Форум создателей искусственных интеллектов

Как достигается алгоритмическая автономность (АА) системы управления роботом?

Пока никак.

Изменим смысл вопроса: Как можно получить алгоритмическую автономность (АА) системы управления роботом?

Что-то можно подсмотреть у единственных носителей АА - живых организмов. И не думаю, что в такой задаче потребуется нечто принципиально новое.

Подсмотреть, как они сами стремятся?

- как они сами со своей автономностью управляются.

Как? Это же автоматы, весь мир – автомат и они автоматы.

Физический мир - автомат, но не в том смысле, что физика "работает" по алгоритмам, а в том, что законы физики не нарушаются. Биологический - нет, именно по той причине - АА. И в общем, я не нахожу других существенных отличий автомата от не-автомата, кроме самодетерминации.

Сами стремятся, сами управляются – это путаница. Не сами, а природа, своими законами, заставляет их делать это, в силу их (организмов) структуры(устройства).

"Стремятся" - Ваше. Заберите взад и не путайте себя и окружающих. А кто такой этот самый "природа" ? Вас природа побуждает торчать здесь и выдвигать невразумительные гипотезы ? Покажите те физические законы, по которым "работают" Ваши хотелки. Если руку - ту самую, которой Вы пишете здесь свои глупости - начать засовывать в работающую мясорубку, то изворачиваться и орать Вы станете тоже по законам физ. природы ?! Жизнь надо изучать в процессе, пока она двигается/ползает/бегает/прыгает/плавает/летает..., а не в морге. Помимо структуры ведь есть ещё и весьма характерные взаимодействия между компонентами, специфическая активность, функции... - их куда ? За борт ?

От франц. automate — «автомат», далее от др.-греч. αὐτόματος «сам собою движущийся», из αὐτός «сам, он» + μάομαι «стремиться». Не невразумительные, а не понимаемые Вами, в силу особенности структуры Вашего Мозга, а именно отсутствия осознанного первичного понятия. Так что давайте без выпадов. Структура порождает способность, а способность порождает процесс, там много чего и Вы это видели на форуме gotai.net.

Вы кончайте, любезный, ещё и здесь свои сопли жевать. Лучше ответьте на поставленные вопросы.

Не надо грубить, я же не виноват, что у Вас нет ответа, на конкретный вопрос «Как достигается алгоритмическая автономность (АА) системы управления роботом?»

Что значит "нет ответа" ? Мой ответ предельно точен и соответствует фактическому состоянию. Если б Вы спросили, например, как достигается туманность Андромеды, я бы ответил так же - никак ! Кто виноват ? - Да такие же как Вы и виноваты. Так а кто Вас здесь - - за язык тянул ?

Линейная регрессия — не самый простой пример ML, природа бы его не создала думаю, самое простой ML алгоритм ИМХО это метод одного ближайшего соседа, да и его тоже не тривиально реализовать коннекционистким способом, в биологических нейронных сетях. Думаю природа в обучении биологических нейронных сетей далеко не отошла от своего главного алгоритма, а именно стохастического поиска, модуль за модулем, задача за задачей. Весь фокус в том что это всё обучалось не сходу всем скопом, а по частям отдельно, думаю нет в биологических нейросетках чего то на подобии "обратного распространения ошибки", вся магия в правильном подборе обучающего датасета(ов) с нарастанием сложности и иерархическом построении модулей(проекций) над старыми модулями, которые уже "залоченны" для обучения. Но если пытаться делать подобные алгоритмы, то они могут показать сверх не эффективными по сравнению с бэкпропными, да и нет особой доблести делать 1 в 1 как природа, смысл то не в этом, а что бы работало, кое что можно воткнуть как готовый модуль, не важно что там внутри. Основная фишка природного механизма в САМО ПОСТРОЕНИИ СИСТЕМ, не нужно людям корпеть над чем то, создаётся новая проективная зона, аля "неокортекс" туда проецируется всё что было обработано раньше и там по новой ищутся логики как из этого извлечь выгоду для решения задач нового порядка. И архитектура сама собой создаётся))) Не понял о чем Вы. Любой алгоритм ML детерминируется внешними данными которым его обучают, а не какой то внутренней логикой, он ОБУЧАЕТСЯ в том же смысле как и мы с Вами. В этом нет никаких отличий от биологического мозга. Вопрос в сложности данных для обучения, в разного рода "косвенностях" но и это потихоньку решается. Вы не очень понимаете о чем толкуете, при всём уважении.

- это не мои проблемы. Кто не понимает - спрашивает, не делая поспешных выводов. Между тем, у Вас на всё есть свой ответ. Дело хозяйское, как говорится.

А чем "само-" отличается от "не само-"? Отсутствием явного образца для быстрого копирования? К нему ещё оценка "повторять один в один - это хорошо" должна прилетать. Мне кажется, обучение - это копирование с упаковкой всевозможных, в том числе и скрытых, образцов поведения.

См. №1418, №1422 Вам нужно уловить разницу между "сам исполняет алгоритм" и "сам генерирует алгоритм". Вроде и там и там "сам", но эти самости разной "глубины": в первом случае мы имеем строго автомат, во втором строго анти-автомат. И ещё раз обращу внимание на отличие поведения от алгоритма поведения.

Поэтому и приходится выхватывать какой то фрагмент и отдельно его делать, получится солянка их разнородных плохо объединяемых фрагментов, но постепенно думаю и этим путём придём к какому то результату. По крайней мере разговаривать и проходить ТТ такая система будет лет через 10-20 наверняка, творчеством заниматься, картины писать, музыку, фильмы снимать возможно. Кредит взять и бизнес поднять не сможет, изобрести что то по-настоящему новое тоже вряд ли. Да может генерировать, я же уже Вам сказал, "учите матчасть", любой ML - генерирует алгоритм в зависимости как Вы его обучите, разное обучение- разный алгоритм, разные ответы на вопросы, всё так же как и у человека. Отличие в "ёмкости" человеческого "ML", иерархичности, и сложной специфике самого обучения. "Само" это значит что навыки изготавливаются по заранее отработанной технологии, как в цикле "foreach" на основе старых навыков и новых и старых данных. Вся система так автоматом может быть создана, мечта дурака. Но на самом деле так с такими алгоритмами не очень многие играются, ещё до конца не понятно так ли уж много надо вычислительных ресурсов. Много это понятно, но возможно не так астрономически как кажется и лет через 10 это достижимо будет.

По-моему, это Вам нужно учить матчасть, поскольку Вы: не отличаете поведение от алгоритма поведения; не отличаете поведение, управляемое командами от поведения, управляемого данными. - это крайне поверхностный взгляд, что-то типа "ходит как утка, крякает как утка..." И мой Вам совет: внимательнее слушайте, что Вам говорят и не выдавайте автоматических ответов. Воронцов (который преподаёт ML) уже высказался по поводу "сам" в этом самом ML - прислушайтесь, хотя бы ради приличия, и делайте правильные выводы. И ещё: ни в одной современной автоматической системе управления не меняется алгоритм управления - всё строго в рамках ЗАРАНЕЕ предписанного. Если бы было иначе, АСУ стала бы непредсказуемой в своем поведении, что прямо противоречит целям управления. Так что не надо тут про "ML генерирует алгоритм".