Форум создателей искусственных интеллектов

Что по этому поводу говорил классик:

Цитата:
законы сохранения запрещают в этом мире что-либо создавать или что-либо уничтожать, речь всегда идет о "переконфигурировании" сущностей.

Цитата:
В нашей версии вселенной ничего нельзя создать или уничтожить, можно только переконфигурировать. Разложить что-то на части и сложить из них что-то другое.

Цитата:
Все, что человек называет созданием или изготовлением на самом деле является переконфигурированием. Вдумайтесь, ничего не создается, только реорганизуется.

Цитата:
в мире ничего нельзя создать... вообще... ничего... никак... можно только переконфигурировать...

Цитата:
В нашем мире ничего нельзя создать или уничтожить. Вообще. Никогда. Можно только переконфигурировать.

Это, конечно, бесспорно. И с этой точки зрения любая новация является ничем иным, как некоторой новой комбинацией (совмещением, сочетанием, конфигурацией) из уже известных не-новых элементов (сущностей). Новой для того, кто её воспринимает. Потому что для кого-то другого чья-то индивидуальная новация может оказаться баяном. Как может возникнуть (сгенерироваться) новая комбинация? 1. Случайно (перебором или стохастически). 2. По аналогии. И то и другое, как я это сейчас вижу, вполне реализуемо на обычном ПК. Каких-то других вариантов генерации новаций я не знаю. Возможно есть какая-то специальная технология управления сложностью, позволяющая генерировать новации "под заказ", но мне она, к сожалению, не известна. Я бы вообще не выделял новации (так же как и речь) в некую особую категорию мыслительной деятельности. Как было верно сказано, без индивидуальных новаций (можно сказать, гипотез) обучение работать не будет. Поэтому если делать искусственное обучение корректно, то и новации в нём будут генерироваться естественным образом. И речь возникнет. В частности, в вышенарисованной схеме гипотезы представлены в виде "вариантов".

1. Вот эта Ваша фраза - уникальна. Такой комбинации символов никто и никогда не создавал. Она абсолютно новая. Это новация. 2. Даже если, как Вы говорите, "тупо исполнять последовательность", то каждый раз она будет исполняться по новому, потому что каждое сознательное исполнение становится жизненным опытом, который запоминается и влияет на последующие исполнения. При размышлениях о мышлении нужно отбросить предрассудки, связанные с ограничениями компьютеров, и не переносить их по аналогии на мышление. У мышления нет необходимости экономить память, заниматься оптимизацией процессов, переключать потоки исполнения. Если мышление может работать каким-то самым тупым, простым и топорным способом, то скорее всего именно так оно и работает. Если с точки зрения компьютерной техники попытки всё запоминать и каждое мгновение воссоздавать заново всю модель мира во всей возможной полноте кажется избыточным и нерациональным, то для мышления - это обычная рутина. Немного отойду в сторону и поделюсь цитатами из статьи про Лейбница, которые мне понравились:

Правила, заданные на уровне кода, созданы как раз для соблюдения норм участников, а не для их нарушения. Вы ведь хотите, чтобы на форуме были интересные собеседники, не было троллей, была чистота и порядок (существования). Только и исключительно для достижения этих целей (соблюдения этих норм) предусмотрена трудная активация. Никакой власти, очевидно, я ни над кем не получаю. Более того, активированный участник получает власть надо мной, поскольку получает право подать на меня жалобу, проголосовать за неё и удалить меня с форума. Я бы с удовольствием Вас активировал вручную, поскольку мне интересно разобраться в Вашей схеме, но тогда: 1. на меня обидятся те участники, которые совершили труд активации; 2. я сам нарушу правила, заданные на уровне кода; 3. приоткрою дверь для беспорядка, рискуя тем самым интересами (нормами, целями) других участников. В качестве компромисса могу предложить инновационную услугу и создать топик для Вас с любым названием, а затем удалить первое сообщение. Для меня соблюдать чужие нормы (достигать чужие цели) - естественно, ведь я всего-лишь человек.

Проверил. Сам механизм верификации работает исправно, но некоторые провайдеры мобильной связи требуют зарегистрированное юридическое лицо отправителя, без которого смски блокируются. Пытаюсь решить этот вопрос. Ваш телефон подвязался, поэтому активировал учётную запись вручную.

Это хороший вопрос, ключевой. Моё понимание таково: 1. Сенсорные данные должны предоставлять только те сведения, которые могут быть использованы для формирования моторных данных. Таким образом резко сокращается комбинаторика сенсорных данных, потому что моторные данные не богаты разнообразием. 2. Моторные данные имеют только две составляющие: идентификатор мышцы, которая должна сократиться (имя мышцы, её месторасположение) и усилие, с каким она должна сократиться. Соответственно, сенсорные данные должны предоставлять только два вида составляющих: где что находится и интенсивность, с которой перемещается. Как мне видится, этих данных достаточно, чтобы построить всё многообразие сенсорных и моторных событий (сцен, энграмм, паттернов), с которыми в принципе может в жизни столкнуться наше сознание и мышление. А значит и ИИ нет нужды обладать большим разнообразием данных.

Сделал скриншот дисплея своего мобильника: Ввиду установленной экранной клавиатуры SwiftKey зияющей пустоты не наблюдаю, поэтому раздвигать поле ввода некуда.

Если верить научно-популярной литературе, то в живой нервной ткани всё не совсем так. Сигналы распространяются посредством потенциала действия - кратковременной волнообразной переполяризации мембраны аксона. Например, книжка "От нейрона к мозгу" (2003) говорит нам следующее: А вот тут ещё написано такое: Таким образом, несмотря на участие электрических процессов при передаче сигналов в живой нейро-ткани называть эти сигналы электрическим током будет сильным загрублением. И я бы вообще не сильно обращал внимание на биологическую механику реализации того или иного когнитивного функционала, потому что воспроизводить его мы всё равно не будем, ввиду чрезвычайной убогости, а будем пользоваться теми или иными электрическими цепями. Либо цепями дискретных цифровых компьютеров, либо каких-то аналоговых решателей, если это понадобиться. Со скоростью передачи сигнала близкой к световой, а не 120 м/с. И способом кодирования силы/интенсивности не частотным, а таким, каким нам будет удобно. Выбор типа переменной для кодирования усилия зависит, очевидно, от того, какой именно силовой привод будет использован. Если как в роботах Boston Dynamics (а у них гидропривод), то разрядность переменной будет зависеть от того, сколько дискретных положений может занять клапан, подающий сжатую жидкость к исполнительному поршню. Если честно, то мне кажется это последний вопрос, который сейчас стоит обсуждать. Это примерно то же самое, что решать, какие обои нужно клеить в доме, проект которого ещё не написан.

www.yandex.ua Может кто подскажет удобный хостинг картинок, который исправно работает во всех странах? P.S. В качестве вынужденной меры пользуюсь Browsec. P.P.S. cortl, вижу зияющую пустоту с Вашей конкретно клавиатурой, но если расширить поле ввода, то с другими клавиатурами часть органов управления будут вылезать за экран. Поэтому вынужден оставить пока всё как есть. Если найду способ автоматической подгонки под клавиатуру (через JS, например) - исправлю.

Частотный способ передачи сигналов говорит нам о том, что в живой нейро-ткани есть некоторый период интеграции, в пределах которого частота обретает значение (меняет в какую-то сторону поведение нейронов). Очевидно, что отдельный импульс свидетельствует только о том, что с такого-то направления сигнал есть (true/false), а чтобы выяснить его интенсивность, нужно проводить интеграцию этих импульсов в течение некоторого периода. Таким образом, нейро-ткань представляет собой крайне медленный цифровой автомат с задержкой, необходимой для интеграции буфера, построенный даже не на двоичной, а на единичной системе счисления. Но мы не обязаны пользоваться такими дикими ограничениями. В единицу времени мы можем передать данные об интенсивности с фиксированной длиной в двоичной форме, таким образом "период интеграции" будет составлять несколько тактов процессора, необходимых для перезаписывания переменной из одного места памяти в другое, а не доли секунды - что чудовищно медленно. Кстати, это обстоятельство наталкивает меня на следующие умозаключения. Есть мнения о том, что человеческий мозг - это аналоговый решатель и даже чуть ли не квантовый вычислитель. Я думаю, это сильное преувеличение. Мозг "выезжает" только за счёт распараллеливания своей работы и безбожной растраты памяти, чем компенсирует крайнюю свою медлительность. Пытаясь запоминать буквально всё подряд, мозг получает возможность реконструировать реальность не по сигналам рецепторов (что, действительно, ресурсоёмко), а по своим воспоминаниям (данные от рецепторов используются в основном для верификации построенных моделей). Поэтому и складывается впечатление, что там работает какой-то всерхбыстрый квантовый вычислитель. А там просто шулер, рисующий реальность так, как ему удобнее, чтобы сэкономить на вычислениях. И ввиду этого обстоятельства, вполне допускаю, что современные компьютеры, благодаря большим объёмам памяти и большим скоростям, смогут скомпенсировать отсутствие параллельности и выйти на итоговые скорости работы даже более высокие, чем человеческий мозг. Вопрос только в правильной архитектуре.

1. Если говорить про тело, то там помимо наличия/отсутствия сигнала есть есть куча всего - тормозящие/возбуждающие синапсы, нейромедиаторы, нейроглия, гормоны, РНК и т.п. Поэтому сводить всё к передаче импульса - это само по себе сильное загрубление. 2. Мы ведь отдаём себе отчёт в том, что последовательность булевых переменных, передаваемая в нейро-ткани с разной частотой, имеет разный смысл. Поэтому говорить о том, что в нервной системе передаётся bool - очевидно не точно. Точнее сказать, что в нервной системе int передаётся в единичной системе счисления. Грубо говоря, счёт ведётся "на палочках". Зачем счёт вести на палочках, если можно его вести на ноликах и единичках? Так быстрее и компактнее. Это верно. Но примите во внимание, что никогда эти 100 млрд процессоров не работают одновременно (это избыточно, энергозатратно и эпилепсия). Даже если за один когнитивный акт вовлекаются миллионы "процессоров" - это выглядит вполне оптимистично.

Я правильно понял, что Вы хотите ловить каждый импульс и строить некую модель мира из внешних сигналов? Мне кажется, это много раз проверенный комбинаторный тупик и всё работает совсем иначе. Вы никогда не задумывались над тем, почему мозг работает лучше и быстрее при избытке входной информации и, наоборот, делается менее решительным при недостатке информации? Сравним, например, такую последовательность: - мы читаем сценарий к фильму - мы смотрим этот фильм без звука - смотрим фильм со звуком на английском языке - смотрим фильм со звуком на английском языке и с закадровым переводом - смотрим фильм в 3-D формате со стерео-звуком на английском языке с закадровым переводом. На каждом следующем этапе сенсорный поток усиливается и усложняется, но мозгу от этого становится всё легче и легче "воспринимать" информацию. С точки зрения привычной логики и компьютерной техники здесь явный парадокс, должно быть всё наоборот. Мозг должен экономить ресурсы и предпочитать чтение сценария в полумраке, потому что такой сенсорный поток легче обработать. Но нет, он выбирает последний вариант со спец-эффектами и попкорном. И требует ещё. Я это объясняю тем, что внешние сигналы мозгу нужны только для того, чтобы на них выборочным способом проверять, тестировать, верифицировать свою внутреннюю модель с тем, что происходит на периферии. И чем больше будет внешних сигналов, тем более простой и специфический способ верификации в каждом конкретном случае мозг может подобрать, а остальное просто выбросить. Внутренняя же модель строится проактивным единообразным способом, постоянно, без какого-либо стимула извне, и, скорее всего, работает довольно просто с неким заданным минимумом затрачиваемых ресурсов. Эта идея подтверждается фактом реалистичных сновидений, а также обилием сенсорных иллюзий, которые явно доказывают, что мы осознаём совсем не то, что нам приносят сенсорные сигналы. Поэтому, имхо, решающее значение для построения AGI имеет не то, насколько точно мы воспроизведём в компьютере мозговые сигналы, а то - по какому принципу циркулирует внутренняя модель мира, как циркулирует наше понимание, как оно синтезируется и преобразуется. И как мы будем его верифицировать с периферией. Короче говоря, не вижу смысла заботится о точности воссоздания формата сигнала, 99% которого в итоге будет выброшен в мусор.

Допустим. Но всё-равно, не очень понятно. Видимо есть пункты 5, 6, 7... которые не описаны. Вот чтобы понять, что информация именно "об одном", нам и нужно подтверждение этого "одного", одной модели. А если мы модель строим одну, а сигналы приходят то подтверждающие её (чтение), то противоречащие ей (беседа), то и получается, что ни читать, ни слушать невозможно. Но это ничего нам не говорит о том, какой процент сигналов используется с пользой, а какой - просто игнорируется. Если руководствоваться парадигмой, что все 100% входных сигналов используются для построения модели мира, то нам ничего, по идее, не должно было бы помешать строить отдельно модель чтения, и отдельно модель беседы, но так это не работает. Не просто пролетит, а даже не будет проверяться из-за того, что ресурсов не хватает всегда. Вот, допустим, Вам нужно знать, есть ли ключи в кармане. Как поступает человек - хлопает по карману - если что-то звенит, значит ключи есть. Никто не проверяет все 100% признаков ключей, мозг во многом полагается на то, что всё будет происходить "как обычно", и нет смысла всё это перепроверять каждый раз, достаточно проверить какой-то один характерный признак. И так происходит во всём, что касается восприятия.

У нас есть два источника: 1) внутренняя модель и 2) сигналы окружающей среды. Люди почему-то уверены, что они видят и осознают "внешний мир". Это в корне не верно. Люди видят и осознают только свой внутренний мир, который отчасти корректируется сигналами внешнего мира. Если Вы попробуете совершать действия в сумерках, то быстро осознаете, что шума и неопределённости вокруг намного больше, чем при ярком дневном свете. Потому что внутренней модели не хватает внешних сигналов, чтобы на них себя оттестировать. Поэтому если мы осознаём шум, то он тоже только внутренний.

Интересное желание Вы изъявили. Это примерно то же самое, что попросить продемонстрировать автомобиль на примере кочерги. Непонятно, почему Вы решили, что перцептрон - это годный инструмент для демонстрации моделирования? Начнём с начала. Современные подходы к созданию искусственного восприятия имеют мало чего общего с теми механизмами, которые работают в голове. Принцип работы всяческих перцептронов основан на выделении во входном сигнале некоторых features, которые группируясь и комбинируясь приводят к некоторому классу объектов. Этот принцип во-первых предполагает достаточно высокий уровень вычислительных мощностей, а во-вторых он чувствителен к зашумлённости входных данных. Голова, судя по всему, работает совсем по другому принципу. Мозг активно синтезирует разнообразные идеальные модели мира на разных пространственных/временных частотах и те из них, которые достаточно хорошо подтверждаются активностью рецепторов, те и признаются реальностью. Т.е. реальность не распознаётся, она синтезируется и проверяется. Поэтому говорить о шумах тут лишено смысла. С точки зрения мозга любой входной сигнал - может быть шумом или полезным сигналом. Важно только насколько большой энергетический вклад он вносит в проверку той (внутренне синтезированной) модели, которая сейчас верифицируется. Примеры. 1. Допустим Вы знаете, что у Вас за окном растёт дерево. Вы знаете, что сейчас весна и весной деревья выпускают зелёные листья. Соответственно, если Вы подойдёте к окну, то мозг, на основании этих знаний, подготовится и синтезирует для Вашего использования (осознания, восприятия) идеальную незашумлённую модель зелёного дерева за окном. И когда Вы взглянете в окно, то эта модель через рецепторы будет подтверждена и Вы будете наслаждаться восприятием иллюзии дерева, которую Вам любезно нарисовал мозг. 2. Допустим теперь Вы усилием глазных мышц сделаете воспринимаемую картинку размытой (заблюренной), все высокие пространственные частоты теперь будут безвозвратно утеряны. Для перцептрона это равносильно расфокусировке линз объектива на камере, дающей входной сигнал. Перцептрон в таких условиях работать не сможет. А мозг сможет. Он будет синтезировать модель только на низких пространственных частотах (вот там дерево, вот там дом, там облако, а так какая-то штука) и всё продолжит работать. 3. Смотрим на иллюзию: Куда едет поезд - в туннель или из туннеля? Очевидно, правильного ответа нет. В зависимости от Вашей внутренней предубеждённости, поезд может ехать и туда, и обратно. Но физически он не может этого делать одновременно. Получается, что направление движения поезда существует для нас как факт только в рамках нашего сознания. Это крайне важно признать. Но разве мужик, стоящий на платформе, чем-то принципиально отличается от поезда и от направления его движения? Нет, конечно. И мужик, и поезд, и платформа, и всё остальное, что мы воспринимаем - это идеальный продукт нашего внутреннего конструктора восприятия. В котором нет никакого шума. До тех пор, пока наша идеальная модель, построенная этим конструктором, и сигналы от рецепторов, не противоречат друг другу, наш внутренний конструктор продолжает конструировать нечто (мир, реальность). Как только возникает противоречие - он мгновенно перестраивается и начинает конструировать что-то другое. 4. У меня иногда так случается, что я листаю колёсиком мыши некий документ или веб-сайт и я проворачиваю колёсико, но документ по какой-то причине не скроллится. В этот момент можно отчётливо осознать некое замешательство мозга, когда он ожидал одно, а оно совсем не подтвердилось рецепторами. Примерно такое же ощущение полного замешательства испытывает человек, который при ходьбе споткнулся и в падении вообще не понимает, что происходит - некая мешанина из образов заканчивается стабильным ощущением лежания себя на асфальте. Хотя по логике перцептронов он должен воспринимать падение. Но он не может, потому что мозг не может синтезировать адекватную модель для такого форс-мажорного случая. Чтобы Вы не подумали, что я совсем свихнулся и несу всякую ахинею, некоторая литература для прочтения: Фильтрация сенсорной информации Efference copy Эфферентная копия Распознавание лиц на разных пространственных частотах

Мне кажется тут какая-то путаница в контекстах. Если в комнате летает муха, то это никакой не шум, а чётко опознанный полноценный объект, который отвлекает на себя внимание, создаёт помехи, раздражает. Он имеет свою индивидуальную историю и должен быть записан в жизненный опыт на общих основаниях. Чтобы ликвидировать этот раздражитель муху надо просто прихлопнуть или выгнать из комнаты. cortl же, насколько я понимаю, говорит о другого рода шумах - физических, типа теплового шума матрицы фотоаппарата, которые должны, по идее, препятствовать правильному опознаванию объектов и даже создавать паразитные псевдо-объекты. Но если судить по нашему опыту, то такие физические шумы фактически не доходят до сознания (и, следовательно, до запоминания), поскольку мозг показывает сознанию идеально нарисованный мультик уже после того, как физические шумы были отфильтрованы. И поэтому нет нужды с ними как-то специально бороться, для сознания их просто нет.

Выше я попытался дать общее объяснение. Сейчас попробую дать более детальное. Из того факта, что размытая картинка на сетчатке (при усилии глазных мышц или при болезнях зрения) достаточно хорошо опознаётся и не ощущается никакого "переключения режимов" между детальным и обобщённым восприятием, я делаю вывод, что мозг сначала опознаёт общую картину, а потом к ней (и относительно неё) присоединяет детали. Но это опознание и присоединение происходит, опять же не "от рецепторов к мозгу", а "от мозга к рецепторам". Т.е., исходя из своей памяти, мозг сначала пытается сконструировать картинку такой, какой, как ему кажется, она должна быть. И потом эту картинку тестирует на данных, полученных от рецепторов. Этот тест может быть довольно грубым и обобщённым, с регулировкой чувствительности к шумам. Например, если мы смотрим на белую стену, нет никакого смысла двигаться "от деталей к общему" и проверять каждый пиксель. Мозг синтезирует модель, в соответствии с которой всё зрительное поле белое, далее выборочной проверкой подтверждает эту модель и на этом "опознавание" заканчивается. Если же модель не подтверждается, то оперативно генерируется другая модель. Возможно, сигнал рассогласования как-то в этом помогает, подсказывая направление изменения модели при подборе. Если же на изображении есть детали, то эти детали опознаются по такой же схеме - от общего к частному. То же самое касается опознавания звука. Если мы через стену или издалека слышим приглушённое "бубнение", то по характерной динамике общей интенсивности сигнала мы можем без труда опознать музыкальную композицию или голос знакомого человека. Как программно сделать размытие звука и превратить его в "бубнение" всегда хотел спросить ув. Kek'а и сам попробовать, но никак не подворачивается случай. Таким образом мы гарантированно получаем идеальную модель без шумов. Единственный случай, как я уже говорил, когда шумит сама модель - это случай недостаточных сенсорных данных, когда, например, в тёмном полумраке заурядный предмет утвари может превращаться в разных чудищ и визуально восприниматься как нестабильный, колышущийся, "шумящий" объект.

Если продолжать тему сферических коней, то вот детский рисунок лошади: Мне кажется вполне очевидным, что у ребёнка сначала формируется общая модель лошади, а потом - детальная. Но я не возражаю против других подходов. Пусть подходов и моделей будет много и разных.

1. В данном топике понятие "модель" я использовал только для того, чтобы объяснить своё понимание того, как можно избавиться от шумов в механизме искусственного восприятия. Другие разговоры о моделях тут будут, вероятно, оффтопом. 2. Сам термин "модель" в данном контексте мне видится крайне неудачным, потому что модель по определению подразумевает нечто настоящее, полноразмерное - моделью чего она является. Но в данном контексте модель в явном виде не является моделью чего-то, она самодостаточна, окончательна и полноценна, поэтому лучше, мне кажется, использование понятий типа конструкт, понимание и им подобных. 3. Начало разговора о том, что такое модель, для чего и как она работает, было положено здесь. Надеюсь, продолжение когда-нибудь где-нибудь последует, надеюсь, с рабочими программными примерами.

До сих пор не очень понятно, что именно Вы понимаете под "шумом". Всегда очень полезно дать вначале хотя бы общее определение или пояснить на примерах. Потому что понимание терминов может быть сильно разным. Я, например, могу привести минимум 3 разных концепции шума: 1. Шум, как вполне полезный и распознаваемый объект. Вот здесь я сделал генератор визуально-аудиального шума, с которым можно поиграться, как с любым другим предметом. Такой шум можно использовать сознательно, как элемент какой-то методологии решения задач (метод Монте-Карло). Фактически здесь речь идёт просто о нормальном распределении некоторой стохастической переменной. 2. Шум, в теории информации Шеннона, как обязательная характеристика канала связи. Такой шум может быть чем угодно, что не является полезным сигналом. Энергетически он может быть как мощнее, так и слабее полезного сигнала. 3. Подразумеваемый воображаемый виртуальный гипотетический слабоэнергетический шум, который всегда уступает по мощности основному сигналу и якобы как-то воздействует на наши органы чувств, но чудесным образом фильтруется и не находит отображения в модели мира. - Ты шум видишь? - Нет. - И я не вижу. А он есть!

В моём понимании это самая неудачная постановка вопроса, уводящая в противоположную сторону от сути. Я бы спросил ровно наоборот - чем мышление и восприятие сходны, тождественны, одинаковы, похожи. И даже сильнее - как сделать архитектуру, в которой мышление и восприятие будут единым (одним и тем же) процессом? Этот вопрос можно и нужно поставить, потому что у человеческого восприятия и человеческого мышления действительно есть сильные сходные признаки. Если под мышлением понимать построение поведения, то сходство вот в чём: 1. Восприятие активно, и мышление активно. 2. Восприятие строит модель, и мышление строит модель. 3. Восприятие останавливается, находит точку равновесия, когда модель достаточным образом соответствует активности рецепторов. И мышление останавливается, находит точку равновесия, когда модель достаточным образом соответствует установленным требованиям (нормам, целям, правилам, догмам). Поэтому в моём понимании восприятие и мышление это по сути один и тот же процесс активного построения модели действительности, которая с одной стороны должна в какой-то мере соответствовать данным с рецепторов (восприятие), а с другой стороны - соответствовать нашим представлениям об идеальном (цели, нормы, будущее, правила и т.п. синонимы). Если мы воспринимаем не то, что есть - то восприятие адаптирует модель к рецепторным (внешним) данным. Если мы видим не то, что должно быть - то мышление адаптирует модель поведения к субъективным (внутренним) данным. Отчёт закончен.