Форум создателей искусственных интеллектов


Логин (email) 
Пароль 
Настройки

Сообщения участника "mss"
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
create
Понимание и объяснение
22:45 07.01.2026 №13473
Gray Tag:
Вот еще такая редакция определения Понимания: 1) Понимание — это не внутреннее состояние или владение информацией, а динамическая мера координации актора со средой, подтверждаемая исключительно через успешный деятельностный акт 2) Понимание объективируется в тот момент, когда управляющий сигнал/воздействие актора (трансформированный в действие приёмника) приводит к изменению "реальности", которое коррелирует с прогнозируемой моделью 3) Таким образом, смысл не содержится в знаке или данных, а рождается как операционный эффект способности актора (человека, алгоритма, агента или группы) конвертировать входящий стимул в предсказуемую трансформацию среды 4) Вне этой верифицируемой координации, где внутреннее представление замыкается на фактический результат, нет ни смысла, ни понимания, ни знания -- есть только память как хранилище стимулов, событий и состояний
Это определение совершенно точно описывает понимение моей собаки - она поняла мою команду если исполнила её :)
0 | 0
create
Энтропийная адаптивность
00:42 09.01.2026 01:11 09.01.2026 №13489
Gray Tag:
Получается примерно так:
Дельная картинка. Наводит на размышления. По логике Sensor Mapping внести в Representation. Ещё с памятью как то тупиково. Sensor Mapping и Representations очевидно что в памяти. PS А интеллект то где? Между ушами :)
0 | 0
create
Энтропийная адаптивность
01:15 09.01.2026 01:20 09.01.2026 №13491
Для AGi сойдёт. Я так понял на человский интеллект эта схема не претендует.
0 | 0
create
Энтропийная адаптивность
01:20 09.01.2026 01:21 09.01.2026 №13493
Очень Великая Тонкость - нет внутренних обратных связей? Кроме среды разумеется.
0 | 0
create
Энтропийная адаптивность
01:22 09.01.2026 №13495
Для рекурсии нужно resolution заслать в Sensor Mapping?
0 | 0
create
Энтропийная адаптивность
01:24 09.01.2026 01:25 09.01.2026 №13496
Скорее из Estimation... Пойду подумаю. Слишком быстро для меня.
0 | 0
create
Энтропийная адаптивность
16:43 09.01.2026 №13499
На счёт memory.То что в данный момент доступно для восприятия не достаточно. Sensor Mapping меняется каждую секунду/минуту. Его нужно накапливать/буфферизовать в памяти и дополнять из памяти в каждый момент времени. По моему глубокому убеждению именно это и происходит в сознании человека - синтез того что воспринимается и того что есть в памяти в единую субъективную реальность которая и задаёт Current State, Target State и Goals. Я понимаю что в твоей схеме не должно быть места человекоподобным решениям. Однако одним лишь секундным восприятием более мене сложную интеллектуальную систему не построишь. А обратные связи для рекурентного сигнала это скорее перебор вариантов реакции. На один и тот же Target State, например, спастись, может быть несколько инстинктов типа убежать или защищаться или сдаться. Надо же где то оценивать варианты.
+1 | 0
create
Энтропийная адаптивность
17:53 09.01.2026 17:56 09.01.2026 №13501
Не простая буфферизация конечно. Какой Sensor Mapping такова и буфферизация. Да хоть векторная... Ты ведь тоже не DDR память имел в виду на рисунке :). Я бы на рисунке уткнул Sensor Mapping в память, а из неё уже вывел в Goal и Current State. Это, как мне кажется, принципиальный момент. А какая там память, кратковременная, долговременная уже детали следующего порядка. Пробил Малтимодальность как механизм реконструкции сенсорных потоков. В моём понимании это и есть реконструкция очущений в субъективную реальность если речь идёт о животных и человеке. Именно эта задача решается в сознании. Метафора такова, что сознание это как доска, а ощущения как объявления на ней. Как ни назови и её не плохо бы добавить как сумматор разных Sensor Mappings да с Memory после неё или прямо в ней. Я так пологаю блок аналогичный сознанию вполне себе заслуживает своего собственного зелёненького прямоугольника. Уж больно популярна тема!
0 | 0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

Главная Участники Жалобы  Поиск Исходный код О форуме