Страницы: Пред. 1 ... 5 6 7 8 9 ... 23 След.
RSS
Искусственный интеллект и прикладная лингвистика: можно ли научить компьютер думать
То есть ИИ программа не понимает, а лишь реализуется алгоритм, который позволяет ей принять решения, которое только внешне кажется интеллектуальным - результатом рассудительно-логической деятельности, хотя по сути : ИИ программа в основном лишь - копирует общие штампы рассуждений программиста данной программы или эксперта помогающего в отладке логических правил ИИ программы.

При использовании слова "образное мышление" - подразумевают возможность человека воспринимать окружающий его  мир и принимать решения на основе множества мелких сенсорных факторов. Но! Если попытаться представить образ в форме знаков или символов, то образ превращаются в :) лингвистическое упрощение,

То есть фактически можно сказать, что ИИ и человек также похожи как самолет и птица. Совсем разные принципы работы и совершено разная базовая специфика "смысла конструкции". Ведь птица творение природы - фактически сложнейшее существо, в то время как самый сложный самолет - это просто жестянка с двигателем, хотя и летается в много раз быстрее птицы!
Изменено: ChemerisNick - 04.09.2010 01:27:55
Поэтому на тему обсуждения - "Искусственный интеллект и прикладная лингвистика: можно ли научить компьютер думать", считаю, что пока нынешний уровень развития методов программирования задач принятия решений, программирование ИИ программ, есть только Имитация интеллектуальной деятельности, а не ее вариация.

Компьютер может принять  рассчитанное или шаблонное решение, но нет методов заставить его думать или понимать!
Цитата
ChemerisNick пишет:
Поэтому на тему обсуждения - "Искусственный интеллект и прикладная лингвистика: можно ли научить компьютер думать", считаю, что пока нынешний уровень развития методов программирования задач принятия решений, программирование ИИ программ, есть только  Имитация интеллектуальной деятельности , а не ее вариация.

Компьютер может принять рассчитанное или шаблонное решение, но нет методов заставить его думать или понимать!

Правильно !!! Поэтому  не надо  выдавать жлаемое за  действительное . Про  возможности  ИИ  , автор  не  сделал  открытие , это  было  известно  с  первого  компьютера (если  хотите  грубо с - арифмометра) . Основа интелекта  заложенна  в  мозгах  программитса , а  не  компьютера !!!!
Не  надо  путать  Солнечное тепло  с  дровами .
Изменено: Игорь - 04.09.2010 17:00:07
Цитата
ChemerisNick пишет:
При использовании слова "образное мышление" - подразумевают возможность человека воспринимать окружающий его мир и принимать решения на основе множества мелких сенсорных факторов. Но! Если попытаться представить образ в форме знаков или символов, то образ превращаются в  лингвистическое упрощение,

Образ никак нельзя представить в форме знаков или символов. Образ - это образ. А символ - это символ. (Хотя, символ так же  воспринимается, как образ. Тоже сенсорное восприятие)
По сути, символ - это ссылка на файл. Слово "бегемот" - это ссылка, открывающая множество файлов, содержащих информацию о бегемотах, хранящуюся в человеческой памяти.
Слова - это поисковик.  А сама информация находится в сети. В ассоциативной.
(У меня сразу вышел образ; картинка, как бегемот гонится за негром - лесником. Догонит - убьёт.)

Для чего человеческому мозгу нужны символы?  Потому что очень много  информации. Мы её копим всю жизнь.
Поисковые системы нашего мозга - ассоциативная и словесная.
Ассоциативная - для внутреннего употребления, для мышления.
Словесная  для внешнего - для восприятия, быстрого поиска и передачи информации.
Не для мышления. Мысль формулируется словами, а не наоборот.
(Представила я картинку с бегемотом, - теперь могу очень подробно описать её словами... высказать своё мнение... сделать выводы на будущее: не надо подходить к бегемотам)

Вся сложность проблемы состоит в том, что  человечество неправильно расставило акценты.
Оно считает разумным - "поисковик" - слова, а не информацию - образы.
Мыслящий компьютер, это машина, которая должна анализировать информацию.
А что именно будет считаться информацией?...

Пока, специалисты рассчитывают нейронные сети по аналогу с человеческими. Это возможность выбора в пределах заложенных программ...

Нужно ли компьютеру именно образное мышление? Это вопрос!
Если цель, чтобы машина понимала смысл слов... тогда надо учить компьютер распознавать  картинки... и накапливать банки образных данных на каждое слово. А это вещь крайне непростая. Только представить, какое количество образов необходимо для понимания такого несложного слова, как  "любовь". Это только кажется, что смысл несёт само слово... Но ту колбасу или салат, которые мы так любим...  нужно представлять, хотя бы подсознательно.
(Хотя, в принципе... самая большая сложность - в распознавании образов. А банки данных постепенно накопятся)

Вопрос: Нужно ли дублировать человеческий разум? Лично я - никогда в жизни не освою те простенькие операции, которые производит  мой, далеко не мощный, компьютер. Но, с удовольствием, пользуюсь его возможностями.

В названии  темы заявлено слово "лингвистика"... вероятно, всё-таки, цель -  понимание машиной слов.
Вот только лингвисты, в данном случае, не помогут...
Они  разбираются со смыслом слов, но роль образа до них не доходит.

"Искусственная нейронная сеть
Материал из Википедии — свободной энциклопедии

Иску́сственные нейро́нные се́ти (ИНС) — математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети Маккалока и Питтса [1]. Впоследствии, после разработки алгоритмов обучения, получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др."
Изменено: Barbi.vau - 04.09.2010 20:40:45
Barbi.vau.   То  что  вы  написали верно , только и согласно  вашей  версии  лукавит  автор . Уже  давно  создан  язык и  называется  он -ЭСПЕРАНТО .
Цитата
Если цель, чтобы машина понимала смысл слов... тогда надо учить компьютер распознавать картинки...

Просто когда компьютер учиться распознавать картинки - программист создает связь "набор точек"=> "символ" (название образа из набора точек) и далее программа уже работает фактически с символом, как если бы вместо картинок, в ИИ программе сразу текстом вводились символы.

Распознование образов это преобразование: набора точек =>  в набор текстовых наименований - предметов, изображенных данными точками. Причем много ресурсов уходит лишь! на "компиляцию" точек в названия!

Почему я ранее высказался, что нет методов понимания - поскольку нет способа описать образ иным средствами, кроме символов, что и приводит к переходу от образа к набору символов.

Ведь для человека образ - это что-то естественное, а для машины - есть только символ или их комбинации. Ведь модель компьютера - это машина Тьюринга: символьный автомат, калькулятор работающий с символами и числами. А изображение для компьютера  - это лишь набор точек, в котором программа распознавания, определяет предметы - формирует названия сущностей изображенных  этими точками.
Изменено: ChemerisNick - 05.09.2010 01:38:11
Причем программа может распознавать только те предметы, которые запрограммированы в алгоритме, остальные предметы для нее не существуют.

К примеру, Человек, увидевший не стандартное изображение - картину в картиннной галерее, всегда сможет ее увидеть, распознать, хотя бы как составные части известных ему образов.

Но компьютер, при распознавании картины, переведет ее в набор названий - известных ему шаблонных изображений (упростить изображение до примитивного восприятия) и далее будет иметь просто комбинации слов, ничего особенного для компьютера не означающих.
Изменено: ChemerisNick - 05.09.2010 01:39:36
Цитата
построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.

Скорей всего математическая модель нейронной сети - это  упрощенной модель, что-то на подобии карты Птолемея, в сравнении с Google-map (фотографии Земли из космоса ).
Изменено: ChemerisNick - 05.09.2010 01:25:28
Искусственный интеллект и прикладная лингвистика: можно ли научить компьютер думать

Если не требовать от компьютера быть человеком, то прикладная лингвистка максимальное достижение на пути превращения калькулятора в робота  ;) .
Цитата
ChemerisNick пишет:
Причем программа может распознавать только те предметы, которые запрограммированы в алгоритме, остальные предметы для нее не существуют.

К примеру, Человек, увидевший не стандартное изображение - картину в картиннной галерее, всегда сможет ее увидеть, распознать, хотя бы как составные части известных ему образов.

Но компьютер, при распознавании картины, переведет ее в набор названий - известных ему шаблонных изображений (упростить изображение до примитивного восприятия) и далее будет иметь просто комбинации слов, ничего особенного для компьютера не означающих.

Потому я и говорю,  что необходим банк данных на каждое слово. Тогда, анализируя  схемы, компьютер сможет распознавать и незнакомые образы, по сходству.
В принципе, человеческий мозг именно так и работает... каждый человек имеет архив, на основании которого происходит опознание.  Сознательный, подсознательный или неосознанный (зависит от внимания) анализ имеющейся информации и даёт понимание. То, что называется понятием.
Правда, с компьютером такие фокусы не пройдут... в смысле понимания... анализ анализом, а разум зависит от той части мозга, которая идентифицируется, как наше "я". Но компьютерное "Эго", пока в задачу программистов, вроде, не входит.
Изменено: Barbi.vau - 05.09.2010 08:50:41
Страницы: Пред. 1 ... 5 6 7 8 9 ... 23 След.
Читают тему (гостей: 1, пользователей: 0, из них скрытых: 0)

Искусственный интеллект и прикладная лингвистика: можно ли научить компьютер думать


Портал журнала «Наука и жизнь» использует файлы cookie и рекомендательные технологии. Продолжая пользоваться порталом, вы соглашаетесь с хранением и использованием порталом и партнёрскими сайтами файлов cookie и рекомендательных технологий на вашем устройстве. Подробнее