№12 декабрь 2024

Портал функционирует при финансовой поддержке Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций.

Страницы: Пред. 1 ... 18 19 20 21 22 23 След.
RSS
Искусственный интеллект и прикладная лингвистика: можно ли научить компьютер думать
Роботы - машины, которые способны жить в реальном мире, находятся вне предсказуемых ситуациях - программист не может заранее предвидеть список всех возможных жизненных ситуаций,чтобы создать для робота инструкции как поступать в каждом конкретном случаи. Так как создать справочник жизни, можно, но в ряд ли такой справочник охватить все случаи, могущие возникнуть в реальности.

ТО есть робот всегда будет сам вынужден находить решение, что будет результатом ошибки - робот будет оценивать похожесть не стандартной ситуации по списку ситуаций описанных в его справочнике, в его базе знаний,  :D  не замечать препятствий.

Если "научить робота самостоятельно пополнять базу знаний", создать справочник - как нужно учиться, то теряется подконтрольность над вырабатываемых программой алгоритмов принятия решений - ошибка не адекватной оценки, возможность алгоритму создать алгоритм, который будет не правилен, который может допускать не допустимые варианты поведения.

Чем робот более самостоятелен, тем он менее востребован как машина, с не однозначными оценками, насколько созданные роботом по заранее заданной программе собственные алгоритмы поведения, есть "оценка роботом", а не результат ошибки в программе из-за не правильной оценки обучающей выборки.

Причем случайная комбинация ошибок допушенных программистом создает мистику, возможность программисту случайно создать алгоритм "живого существа", а если программист подумает и исправит ошибки, то это уже будет программа простого кукольного-автомата. ТО есть из 10000 машин, в 1-ой вдруг объявится жизнь, как результат не запланированного алгоритмом кода, созданного "мистикой", непонятной для человека последовательностью команд в программе, как результат ошибки - случайного, подсознательно не осознанного нажатия на клавиши, даюших ту последовательность команд, которая рождает в машине - сознание.

Поскольку все, что запланировано заранее - предсказуемо, однообразно, а жизнь  уникальна, жизнь - это не запланированное многообразие.
Цитата
Гость пишет:
Поскольку все, что запланировано заранее - предсказуемо
Ибо сказано: Нам не дано предугадать...
Рассмотрите возможность программирования автомата на намывание новых знаний.
Нельзя объяснить непонятное еще более непонятным
Цитата
Рассмотрите возможность программирования автомата на намывание новых знаний.

Знание явление объективное, и автомат может его получить только от практики, от опыта или от теории - программы.

Причем в отличии от человека, для получения от практики или опыта, для машины нужно создавать программу приоберетения опыта - информации в наборе входной информации, в обучающей выборке.
Почему не передать автомату старый добрый метод проб и ошибок.
Автомат не устанет, ему чужда депрессия и жажда славы.
Нельзя объяснить непонятное еще более непонятным
Цитата
Почему не передать автомату старый добрый метод проб и ошибок

Так это и есть самый классический алгоритм - автоматического обучения.

К примеру, есть чисто математический метод - оптимизация методом Градиентного спуска (*), движение из точки Х в точку X+dX, где из различных проб dX1, dX2,...,dXn, выбирается тот, который дает меньше ошибку f( X+dX2 ) < f( X + dX3 ).


(*)  ? x :  f(x) - min.
Наименьшее количество ошибок не означает истинность принятого решения.
Я о другом. Не принятие решений, а изучение, создание модели процесса и
поиск закономерностей. Анализ и синтез. Наработка привинтимного опыта.
Новых нелинейностей. Отдать черновую исследовательскую работу автоматам.
Нельзя объяснить непонятное еще более непонятным
Создание структур - случайная или операционная методика построения связей, сочетания символов - построение шаблона, генерация кода.

Всегда упирается в семантику (смысл и назначение создаваемых конструкций), ведь, если задача проблемно-ориентированная, к примеру, в САПР-е подбор комбинаций конструкций с оценкой по параметрам - прочность, размер, ...., то задача сводится к перебору возможных, допустимых комбинаций.

А если имеется универсальный вариант - комбинация битов, чтобы получилась компьютерная программа, то 1000 варианты перебора, где 1-только корректен, а из 10000000 вариантов, только 1 имеет смысл, приводит к не эффективности построении комбинаций из простых элементов.

А любое осмысление элементов и их комбинации, требует предварительное понимание - понимание имеющееся у программиста, чтобы не рассматривать абсурдные или второстепенные варианты.

Идеи самоорганизации, от простого к сложному по экспотенциональной зависимости автоструктурирования - не развиты, как  метод. Ведь построить дерево можно ради картинки дерева, а строить каждую ветку дерева, опираясь на приближение к требуемому результату - КАК :?:
Цитата
Философия пишет:

Идеальная интеллектуальная машина, которой все равно придется как машине, задавать цель, смысл к которому ей нужно приспосабливаться.

А вот наличие случайного порядка, фактически все равно будет задавать некоторую предсказуемость - дисперсию случайной велечины. Что означает: творчество на основе случайных (математически случайных) комбинаций даст однообразие - разные алгоритмы фактическу будут создавать похожее решение.
Гармония природы разнообразна во времени и эти изменения разнообразия, можно сделать подключаемым к искусственном интеллекту  однажды запрограммировав так, чтоб только новые гармонии имели преимущество в использовании, а гармония - это все-ж и есть приспособления для адаптации.
А по поводу случайного порядка, то и это раз запрограммировать подчинение работы генератора случайного порядка модулю обновляющейся гармонии, которая в свою очередь программой подключается из обновляющейся действительности.
Вопрос только в том, что действительно-ли сама природа бесконечна в вариантах своей гармонии?
Цитата
Техрук пишет:
Этой логики пока нет. В ее основе синтетический гиперязык.

Можно понять Фрэнсиса Бэкона, который четыре столетия назад мечтал о каком-то "синтетическом гиперязыке", который позволит так же легко синтезировать новые знания, как циркуль чертит круг. Но со времён А.Пуанкаре, В.Н.Пушкина и других исследователей научного творчества точно известно, что новое знание творит целостная интуиция, а не мифический гиперязык. Откуда вы этот древний миф откопали? Вряд ли Вы читали рукописи Бэкона.
Цитата
Откуда вы этот древний миф откопали?

:D

Так это и есть современная наука - что языком, текстом, формулами не описано, то ни является знанием.

Иного инструмента кроме символов у науки нет. :D

Хотя именно в области ИИ, появляется понимание, что текстового языка не достаточно для описания мира, то есть проблемы ИИ намекают на очевидную ограниченность современной науки.

То есть "атеистическая наука", опираяющаяся на текст как язык, и на простоту (атомы,аксиомы) как метод понимания, не сможет познать всех тонкостей Вселенной.

А как быть иначе :?:
Страницы: Пред. 1 ... 18 19 20 21 22 23 След.

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