ИИ в виртуальном упрощённом мире

Привет всем. В последние дни много обдумывал ИИ. Пришёл к следующим мыслям:
1) Искусственный интеллект без возможности познания окружающего мира не будет личностью, как и ИИ просто умеющий поддерживать беседу, так как он не имеет собственный опыт о предметах - это чужой опыт, чужая личность.
2) Выводом предыдущего пункта является, что для развития интеллекта, у существа должна быть куча рецепторов для познания окружающего мира.
3) Теоретически получается, что можно создать ИИ, подобный человеку, снабдив его инструментами познания, подобными человеческим, создать алгоритм обработки (сравнения, выводов), подобного человеческому, задать жизненные инстинктивные высокоприоритетные цели, такие как выживание, продолжение рода, и память разного уровня. Вырастить его, как ребёнка. От простого к сложному.
3) Сейчас невозможно создать искусственный интеллект в реальности, потому как обрабатывать столько информации не выйдет с современными возможностями.

Ну и бог с ним, с ИИ, на полную контактирующим с реальностью. Людям был бы интересно и такое искусственное сознание, которое попросту самостоятельно и даже в какой-то степени непредсказуемо.
Да пусть и игровое. То есть, что-то наподобие тамагочи, если кто помнит, что это, но с возможностью саморазвития и, пусть и упрощённого, относительно реальности, но вполне информативного мира. Это может быть всего поляна с деревцами, травкой, камнями, тупым кроликом, еще может с какой живностью и предметами. И эти предметы будут для упрощения уже сразу нести информацию о себе, передающуюся обучающемуся ИИ через определённые действия, которые он, как и подобает каждому ребёнку, пробует со всеми объектами.
Информации будет всё равно достаточно много по компьютерно-игровым меркам. Тут вступает в дело память нескольких уровней. К примеру, память низшего уровня - это кратковременная детальная память. Туда записывается информация со всех рецепторов каждое мгновение проверки. Затем специальным алгоритмом обработки будут отсеиваться совсем не важные в данный момент ощущения, более важные помещаться в более долговременную память более высокого уровня. Возможно, таких уровней можно сделать и больше, но для примера следующим будет уже самый высший уровень - уровень опыта, куда помещаются практически аксиомы жизни, что [температура предмета выше определённого показателя + касание к предмету + боль]. То есть, пунктов памяти опыта, включающих в себя элемент - "боль", будут избегаться интеллектом, через несоблюдение остальных условий, так как "боль" нужно и вовсе отнести к инстинктивной области выживания. У людей же тоже в конце концов всё приходит к природным инстинктам. Даже наши эмоции берут начало от инстинктов. От простого к сложному...
По сути, мы ведь тоже роботы, только очень сложные, очень детальные. Но почему бы эти детальные микропроцессы не объединить сразу в более крупные процессы для экономии ресурсов Искуственного Интеллекта. Да, при этом порядочно уменьшится фактор случайности. Организм станет как бы более плоским, предсказуемым. Но всё же, в какой-то мере еще будет интеллектом.
При нахождении нашим подопытным виртуальным ИИ неизвестного значения, он будет производить поиск по соответствиям, то есть использовать свой предыдущий опыт, в итоге, пытаясь предсказать, чем будет неизвестный компонент. Мне кажется, такая система предсказания, пусть и упрощена, но похожа на человеческую. Какая бы у нас ни была фантазия, а всё равно она базируется на предыдущем опыте. Примером можно взять старые фантастические фильмы: футуристические пейзажи и предметы в те времена представлялись совсем по другому, потому как в мыслях попросту не могли современные образы родиться. Не было того опыта, тех фрагментов для составления мозаики, которые есть у нынешних фантастов. Вот и подопытный ИИ будет пытаться вынести своё предсказание просто относительно известных ему элементов.
Элементы в памяти можно делать с разными сопутствующими пометками для обозначения их классификации... но, скорее всего, логичней эту классификацию сделать таким же элементом, с которым так же будет поиск соответствий.
То есть если спросить у ИИ: Где кролик? То ИИ сразу начинает разбирать эти слова. Слово "где" должно привести к выводам, что нужно или использовать действия зрительного поиска - смотреть в разные стороны, идентифицируя объекты или вовсе выдать информацию из памяти среднего уровня, что кролик был, когда рядом был еще камень или, возможно, более сложное описание. На самом деле, это уже не должно быть заботой создателя ИИ. Интеллекту нужно дать как можно больше возможностей человека. Тогда его можно будет попросту вырастить, воспитать. Всё, что ему нужно, он сам научится, даже проводить сложную классификацию, которая просто является огрооооомной сетью соответствий. С приоритетами, конечно, дело сложное... Да и отсутствие многих ощущений и возможностей могут сильно повлиять на развитие ИИ. Хотя, слепые от рождения люди, в принципе, тоже вырастают личностями, хоть и немного другими.

Возможно ли что-то такое, в смысле, такая модель ИИ? И если возможна, то верны ли мои опасения, что даже для такого упрощённого интеллекта не найдётся достаточно мощной машины?
Ну и так же в моей логике много дыр, о которых я не подумал. Полезно было бы узнать ваши мысли для подпитки моих собственных соображений. Напомните о факторах, которые я пропустил.

0

А тут без попытки симуллирования функций мозга по сути и невозможно получить никакого результата. Мы ж не знаем даже что такое "интеллект", а хотим получить прям сразу Собеседника.. Так что остаётся идти эволюционным путём, получая сначала просто целенаправленное/логичное поведение, и только получив это можно усложнять юнита и надеяться на развитие способности к осмысленной коммуникации.

Т.е. по сути д.б. проект по типу - создание среды эмулирующей внешний мир и отработкой обучаемой нейросети (НС) внутри этой самой программной среды

--------------------

Итого, моё видение ТЗ:

1 - МОДЕЛЬ МИРА И ЕГО СВОЙСТВА (физика, то, что воздействует на юнитов):

1.1.1 - гравитация и инерция,
1.1.3 - освещение (статичный источник освещения),
1.1.4 - наличие участков карты как с ровной поверхностью (занимают 3/4 всего пространства карты), так и сложного рельефа (перепады высот, кусты усложняющие обзор местности, вода [находясь в ней юнит (т.к. он наземный) должен терять "жизнь"]),

С целью ускорения эволюции -
1.2.1 - источники пищи расположенные на сложных участках должны быть более "энергоёмкими" (это делается с целью развития зрительного анализатора травоядных - хищникам будет легче прятаться),
1.2.2 - распространение звука (без него слаженное действие юнитов, по аналогии с волками, становится невозможным). Причём скорость распространения звука - константа.
1.2.3. - запахи (как закодить вообще не понимаю, но наверное можно сделать как переменную индицирующее расстояние - убывающую пропорционально расстоянию от растений и юнитов),

--------------------

2 - СВОЙСТВА МОДЕЛЕЙ ЮНИТОВ (в качестве прототипа шасси выбран муравей, так как шестиногое шасси более устойчиво, чем четырёхногое. А уж двухногого на ноги поставить - это сама по себе великая проблема, плюс нужно будет как-то закодить вестибулярный аппарат, что тоже будет отжирать бесценные ресурсы.. так что нафиг):

2.1 - Рецепторы специальзированные
Зрение* - бинокулярное (у каждого по 2 глаза!!! в результате чего получается стереокартинка)

У травоядных*:
зрение цветное - пиксельный размер каждого глаза = 32х64пикс - итого 32*64 = 2048пикселя.
угол обзора - 180° (с широким полем зрения травоядные будут легче обнаруживать хищников и, соответственно, юнит будет дольше жить)

У хищников*:
чёрно-белое зрение - пиксельный размер каждого глаза = 32х32пикс. Итого - 32х32 = 1024пикселя.
угол обзора - не более 90-120° (экономятся вычислительные ресурсы, и, по идее, это должно привести к усложнению поведения юнита - чтоба догнать травоядного надо либо активнее двигаться, либо действовать в группе)

* - зрение сделано примитивным для удобства отладки, если выгорит, то в любой момент можно увеличить рецептивное поле, или вообще сделать количество пикселей определяемое программой (мощнее комп - больше сетчатка, и наоборот)

2.2 - Рецепторы универсальные для всех (и для травоядных и для хищников):
а - датчики давления на концах лап (тактильные) - 6шт (по одному на конце каждой лапы),
б- датчики звука (слуховые) - 2шт,
в - датчики воды - 3шт (индицируют наличие воды и тем самым индицируют юниту об опасности утонуть - морда[коснулся воды], грудь[опасность], брюшко[очень опасно] - защёл в воду - сдох),

2.3 - Эффекторы юнитов (приводы):
а - шестиногое шагающее шасси, на котором и расположены основные тактильные датчики) (у каждой лапы три степени свободы)
б - способность издавать звук, хотя бы чистыми тонами (как закодить это - тоже совершенно не представляю, но это сильно разнообразит среду и, в идеале, даже может дать возможность юнитам "общаться" между собой - а это прямой путь к коллективному поведению и простейшему сознанию!!!),
в - рука - передние лапы могут заканчиваться манипулятором-эффектором - это должно способствовать развитию умения манипулировать предметами (но это скорее всего надо оставить на развитие проекта).

2.4 - Нейросеть (сама цель проекта):
2.4.1 - запись структуры сети (все массивы с весами связей) хранится в файле на жёстком диске,
2.4.2 - периодически, с уменьшением популяции юнитов, создаётся новый юнит, копируется наиболее долгоживущая/приспособленная НС, и в НС вносятся мутации (мутирование осуществляется либо случайно самой программной средой, либо целенаправленно экспериментатором через интерфейс (описывается ниже, в пункте №3.0)). Дальше новая НС начинает обучаться/конкурировать с существующими юнитами.
2.4.3 - зрение юнита/НС - входной слой с латеральным торможением (осуществляет выделение контрастов и обнаружение движения),
2.4.4 - зрительный путь сигнала - полная копия зрительного пути животных (два пути от каждого глаза, хиазма, два зрительных поля в двух полушариях). Возможно ещё внутри полушарий придётся сделать аналог кольца Пейпеца.
2.4.5 - [отличие от "реального мозга"] - полушария желательно делать состоящими не из слоёв, как в реальном мозге, а из отдельных глобул (массивов со своими алгоритмами обработки), в противном случае понять смысл связей и закономерностей в полносвязной НС экспериментатор просто никак не сможет и, следовательно, пользы никакой от проекта не получится,
2.4.6 - внутри полушарий должны быть расположены ассоциативные области, привязанные к ощущениям/эмоциям, в которые отображаются датчики боли и нахождения в воде, понижения жизненного ресурса (тот, что показывается на вьювере). По сути это "семантическая сеть"/а-сеть Амосова. Суть этого участка - связать сигналы с датчиков с "усталостью" системы. От неё будет идти обратная связь к системам планирования*/внимания* и движения.
2.4.7* - с этой системой внимания всё не так просто - по сути это и есть цель проекта - получить систему способную планировать свои действия в зависимости от "потребностей" (собственно поэтому и городится огород с объединением в одном проекте визуальных датчиков, датчиков звука, датчиков "боли" и СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕТИ)
2.4.8 - двигательная зона (участок сети отвечающей за движения) программируется полужёстко (задаётся структура связей и их веса в сети, но оставляется свободным количество нейронов и самих связей), и строится на латеральном торможении. Принципы описанны в приведённых мной предыдущих статьях:

- Ваграмян З.А. - "Осцилляторная нервная сеть в системах мозга", Вестник РАУ, 1, 2008, стр. 102-107

- Рабинович М.И. - "Малые нервные системы: Динамика ритмического поведения животных", Соросовский образовательный журнал, 1, 1995, стр. 44-49 (хоть от сороса, собаки бешеной, польза будет..)

Без этой структуры "центрального генератора ритма" обучение нейросети движению займёт годы (собственно на чём многие проекты и загибаются - без движения невозможно дать юниту потребности..).

--------------------

3.0 - Среда для экспериментатора (думаю это и будет самой сложной частью проекта):

Для удобства исследователя надо следующее -
1.3. - отображение состояния/характеристик юнитов на экране
1.3.1 - цветом обозначить область зрения юнита,
1.3.2 - вьюверы -
для травоядных и хищников: возраст, "сытость"/"Жизненная сила" на данный момент,

3.1 - периодическая запись состояния структуры и активности НС юнита (по сути - просто периодическое копирование для того чтобы видеть накопленные изменения в состоянии НС) и параллельная же запись состояния окружающей её обстановки (т.е. это запись того, что НС видит в данный момент перед собой, с указанием поля зрения [чтобы можно было определить куда был направлен взгляд, что видела тогда НС и что предприняла увидев препятствие, своего сородича или хищника] и состояния других рецепторов) в файл(ы).

Сохранение предыдущих состояний сети и окружающей её обстановки необходимо для обеспечения возможности исследования экспериментатором "степени адекватности"/"разумности" поведения/действий НС/юнита в конкретной ситуации, с возможностью последующего искусственного отбора более удачных экземпляров НС. Причём самое важное здесь - участие экспериментатора должно уменьшить элемент случайности в процессе эволюции НС и таким образом ускорить получение результата [Создатель прям получается ;-) ].

По сути идею можно развить так - вести запись промежуточных состояний сети нужно постоянно, но переодически чистить лог с сохранением только записей начала и завершения включения "центра внимания" - т.е. момента, когда юнит действует. Это позволит анализировать только моменты, когда происходит что-то действительно важное. Одновременно уменьшится и нагрузка на экспериментатора.

3.2 - возможность визуализации состояния НС конкретно взятого юнита нажатием на него мышью или выбором в отдельном окне.

3.3 - редактор связей в виде отдельного окна - возможность ручного добавления/удаления участков НС и копирования выбранного участка одной нейросети в другую, изменения весов связей и т.д.,

3.4 - плюс нужно будет отдельное окно для отображения того, что видит/видел (в процессе роста) редактируемый юнит - оно должно открываться наподобии окна в обычном графическом просмотрщике (с возможностью масштабирования, уменьшения/увеличения окна). По сути сама запись как раз и может быть просто картинкой, на которой "сфотографировано" состояние окружающей юнита местности на момент сохранения НС, т.е. то что происходило на момент записи состояния НС - окружение юнита, цветом обозначена область куда он смотрел, его состояние на вьюверах (возраст, количество потомков, сытость и т.д.)
Наверное это можно сделать наподобии записи всей жизни юнита в видеофал - (3/4 изображения - то, что видел юнит, и 1/4 изображения вся окружающая его обстановка - вид сверху).

И, как идея на развитие, если выгорит:
Можно создать распределённый проект типа игрушки, в которой на локальном компе частное лицо обкатывает свою сеть, а потом с использованием результатов проводить чемпионаты с выявлением самой эффективной сети - в результате можно получить натуральную быструю эволюцию.. Нечто подобное я видел в каком-то амеровском проекте, где внутри виртуальной среды нейросеть управляла юнитом/роботом о четырёх ногах (что-то типа собаки). Несколько юнитов ставилось на стартовой линии и они должны были добраться до финишной точки. Так НС, что первой доходила (а точнее "додрыгивалась" - авторы так и не замарочились структурированием двигательного центра.. поэтому результат был не очень впечатляющий) до финиша копировалась, создавались новые юниты конкурентные ей и процесс проводился повторно. И так много много раз.

P.S. Вся проблема в том, что на словах всё вроде просто, но я, например, в виду слабого знания алгоритмистики и кодинга не могу проверить реальности этой идеи. Даже как обеспечить юнитов двумя полями зрения и подать две картинки со стереосмещением на глаза юнитам - это уже для меня проблема..

P.P.S. Для примера - на ютубе есть уже чуть схожих по идеологии проектов (находится по запросу "Artificial Life") - там как раз показаны эмуляторы мира, в которном происходит "эволюция" (правда там юниты слишком примитивны и экспериментатор не может непосредственно влиять на стуктуру сети и её эволюцию - он не понимает что внутри этого "чёрного ящика".. Т.е. нет понимания какие же изменения приводят к улучшению приспособленности! И это большой недостаток этих программных продуктов...)

Добавлено через 29 минут

Сообщение от Mikhaylo Моделирование биологических систем и подсистем - мертвая затея. Что она даст? Биологический интеллект далек от совершенства. Очень далек, даже не представляете.

Очень спорное утверждение. Хотя бы по тому, что совершенство недостижимо по определению. К тому же полное эмулирование биологии не только нереально, т.к. не хватит вычислительных ресурсов даже самых мощных из созданных на сегодняшний момент компьютеров, но и просто не нужно, т.к. живые системы очень избыточны. Поэтому в данном случае будут повторяться только самые важные черты живых систем. Плюс ничего не мешает экспериментатору сделать то, чего вообще нет в природе - неироны с несколькими аксонами и т.п.

Сообщение от KIDbot А вот это я хотел опустить. Думал, хватит подопытному и просто перемещаться по координатам, не задумываясь о том, как он это делает. Только опять же такое упрощение значительно уменьшает, так сказать, кругозор и наверняка повлияло бы на развитие в худшую сторону.

Не-е-ет.. Без них никак не получится - между "желанием" юнита и получением им результата обязательно должна быть произведена работа! Действия по достижению результата должны проходить через работу/"сложности" - это связывают юнита с его реальностью, с необходимостью усложняться (усложнять свою сеть и связанное с ней поведение). Без сложностей в получении желаемого НС просто не будет нужды в развитии..

Сообщение от KIDbot Делать симуляцию зрения - это вообще жесть. Обработка - одно дело. В конце концов, количество точек можно сперва делать маленьким. Но всё равно как это запоминать всё? Или, как у человека, делать упрощенное запоминание только отдельных запомнившихся объектов? У нас зрительная память ведь вообще какая-то "тёмная". Не, с симуляцией зрения - это работа отдельная. Если этим заниматься - она сожрёт всё время.

Ну, почему же сразу "жесть" - зрительный анализатор закодить как раз проще всего - достаточно классилеской реализации НС в виде многомерного массива. Имхо, при самом сложном варианте - не более 20-50 строчек кода.

0

Alonerover,
Если я правильно понял, то по сути то, что Вы предложили, сводиться к тому, что в качестве средства совершенствования механизма адаптивности юнитов предлагается традиционный генетический алгоритм.
При этом вся суть вопроса - найти устраивающий "всех" механизм адаптивности, самообучаемости, "интеллектуальности" отдельного юнита. А виртуальная среда лишь способ удешевления, облегчения реализации внешней для него среды.
Кроме того, "скрещиваться" будут не механизмы адаптивности, самообучаемости, "интеллектуальности", а результаты готовых механизмов, задаваемых изначально и жестко, да еще и одинаково у всех юнитов, которые по сути остаются не эволюционируемыми.

В итоге имеем, кроме того, что "вертикальная" эволюция (генетический алгоритм) - очень долгий процесс, самой эволюции ("скрещиванию") подвергаются не механизмы обеспечивающие адаптивность к разным условиям, а результаты неизменных (т.к. они одинаковы у всех юнитов) механизмов адаптивности к конкретным условиям.

0

Сообщение от rrr3 Если я правильно понял, то по сути то, что Вы предложили, сводиться к тому, что в качестве средства совершенствования механизма адаптивности юнитов предлагается традиционный генетический алгоритм. При этом вся суть вопроса - найти устраивающий "всех" механизм адаптивности, самообучаемости, "интеллектуальности" отдельного юнита. А виртуальная среда лишь способ удешевления, облегчения реализации внешней для него среды.

Да, именно так. Только я бы назвал это подбором характеристик НС под выполняемую задачу путём эволюционного перебора. При этом среда предназначена не столько для удешевления, сколько для создания условий, которые максимально удабно использовать экспериментатору. Плюсуем к этому удобство - отладка идеи внутри виртуальной среды завсегда удобнее работы с железом.

Сообщение от rrr3 Кроме того, "скрещиваться" будут не механизмы адаптивности, самообучаемости, "интеллектуальности", а результаты готовых механизмов, задаваемых изначально и жестко, да еще и одинаково у всех юнитов, которые по сути остаются не эволюционируемыми.

Здесь есть вариант выбора - либо производить отбор по алгоритмам "выращивания" НС (потомкам передаётся только алгоритм создания НС и каждый юнит учит её с нуля), либо передавать каждому последующему поколению уже обученную НС с искусственно внесёнными мутациями. Какой вариант лучше - не ведаю. Во всяком случае в живых организмах явно используется комбинированный метод (нейроны латерального коленчатого тела, например, растут пучком через довольно большое расстояние и связываются с сетчаткой явно по жёсткой программе, хотя каждое конкретное соединение внутри этого пучка случайно).

Сообщение от rrr3 В итоге имеем, кроме того, что "вертикальная" эволюция (генетический алгоритм) - очень долгий процесс, самой эволюции ("скрещиванию") подвергаются не механизмы обеспечивающие адаптивность к разным условиям, а результаты неизменных (т.к. они одинаковы у всех юнитов) механизмов адаптивности к конкретным условиям.

А кто нам мешает сделать саму НС способной полностью перестраиваться, вплоть до увеличения рецептивных полей (то же добавление новых нейронов в слое в нужные моменты времени) и т.д.

Так или иначе - ценность то как раз в самой управляющей сети. Готов предположит, что обученную сеть можно будет брать из эмуллятора, и с минимальной правкой сразу встраивать в мобильного робота. Вроде бы у мелкомягких уже есть подобный проект..

0

Alonerover,
https://terrarium2.codeplex.com/
хищники, травоядные и растения

0

Сообщение от Alonerover А кто нам мешает сделать саму НС способной полностью перестраиваться, вплоть до увеличения рецептивных полей (то же добавление новых нейронов в слое в нужные моменты времени) и т.д.

Никто не мешает, но это уже совсем другая работа.
Потому и нет необходимости в "скрещивании". Генетический алгоритм ("вертикальная" эволюция, эволюция в поколениях) имеет свои недостатки, включая скорость. То, что хорошо в одном юните ("особи") при "скрещивании" с другим может и не давать положительные результаты, а отбор уже прошел. Конечно можно включать в "перетасовку" и не самые лучшие варианты, не отобранные, но комбинаторный взрыв тогда сильно увеличится и т.д. и т.п. Да и сам отбор предшественников по одному пусть и множественному, комплексному критерию, например, адаптивности не означает что их комбинации будут более адаптивными. Не говоря уже о том, что считать адаптивностью в данном случае, т.к. адаптированность к конкретным условиям не означает высокую адаптивность в иных условиях.

В итоге имеем не эффективный подход.

С учетом сказанного, более перспективным является исследование адаптивности ("горизонтальной" эволюционируемости), факторов влияющих на механизмы ее обеспечения и проверка их хоть в реальных условиях, хоть, если так больше нравится или дешевле и проще, в виртуальной среде. Другими словами предлагаемый к применению генетический алгоритм в традиционном его понимании - тупик.

0

Сообщение от rrr3 Другими словами предлагаемый к применению генетический алгоритм в традиционном его понимании - тупик.

Согласен с Вами. Но в данном случае можно пойти по пути комплексному - далать возможность юзеру самому определять, что он хочет оптимизировать и как. Хочет вертикальную эволюцию - пожалуйста. Хочет горизонтальную - пожалуйста. Хочет - вообще дать ему возможность в одном эмулляторе разделить эволюцию - одних юнитов по горизонтальной эволюции пустить, а других по вертикальной. Т.е. логично головняк этот оставить на совести юзера. Во всяком случае зачем его ограничивать - каждый из путей эволюции имеет свои плюсы и минусы, вот пусть сам и мучается выбором.

Но по началу, по моему, самым простым путём будет элементарное ограничение сложности мира и объёма НС - если будет хоть какой-то положительный результат, там и можно будет начать говорить об оптимальности и подобных прагматических "заморочках".

0

Сообщение от Alonerover Согласен с Вами. Но в данном случае можно пойти по пути комплексному - далать возможность юзеру самому определять, что он хочет оптимизировать и как. Хочет вертикальную эволюцию - пожалуйста. Хочет горизонтальную - пожалуйста. Хочет - вообще дать ему возможность в одном эмулляторе разделить эволюцию - одних юнитов по горизонтальной эволюции пустить, а других по вертикальной. Т.е. логично головняк этот оставить на совести юзера. Во всяком случае зачем его ограничивать - каждый из путей эволюции имеет свои плюсы и минусы, вот пусть сам и мучается выбором.

Другим словами Вы предлагаете тыкать пальцем в небо. Тоже можно, только очень долго... Этим уже не один десяток лет народ занимается, в разных условиях, кто в реальных, кто в виртуальных.

Сообщение от Alonerover Но по началу, по моему, самым простым путём будет элементарное ограничение сложности мира и объёма НС - если будет хоть какой-то положительный результат, там и можно будет начать говорить об оптимальности и подобных прагматических "заморочках".

Да полно уже НС, даже в Го людей обыгрывают... Дальше-то что? Чего Вам в них не хватает?
И при чем здесь виртуальная среда? Не в ней дело. Она не решает вопроса СИИ, она лишь может облегчить "испытания" и настройку.

0

Сообщение от Alonerover А тут без попытки симуллирования функций мозга по сути и невозможно получить никакого результата. Мы ж не знаем даже что такое "интеллект", а хотим получить прям сразу Собеседника.. Так что остаётся идти эволюционным путём, получая сначала просто целенаправленное/логичное поведение, и только получив это можно усложнять юнита и надеяться на развитие способности к осмысленной коммуникации.

Докажите. Я с Вами несогласен, потому что изобретается множество алгоритмов, а потом обнаруживаются связи и параллели с биологическими системами. Но не наоборот.

Сообщение от Alonerover Очень спорное утверждение. Хотя бы по тому, что совершенство недостижимо по определению. К тому же полное эмулирование биологии не только нереально, т.к. не хватит вычислительных ресурсов даже самых мощных из созданных на сегодняшний момент компьютеров, но и просто не нужно, т.к. живые системы очень избыточны. Поэтому в данном случае будут повторяться только самые важные черты живых систем. Плюс ничего не мешает экспериментатору сделать то, чего вообще нет в природе - неироны с несколькими аксонами и т.п.

По моей личной оценке, естественный интеллект обеспечивает результат порядка 1% от идеала. Самая первая причина неидеальности - "короткая память". В связи с комбинаторным взрывом в реальных системах всегда будет реализована короткая память. Тем более среда интеллекта, как правило, такую технологию допускает.
Да, идеал недостижим, но можно гораздо более простыми алгоритмами добиться 5% от идеала. Вот в чем заключается моя мысль.

0

Сообщение от Mikhaylo Да, идеал недостижим, но можно гораздо более простыми алгоритмами добиться 5% от идеала. Вот в чем заключается моя мысль.

Это больше похоже на декларацию, а не на мысль...

0

Сообщение от rrr3 Это больше похоже на декларацию, а не на мысль...

А что, разве мы не наблюдаем технологические системы, которые как бы умнее биологических?

0

Сообщение от Mikhaylo А что, разве мы не наблюдаем технологические системы, которые как бы умнее биологических?

Это как бы мысль?

0

Ну вот, например, я слышал, что создали алгоритм, который умеет распознавать вводимый текст по звуку ударов нажатия по клавиатуре. На мой взгляд, это превосходит наши возможности раз в 10-20.

0

Сообщение от Mikhaylo Ну вот, например, я слышал, что создали алгоритм, который умеет распознавать вводимый текст по звуку ударов нажатия по клавиатуре. На мой взгляд, это превосходит наши возможности раз в 10-20.

Понятно, т.е. мысль в том, что этот алгоритм умнее нас в 5 раз (на 5% от идеала, тогда как мы на 1%)..., хотя каким-то образом Вы посчитали, что превосходит нас (в уме, я так полагаю) раз 10-20....

0

Вообще, чтобы понять количественную оценку интеллекта, я бы посоветовал для начала оценить уровень интеллекта кошки, обезьяны, человека с высшим образованием, человеческого детеныша, мухи и т.п. Все привыкли видеть мультики, в которых человеческий мозг представлен как некая высшая субстанция. На самом же деле профессор математики ушел недалеко от своего соотечественника премьер-министра. Более того, профессор математики туп как пень во многих вопросах как и премьер. В данном случае не следует никого обожествлять, ибо недалеко ушли от обезьяны. Стоит только судьбе распорядиться иначе, премьер-министр с профессором станут бомжами и алкоголиками. Никакой интеллект не поможет спастись от удара судьбы. Хотя вы верите в совершенно иное, почти идеальное...

0

Сообщение от rrr3 Другим словами Вы предлагаете тыкать пальцем в небо. Тоже можно, только очень долго...

Отчего же - возможность экспериментатору целенаправленно изменять структуру НС я ж не спроста предлагаю. Это и будет защитой от "тупого перебора". Ведь можно будет дать экспериментатору возможность ограничивать эволюцию сети и настраивать узкую область фронта (двигательный центр, зрение и т.д.). Т.е. защита от тупого алгоритма есть в идее.

Сообщение от rrr3 Она не решает вопроса СИИ, она лишь может облегчить "испытания" и настройку.

Так от неё друго ничего и не ожидается..

Сообщение от Mikhaylo Докажите. Я с Вами несогласен, потому что изобретается множество алгоритмов, а потом обнаруживаются связи и параллели с биологическими системами. Но не наоборот.

Ну, как бы - пока мы не понимаем самой сути слова "разум" (определений Разных много, и в каждом выдаётся за критерий соответствия слову "разумный" какая-то частность..). Вот и остаётся нам только путь грубого силового перебора вариантов.

Сообщение от Mikhaylo По моей личной оценке, естественный интеллект обеспечивает результат порядка 1% от идеала. Самая первая причина неидеальности - "короткая память". В связи с комбинаторным взрывом в реальных системах всегда будет реализована короткая память. Тем более среда интеллекта, как правило, такую технологию допускает. Да, идеал недостижим, но можно гораздо более простыми алгоритмами добиться 5% от идеала. Вот в чем заключается моя мысль.

Вот здесь я с Вами не согласен - во всяком случае суть связи "сложности комбинаторной системы" и длительность памяти мне как-то не очевидна. Или вы подразумеваете опасность переобучения сети при избытке входящих образов по отношению к ёмкости сети?

Добавлено через 11 минут

Сообщение от Mikhaylo Ну вот, например, я слышал, что создали алгоритм, который умеет распознавать вводимый текст по звуку ударов нажатия по клавиатуре. На мой взгляд, это превосходит наши возможности раз в 10-20.

Думаю это малость не относится в прамую к интеллекту. Это только частный вариант системы распознания образов. По сути это пример высокой специализации (если использовалась НС), без какой либо "творческой" деятельности - почти как нос у собаки, уши летучей мыши или глаза орла. Нет, это тоже отностися к интеллекту, но здесь производится только предобработка сигнала и не производится никакого установления логических связей между сигналами.

0

Сообщение от Alonerover По сути это пример высокой специализации (если использовалась НС), без какой либо "творческой" деятельности - почти как нос у собаки, уши летучей мыши или глаза орла.

Способность вести разговор - это тоже высокая специализация. Вы просто склонны преувеличивать.

Добавлено через 5 минут
Интеллект скептикам смотреть обязательно:

0

Alonerover,
Для того чтобы "целенаправленно изменять", нужно знать (или хотя бы делать предположения) что и как менять. Потому я задал Вам ранее вопрос о том, что Вам не хватает в существующих ИНС. Вы его благополучно пропустили. В принципе это вопрос был для того, чтобы Вы могли задуматься в этом направлении.
Менять то мы можем, в этом проблем нет и для этого нет необходимости создавать вертикально эволюционирующих юнитов.
Есть вопрос - что и как, иначе пальцем в небо.
У меня есть свое мнение по этому вопросу, но оно далеко за рамками данной ветки, да и излагалось мной не раз.
При желании можете погуглить - Нечто-Когнитрон.

0

Сообщение от Alonerover Ну, как бы - пока мы не понимаем самой сути слова "разум" (определений Разных много, и в каждом выдаётся за критерий соответствия слову "разумный" какая-то частность..). Вот и остаётся нам только путь грубого силового перебора вариантов.

Кто это "мы"? Вы за других-то не отвечайте. Те, кто занимается ИИ профессионально, не задается подобными вопросами. Для них все понятно, не ясно только, где взять столько вычислительных ресурсов.

Сообщение от Alonerover Вот здесь я с Вами не согласен - во всяком случае суть связи "сложности комбинаторной системы" и длительность памяти мне как-то не очевидна. Или вы подразумеваете опасность переобучения сети при избытке входящих образов по отношению к ёмкости сети?

Идеальный интеллект должен запоминать ВСЁ, но для этого надо очень много памяти... Поэтому вместо этого запоминается самое важное, в частности, недавние события. Речь не только про ИНС, но и про любую другую структуру интеллекта.

Добавлено через 1 час 33 минуты

Сообщение от Mikhaylo Те, кто занимается ИИ профессионально, не задается подобными вопросами. Для них все понятно, не ясно только, где взять столько вычислительных ресурсов.

Еще есть одна принципиальная сложность: допустим нам хочется создать разум, не ясно, какими сенсорами и эффекторами его наделить... Человеческими пока нереально, а значит повторить развитие человека и эволюцию человечества пока не удастся. Смысл в создании того разума, который Вы себе представляете, теряется... Лучше заняться чем-то реалистичным.
Вывод: проблема не в программной, а в аппаратной части. Непрофессионалы, дилетанты и обыватели думают иначе, они склонны обожествлять человеческий мозг.

0

Сообщение от Mikhaylo Непрофессионалы, дилетанты и обыватели думают иначе, они склонны обожествлять человеческий мозг.

Я конечно заранее извиняюсь за не скромный вопрос, но Вы случайно не обожествляете лично свой мозг?

0

Сообщение от Mikhaylo Способность вести разговор - это тоже высокая специализация. Вы просто склонны преувеличивать.

Почему же - разговор это вершина абстракции. Просто попробуйте представить как завести в НС семантику слова (смысл и взаимосвязи с другими "словами" и понятиями/смыслами), например - "пространство" или "электричество". И вот тут Вы поймёте насколько более сложно это действие, по сравнению с простым преобразованием сигнала в электрический вид и даже в сравнении с выделеним его из шумов. Это я к тому, что как раз сам процесс создания понятий и установления связей между ними и есть признак Разума.

И высшая нервная деятельность человека ну никак не может считаться "узкой специализацией" - связи между речевыми центрами, семантики слов - всё это уникально для каждого человека. Хотя и про узкую специализацию здесь тоже можно говорить, но разве что про речевой аппарат или про речевые центры.

Сообщение от Mikhaylo Кто это "мы"? Вы за других-то не отвечайте. Те, кто занимается ИИ профессионально, не задается подобными вопросами. Для них все понятно, не ясно только, где взять столько вычислительных ресурсов.

Может для кого-то и понятно в чём кроется наша разумность, может даже есть понимание как можно её реализовать в железе. Вот только понимания алгоритма работы живого мозга нету.. Вот, например, нафига в мозгу существует кольцо Пейпеца? В нескольких книжках читал, что скорость принятия решения человеком как раз совпадает со скоростью прохождения сигнала по этой цепи и там же утверждается, что обработка сигнала/мысли происходит именно внутри него. Но ответа ЧТО ИМЕННО делает это звено - нет. Так что применение фразы "мы не понимаем" считаю вполне оправданным.

Сообщение от Mikhaylo Идеальный интеллект должен запоминать ВСЁ, но для этого надо очень много памяти... Поэтому вместо этого запоминается самое важное, в частности, недавние события. Речь не только про ИНС, но и про любую другую структуру интеллекта.

Зачем это? К тому же - идеал недостижим.. Сжатие информации с точки зрения живых систем рационально, как минимум, с точки зрения эффективности использования мозга. Даже использование мозгом импульсной, а не градиентной передачи сигнала преследует ту же самую цель - экономия энергии! Посудите сами - даже в спокойном состоянии мозг потребляет ~20% всего энергопотребления организма..

Нет, искусственный разум скорее всего действительно можно сделать запонимающим информацию в несжатом виде (он не ограничен проблемами энергетики и энергосбережения).

0