить нелинейную задачу без декомпозиции? Если нет, тогда чему Вы возражаете, не верно понятому из моего текста?

          Во фразе «Мозг человека способен осознать только простые линейные закономерности.» нет утверждения, что человек может решить нелинейную задачу, тут говорится, что декомпозиция обязательна.
          • +1
            описка

            Во фразе «Мозг человека способен осознать только простые линейные закономерности.» нет утверждения, что человек НЕ может решить нелинейную задачу, тут говорится, что декомпозиция обязательна.
    • 0
      Ну а после фразы:
      Любое нелинейное множество характеристик отраженное с помощью любой нелинейной функции на множество большее по объему на одну размерность (т.е. если объем исходного бинарного множества 256, то объем конечного множества 256^2) линейно разделимо.


      Я вынужден просто расписаться в своём полном непонимании математики, потому что понятие нелинейного множества мне незнакомо.

      Тоже заинтересовал этот вопрос. Нагуглил такой ответ:
      A linear set of numbers is what that increases or decreases by a constant. A non-linear set increases or decreases by a factor or an exponent, not a constant.

      Это отличие линейно упорядоченного множества от нелинейно упорядоченного. Не уверен, что автор статьи имел именно это ввиду.
      • 0
        Это оно и есть, только для одномерного пространства, я же говорю о пространстве любой размерности.
  • 0
    В Питере, в одной из лабораторий проводили ассоциативные эксперименты.
    К примеру какого цвета буква «А» или «И». Какой-то математической базы, насколько я знаю так и не подвели.
    Как дела обстоят сейчас не ведаю. В итоге обнаружили, что многие поэты подсознательно использовали такие сочетания звуков, которые ассоциативно совпадали с данными из исследований.
    Т.е в слове «синий» ассоциативно угадывался холод, мороз — возможно также из-за слова «иний».
    Буква «А» «Р» в ярких солнечных мотивах.
    Далее оказалось, что много слов звучанием точно отражают суть предмета.
    Прислушайтесь… Шелест, роза, молоток, вьюга. Все это ассоциативно узнаваемо на слух.
    Был такой ученый Лурия, который все ассоциировал. Цифры имели и вкус и цвет и звук и т.д.
    Как он это делал — неизвестно. Аналоговое мышление — поди разберись!
    Попробовать подвести под эти процессы восприятия математику, логику… Думаю бесполезно.
    Это попытка молотком решить вопросы появления во вселенной сверхновой.
    Информационное содержание процессов мышления человека на X порядков выше математики, физики и логики, поэтому мне кажется этот процесс заведомо обречен. Нам бы свой компьютер проапгрейдить и разогнать по сути, а не отдавать процесс мышления железкам. Хотя отдаю должное технике — пишу то с железного аппарата.

    Я бы пошел по пути Никола Теслы.
    Его изобретения были получены по наитию. Он будто подключался к некой базе знаний и черпал оттуда информацию для изобретений. Думаю при помощи компьютера и современных сетей к тому серверу не подключится. Как не подключить кирпич по VPN к интернет. Кирпич — объект другого информационного уровня. Другое дело использовать уже готовое «программное обеспечение» сознания человека для прорыва на другой уровень информационного восприятия. А иначе мы будем вечно обвешивать «Запорожец» элементами от «Бентли», но космический корабль так и не получим.
    Очень интересно было бы докопаться до сути построения индийских янтр. По некоторым сведениям там в лаконичной форме заложен способ взаимодействия информационного уровня человека и информационного уровня вселенной. Но это уже эзотерика начинается, а речь шла об ИИ.

    Не претендую на исключительность высказываний, скорее размышления ИТ-шника о мире где живем.
    Пока видно, что самые значимые в мире открытия делались не на основе логики и интеллекта, а на основе визуализаций, ассоциаций, интуиции — некого творческого прорыва. Возможно лет через 50-100 будут доступны более обширные знания о мышлении, о работе мозга, о том, что такое сознание человека и почему его нет у кирпича. Шучу. Не кидайтесь, пожалуйста хабрапомидорами, тема действительно сложная.
    • НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
      • 0
        И поэтому многие пошли по другому пути — там где сложно.
        Парадокс!
  • 0
    Читая такие статьи я лишний раз убеждаюсь в том, что мы говорим совсем НЕ О ТОМ, а то, о чём мы говорим — СОВСЕМ НЕ ТО.
    • 0
      На самом деле, смешно говорить о том, что Вы говорите (обрывки ваших диалогов я слышал) — все равно, что толочь воду в ступе — именно к такой демагогии и направленна моя критика в начале статьи. А вот когда вам указывают на реальную проблему многие не в состоянии даже понять о чем речь. Что же вы ожидаете специалистам показать? Свое не знание предмета о котором говорите?
      • 0
        В ИИ сейчас имеется ОДНА единственная и самая главная её собственная проблема. Все ИИшники говорят друг с другом на разных языках, поскольку такое разночтение и разномыслие в терминах и понятиях, которое здесь изобилует, нет ни в одной другой научной дисциплине.

        Мы говорим одно, но подразумеваем другое, а слушающие и вовсе воспринимают это как нечто совсем иное.

        Мы не определились четко и однозначно, что такое ИИ. Мы даже не договорились о том, чтобы дать стандарты для ЕИ.

        Вот уже полвека мы только и говорим о проблемах ИИ и подходах к его решению. Но решений всё нет и нет.

        Более удачливые коллеги из других академических направлений, столкнувшись с трудностями, поступают весьма рационально. Они разбивают проблему на подзадачи и пытаются их решать. Если что-то не получается, они снова разбивают не решаемое на более мелкие этапы и занимаются ими. И когда им удаётся решить частное, они собирают эти решения в целое. Так добиваются успеха в науке, применяя Принцип Хачукаева — Конвергируй Дифференциальное и Интегральное через Иттерацию промежуточных результатов Анализа и Синтеза".

        Вот, я и говорю, может, будет лучше, если воспользуемся технологическими наработками коллег.


        • 0
          А вы думаете ИИ-шники не разбивают проблему на подзадачи?
          • 0
            | А вы думаете ИИ-шники не разбивают проблему на подзадачи?

            Когда нет Объекта дифференцирования, то нет и самого дифференцирования.

            Решение проблемы ИИ большинству разработчиков видится в повторении ЕИ, если и не по форме, то, хотя бы, по сути.

            ЕИ, как СИСТЕМА ПОВЕДЕНИЯ человека, основывается ровно на двух фундаментальных технологиях:

            — Технологии «ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО» поведения и
            — Технологии «РАЗУМНОГО» поведения.

            В первом случае человек анализирует РЕГИСТРИРУЕМЫЕ сигналы, приходящие ему из окружающего мира: свет, тепло, электричество… По результатам такого анализа люди вырабатывают (синтезируют) решение, основанное на психических рефлекторных реакциях на то или иное воздействие.

            Во втором случае человек анализирует ПОНИМАЕМУЮ ситуацию, которая возникает в его сознании в результате осмысления окружающей действительности. Здесь люди синтезируют свои решения на основе накопленных знаний и опыта.

            Сегодня 99,9% исследований ИИ идёт в первом направлении, то есть, в рамках разработки «физиологического» аспекта ИИ. И только единицы заняты вторым направлением, которое, собственно, и должно быть основным.

            В России пока лишь группа Айноу занимается в этом направлении. Остальные из-за чрезвычайной трудности проблемы либо сошли с дистанции, либо вообще не становились на этот путь.
            • 0
              Вы поняли о чем речь в данной моей статье? Как в вашей системе измерений (— Технологии «ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО» поведения и — Технологии «РАЗУМНОГО» поведения) — вы бы это протрактовали бы?
              • 0
                Вы поняли о чем речь в данной моей статье?

                Мой аппарат понимания работает очень эффективно.

                1. Гипотеза «О двух учителях» в процессе обучения ЕИ не выдерживает критики, которую я сейчас здесь не хочу приводить.

                2. Обучение ЕИ происходит согласно теории Эдуарда Хачукаева «По Двухканальному Принципу». Кратко об этом можно посмотреть здесь.
              • 0
                | Память не статична, она динамична.

                В целом, Память и не статична и не динамична. Основная её характеристика – ОБНОВЛЯЕМОСТЬ.

                В какой-то период времени Память имеет свойство статичности, ПОКА НЕ ОБНОВЛЯЕТСЯ, а в какой-то – динамичности – В МОМЕНТ ОБНОВЛЕНИЯ.
              • 0
                | Конкретный факт распределен в памяти и постоянно меняет места;

                Человек мыслит МОЗОНАМИ. Это такие Модели Образов Объектов и их Поведения (МПО), которые, по-сути, и составляют базис перманентных знаний. Мозоны накапливаются у человека в ходе всей его жизни.

                Во время мышления эти Мозоны выстраиваются в какие-угодно мозонные КОНСТРУКЦИИ, с помощью которых, собственно, и происходит ВОСПРИЯТИЕ языковых сообщений и понимание ситуаций, происходящих в окружающем мире.

                Мозг не является хранилищем человеческой памяти, ни распределенной, ни не распределенной. Мозг несёт лишь функцию интерфейсного считывателя/записывателя в Память и из Памяти. При этом Память располагается вне мозга => установленный факт.

                Согласно гипотезе Эдуарда Хачукаева, человеческая Память, как, впрочем, и у всех животных, располагается в костно-роговичных образованиях. Иными словами, наша Память располагается в нашем черепе.
                • 0
                  Есть еще утверждение, с которым я более согласен, что память находится вне физического тела человека. Информационное, тонкое, энергетическое поле.
                  Если правильно помню историю, у человека не было ноги или руки. И когда лазером стали воздействовать на те места где она (рука, нога) должна была находиться, прибор зафиксировал изменение состояния. Будто воздействовали на реальную точку акупунктуры.
                  Так открыли дополнительное поле(тело) у человека.
                  • 0
                    | Есть еще утверждение, с которым я более согласен, что память находится вне физического тела человека. Информационное, тонкое, энергетическое поле.

                    Уважаемый Dj_PiTeR_FM!

                    Об этом пока НЕ ПРИНЯТО говорить в академических кругах.
                    Вопросы Ментаференции и Ментавитации являются большим табу от «сильных ученых сего мира».

                    Пусть пока всё будет в костно-роговичных образованиях. Тем более, что это подтвержается последними исследованиями панцирей морских черепах и роговиц пчёл.
  • 0
    Таким образом, распределенность является необходимым условием, а ассоциативность достаточным условием для возникновения эффекта предвидения (прогнозирования).


    Применяя транзитивность импликации из этого следует, что распределенность необходима для ассоциативности, а ассоциативность достаточна для распределенности.

    Автор, вы математик или философ?
    • 0
      с какого перепугу вы используете транзитивность импликации?
      • 0
        потому что это фундаментальный закон логики (если A→B и B→C, то A→C).
        хотите объявить его недействительным?
        • 0
          напишите себе, что такое A, B, C и поймите что вы говорите ерунду.
          • +1
            нет проблем:

            A — ассоциативность памяти
            B — возникновение эффекта прогнозирования (в этой памяти)
            C — распределённость памяти

            что не так?
  • +1
    Действительно, теорема Кавера утверждает, что линейно неразделимые множества могут быть линейно разделимы в пространстве повышенной размерности. Она не утверждает, как вы, «в пространстве на одну размерность выше», это может быть и 5, и 25 размерностей вверх, и обычно ближе к 25, чем к 5. Даже с нашим астрономическим количеством нейронов, их едва ли хватит, для использования этой теоремы «в лоб» во всём пространстве естественных стимулов.

    Второе. Откуда уверенность, что два и более стимула «учителей» могут быть непротиворечиво обобщены? Учителя могут прямо противоречить друг другу, и не потому, что кто-то из них неправ, а именно потому, что повышение размерности рождает неопределённость (координаты в дополнительных размерностях изначально не определены). Вы пишете «это значит, ученик выбрал неправильный базис», но в общем случае для корректного обобщения ученику в качестве базиса понадобится суперпозиция базисов всех учителей. Это опять введение дополнительных размерностей (по второму кругу), количество которых, подозреваю, уже приближается к абсурдному «каждому стимулу по личному измерению». Это, конечно, снимет противоречие, однако никакого практического смысла не имеет.

    В итоге, мне кажется, вы пытаетесь свести к формальной системе то, что для этого явно не предназначено. Естественный интеллект совершенно спокойно переносит внутреннюю несовместимость собственных и чужих установок. Как писал Хофштадтер «Мы не что иное, как ходячие мешки противоречий, и наша целостность зависит от того, что в каждый момент времени мы способны сконцентрироваться только на чём-то одном». Избавляться от этого, накручивая размерности, не получится и незачем.
    • 0
      Действительно, теорема Ковера — это говорит наиболее явно, но как вы и написали не столь однозначно. Но эту теорему в первоначально виде вывела группа Розенблатта. На практике следствие именно такое как я описал, об этом я уже писал Какова роль первого «случайного» слоя в перцептроне Розенблатта.

      «два и более стимула «учителей» могут быть непротиворечиво обобщены?» — её нет, но как Вы и писали нужно уметь «совершенно спокойно переносить внутреннюю несовместимость собственных и чужих установок». Но как?
      • 0
        На практике следствие, что всегда достаточно повысить размерность всего на единицу? Ррреволюция.

        У меня есть несколько предположений, как примирить ИИ с противоречиями, но важнее зачем. В случае практических задач, с которыми работает вычислительный интеллект, противоречивость скорее указывает на ошибки в данных, так что это задача предобработки. Если же мы стремимся к «романтическому» сильному человекоподобному ИИ, то разговор надо начинать заново вообще с других предпосылок.
        • 0
          не революция, известный среди узкого круга специалистов факт. Увы таких просто мало.

          > У меня есть несколько предположений

          Давайте, с удовольствие послушаю.

          > противоречивость скорее указывает на ошибки в данных, так что это задача предобработки

          Не обязательно противоречивость указывает — на не достаточно точную формализацию задачи, отсутствие каких то параметров которые бы сняли бы противоречие. Задача состоит в том, чтобы можно было бы найти эти параметры исходя из цели, а не формализуя задачу, где исследователь все раскладывает по полочкам сам, давая не противоречивые данные.

          • 0
            > «не революция, известный среди узкого круга специалистов факт. Увы таких просто мало.»

            Пожалуйста, хватит кичиться своим тайненьким знаньицем о гениальности Розенблатта, это всё ещё неубедительно. На практике одного дополнительного измерения недостаточно, этой практике 60 лет ежедневного применения, и ни узкий, ни широкий круг специалистов выше головы здесь не прыгнет.

            Противоречивость в обучающей выборке однозначно указывает на её неполноту, как ни крути. Алгоритмы работы с данными с пропусками широко разработаны и строятся либо на интеполяции недостающих данных, либо на разбиении выборки на непротиворечивые подвыборки (чаще — просто выделение самой большой непротиворечивой подвыборки и игнорирование остального).
            • 0
              Хотите проверить?
            • 0
              Попробуйте дать мне такие данные, которые я не разобью на линейные, повысив размерность не более чем в квадрат.

              Подумайте сами — ЕЩЕ РАЗ. Пусть у вас есть 256 бинарных входов — вы просто не сможете дать большие число вариантов соотношений чем 256^2.
              • 0
                Тьфу. Не так. Зависит еще от числа выходов. Надо подумать точнее.
                • 0
                  В общем так для каждой пары вход-выход — нужен один A элемент. А дальше надо просто посчитать каково возможное число выходов, и число возможных значений 2^ЧислоВыходов. Если входов меньше, то тогда исходя из входов, а если больше тогда из числа выходов.
        • 0
          > повысить размерность всего на единицу

          Знаете, я подумал, что наверное я не совсем точен. Точнее будет возвести в квадрат. Но так как речь о том, что исходим мы условно и размерности 1, то следующая будет 2.

          Почему — это легко понять. Отношения между элементами в перцептроне бинарные, возмодя пространство в квадрат, мы запутанные отношения полностью раскладываем на составляющие. Это все равно что перейти к множеству сравнив элементы исходного множества каждый с каждым, причем окажется что в самом худшем случае (хаотических отношениях) можно еще сократить разделив число на 2, т.к. каждый с каждым часто связан однозначно.
          • 0
            Квадрат, конечно, нас спасёт, но это значит, что мы выделяем личное измерение каждой паре наблюдений. Немного лучше, чем личное измерение каждому наблюдению, но незначительно. На практике это всё равно астрономические числа.

            Меня вдруг посетили смутные сомнения, что вы просто стремитесь получить квадратную матрицу наблюдений, потому её ковариантная матрица и является автоматически полной и исчерпывающей ассоциативной памятью для этих наблюдений. Однако это очень нерационально. Даже ковариантные матрицы-памяти давно научились строить на неквадратных матрицах, используя псевдообращение, да и ассоциативных памятей получше ковариантных матриц придумали в количестве. Надеюсь, я всё же что-то упустил, и всё не так банально.
            • 0
              Все именно так. И так оно для всех нейро сетей.
              • 0
                Что «так»? Квадратная ковариантная матрица-память — самая неэффективная из ассоциативных памятей вообще. Так что не обобщайте.
                • 0
                  Но только она гарантирует преобразование любой нелинейности в линейность. А то, что нейросети это тем или иным способом сокращают — это уже мелочи. Будет у них сложные данные — будут вынужденны строить «Квадратная ковариантная матрицу-память». Конечно, все сети сокращают — мы сейчас говорим о максимуме.
                  • 0
                    Это не мелочи, сокращают они даже не в разы, а на порядки. Емкость матрицы-памяти — корень из 2N, а ёмкости нормальных памятией — степени логарифма N (и это не зависит от сложности данных. От сложности зависит crasstalk и, следовательно, ошибки, но не ёмкость). Так что если вы сразу закладываетесь на максимум, то это преступно неэффективно.
                    • 0
                      А вот это не так. Это сказки. Сокращают именно в разы. Или давайте конкретные ссылки.
                      • 0
                        Я надеюсь мы говорим только о нейросетях?
                      • 0
                        лол
            • 0
              > Даже ковариантные матрицы-памяти давно научились строить на неквадратных матрицах, используя псевдообращение

              Можете дать конкретные ссылки, где это делают на практике?
              • 0
                Ссылки какие попало искать не хочу, а сам не пользовался. Любая нерекурентная адаптивная ассоциативная память работает на псевдообращении, потому что матрицы он-лайн не поворочаешь, а больше ничего пока не придумали.

                Могу дать много ссылок, где на псевдообращении делают кластеризацию (разница между задачами кластеризации и ассоциативной памяти весьма размыта).
                • 0
                  > Могу дать много ссылок, где на псевдообращении делают кластеризацию

                  Это конечно менее интересно, чем классификация, но давайте — только не много, а самую лучшую которая вам понравилась.
                  • +1
                    Самую лучшую я сейчас пишу =) Обзор, который у меня на памяти, это Eric Chen-Kuo Tsao, James C. Bezdek, Nikhil R. Pal, Fuzzy Kohonen clustering networks, Pattern Recognition, Volume 27, Issue 5, May 1994, Pages 757-764,
                    (http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0031320394900523)
  • 0
    Раз уж помянули мою статью в списке бесполезных, придется как нибудь пнуть в ответ.

    Давайте откроем определение памяти. Память — психический процесс. Как любой процесс, он с очевидностью динамичен. И это отнюдь не следствие «распределенности». «Распределенность» возникает потому, что как все психические процессы, память не имеет (и не может иметь) конкретной локализации — в широком смысле человек помнит «всем собой». Вы уж простите, но с точки зрения психологии, а не IT — про свойства памяти написана чушь.

    Принцип двуслойности — это еще одно ноухау. Разумеется мозг не воспринимает внешнего мира. Для этого в организме есть анализаторы (глаза, например), которые переводят аналоговый параметр одной природы в электрические колебания. Однако с точки зрения психофизиологии ЦНС от периферической нервной системы в общем-то не отделимы. Не зря же психофизиологи называют глаз «мозгом вынесенным наружу». А мозг лишенный связи с внешним миром очень быстро страновится нефункциональным (почитайте эксперименты про сенсорную депривацию).

    Кто такие элементы памяти если не секрет? DIMM на 256 MB? Как вообще в процессе выделять элементы? Следовая теория памяти (мейнстрим, как в психологии, так и нейрофизиологии и психофизиологии для долгосрочной памяти) предполагает изменение системы (совокупности связей между нейронами) под воздействием внешних стимулов. Вы же пишете: «Он отображает эти стимулы на поле своих элементов памяти. В результате этого отображения изначальные нелинейные стимулы преобразуются совсем в другой набор уже линейных стимулов.» фактически путая память и мышление.

    Про обучение и остальное даже писать не хочется… В человеке «свое мнение» является не следствием обучения у нескольких учителей, а следствием наличия собственных потребностей и эмоций и опыта взаимодействия с внешним миром. Иными словами ребенок плачет в 3 часа ночи вовсе не потому, что мама сказала ему плакать в 9 утра, а папа в 9 вечера, а потому, что он описался.
    • 0
      Все хорошо, только причем тут ваша псевдо психология? Лирически облекать тексты — видите у меня тоже получается, но между нами с вами большая пропасть, за каждым моим словом стоит результат компьютерного эксперимента в соответствии с нейрофизиологией, а за вашими словами — пустота, все равно что говорить о Боге выводя его существование геометрическим путем.
  • +1
    Про пропасть это вы верно заметили :). Есть у некоторых технических специалистов пренебрежение к остальным наукам. Ок, опустим психологию, раз она вам так не нравится. Но ваши экзерсисы и к мейнстримовским теориям памяти, принятым в нейрофизиологии отношения не имеют. Вот я искренне, со своей кандидатской степенью по психологии не лезу в ваши «компьютерные» размышления (хотя если судит по комментариям и плюсам к ним, там есть к чему придраться), но с точки зрения психологии и нейрофизиологии то, что у вас напоминает «очевидно, что земля плоская»
    • 0
      А не вы ли это со своей психологией залезли в ИИ? Что-же касается связи с нейрофизиологией, то не забывайте, что тут описан не больше не меньше перцептрон — первая модель мозга. И честно говоря текущие модели мозга ушли не сильно дальше.
      • +1
        А мне, наивному, казалось, что интеллект — это епархия психологии ). Поправьте меня, если я не прав, но на мой взгляд, качество разработки должно вырасти при кроссдисциплинарном подходе. А-то вы опираетесь на теории 80 летней давности. Ну да ладно, это вопрос методический. Успехов вам.
        • –1
          У нас разные объекты исследования — если Вы думаете, что две ИИ — это просто дань уважения интеллекту — ошибаетесь, это другого рода объект исследования. Я за кроссдисциплинарный подход, но вы нам пока ничего не можете сказать об нашем объекте исследования ИИ. Да и как то путано говорите даже о ЕИ. Напишите хоть один закон для ЕИ, тогда поговорим, а пока с нейрофизиологии получается больше содрать, чем с психологической психологии. В моем понимании — психология это придаток психотерапии, а она ничего существенного не может сказать о интеллекте.

          Нет конечно, есть одно исключение — работы и эксперименты Пиаже, это мы приветствуем. И именно потом, что там есть эксперименты.
          • +1
            И снова я с вами согласен. Объекты разные. В случае с психологией объект исследования существует, по крайней мере у некоторых субъектов. Еще раз предлагаю прекратить — я не вижу ни одного способа в формате форума поменять ваше отношение к целой области наук, а просто троллить вас мне не хочется, да и правилами запрещено. Хотя подставляетесь вы знатно :)
    • 0
      Мне не психология не нравится (мне она нравится), и как можете видеть я там далее ссылаюсь на Юнга. Мне не нравится, что вы ее применяете не по делу.
      • +1
        Ссылка на Юнга отдельно настораживает. Очень уж слабо психоаналитическое направление к современной психологии относится :)
        • –1
          Может Вы вначале между собой разберетесь, а потом в другие области придете. А то я так посмотрю, единственный человек, который у вашем стане говорил о бессознательном и современных болтунов не в почете?
          • 0
            > и современных болтунов не в почете?

            у современных болтунов не в почете?

Только зарегистрированные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.