?

Log in

No account? Create an account

машина Геделя, машина Тьюринга, вывод Гентцена

Dec. 16th, 2018 | 09:25 am

заметки на обработку

Машина Гёделя https://metamodeling.livejournal.com/12029.html

ИИ — Гедель против Тьюринга или критика искусственного разума. Точка зрения технаря
https://habr.com/post/149291/

Гёдель против Гентцена https://akuklev.livejournal.com/1113891.html
о комбинаторах https://akuklev.livejournal.com/1121384.html

Гёдель против Гентцена https://akuklev.livejournal.com/1113891.html
о комбинаторах https://akuklev.livejournal.com/1121384.html

"универсальная логическая машина" и теоремы Гёделя
https://falcao.livejournal.com/25710.html

формальные системы имеют свои ограничения
https://deep-econom.livejournal.com/276960.html

GÖDEL MACHINE HOME PAGE
http://people.idsia.ch/~juergen/goedelmachine.html

Link | Leave a comment {5} |

надо почитать на досуге

Dec. 16th, 2018 | 08:51 am

надо почитать на досуге, разобрать о чем там

Еще раз о трудной проблеме 1
https://olgaw.livejournal.com/78604.html
Еще раз о трудной проблеме 2
https://olgaw.livejournal.com/78119.html
Еще раз о трудной проблеме 3
https://olgaw.livejournal.com/77641.html

Link | Leave a comment |

иные подходы к искусственному интеллекту

Dec. 15th, 2018 | 07:44 pm

---
Специалисты Google Brain не первый год разрабатывают эту идею, но впервые авторы пришли к выводу, что нейронную сеть можно вовсе исключить из готовой модели. Выстраивание отношений объектов не только охватывает все модели машинного обучения — сверточную, рекуррентную, долгую краткосрочную память и прочие — но и другие подходы, которые не являются нейронными сетями, например, теорию множеств. Они считают, что графовые сети дают больше возможностей, чем любая из технологий машинного обучения. Графы — это возможность делать выводы о структуре, которой нет у отдельных нейросетей.
...
Летом специалисты DeepMind опубликовали исследование о возможности абстрактного мышления искусственного интеллекта. Чтобы проверить, насколько нейросети способны замечать закономерности и решать проблемы на концептуальном уровне, они разработали специальный IQ-тест для ИИ.


DeepMind предлагает создать человекоподобный ИИ без нейросетей
https://hightech.plus/money
---
DeepMind разработала IQ-тест для ИИ
https://hightech.plus/2018/07/12/deepmind-razrabotala-iq-test-dlya-ii
---

Relational inductive biases, deep learning, and graph networks
Peter W. Battaglia, Jessica B. Hamrick, Victor Bapst, ...
https://arxiv.org/abs/1806.01261
---

о чем я тут и талдычу в жж уже давно )

---
Они также признают, что графы не способны выразить все: «понятия, такие как рекурсия, поток управления и условная итерация, не так просто представить с помощью графов и, как минимум, требуют дополнительных предположений».

Могут потребоваться другие структурные формы, такие как, возможно, имитация компьютерных структур, включая «регистры, контроллеры ввода-вывода памяти, стеки, очереди» и другие.

Google ponders the shortcomings of machine learning
https://www.zdnet.com/article/google-ponders-the-shortcomings-of-machine-learning/
Google обдумывает недостатки машинного обучения
---

ну да, ну да, только вопрос не в графах, а в моделях
все будет на графах, но суть не в графах, а в моделях
опять немного правильного и далее сразу сворачивают с правильной тропинки
а почему? а потому как им все равно куда идти
они решают проблему я бы сказал формально-механически, а надо решать по сути

Link | Leave a comment {4} |

Жириновский об Украине 20 лет назад

Dec. 14th, 2018 | 07:24 pm

Жириновский об Украине 20 лет назад
https://www.youtube.com/watch?v=qKh2V_Lmy9c

прикольно послушать в свете дня сегодняшнего 20 лет спустя

Link | Leave a comment {1} |

современные подходы к искусственному интеллекту ведут в тупик

Dec. 14th, 2018 | 03:06 am

Ноам Хомский, выступая на симпозиуме, не был преисполнен энтузиазма. Хомский раскритиковал сферу ИИ за принятие подхода, похожего на бихевиоризм, только в более современной, вычислительно сложной форме. Хомский заявил, что опора на статистические техники для поиска закономерностей в больших объемах данные маловероятно даст нам объяснительные догадки, которых мы ждем от науки. Для Хомского новый ИИ — сфокусированный на использовании техник статистического обучения для лучшей обработки данных и выработки предсказаний на их основе — вряд ли даст нам общие выводы о природе разумных существ или о том, как устроено мышление.

Эта критика вызвала подробный ответ Хомскому со стороны директора по исследованиям корпорации Google и известного исследователя в области ИИ, Питера Норвига, который защищал использование статистических моделей и спорил о том, что новые методы ИИ и само определение прогресса не так уж далеки от того, что происходит и в других науках.

Хомский ответил, что статистический подход может иметь практическую ценность, например, для полезной поисковой системы, и он возможен при наличии быстрых компьютеров, способных обрабатывать большие объемы данных. Но с научной точки зрения, считает Хомский, данный подход неадекватный, или, говоря более жестко, поверхностный. Мы не научили компьютер понимать, что означает фраза «физик сэр Исаак Ньютон», даже если мы можем построить поисковую систему, которая возвращает правдоподобные результаты пользователям, вводящим туда эту фразу.

[Теория, приписываемая Дональду Хеббу: ассоциации между стимулом окружающей среды и реакцией на стимул могут быть закодированы через усиление синаптических связей между нейронами — прим. ред.]

Совершенно другой подход, который я считаю правильным — попробовать посмотреть, можете ли вы понять, в чем фундаментальные принципы и их связь с ключевыми свойствами, и увидеть, что в реальной жизни, вам будут мешать тысячи разных переменных — вроде того, что происходит сейчас за окном — и вы разберетесь с ними позже, если захотите более точной аппроксимации. Это просто две разных концепции науки. Вторая — это то, чем наука была со времен Галилея, это современная наука.

[мое: это и есть мой подход, я считаю, что пояснил "фундаментальные принципы и их связь с ключевыми свойствами"]

Ноам Хомский: где искусственный интеллект пошел не туда?
https://habr.com/post/432846/

Link | Leave a comment {38} |

опасность ГМО

Dec. 14th, 2018 | 02:06 am

Биологи из Университета Висконсин (США) обнаружили, что естественная защитная реакция томатов в ответ на повреждение приводит к усилению каннибализма среди гусениц, которые кормятся на этих растениях.
https://alev-biz.livejournal.com/2604854.html

задайте себе вопрос, каковы могут быть тонкие эффекты от ГМО в применении к человеку

ps Аргументы против ГМО https://deep-econom.livejournal.com/10848.html

Link | Leave a comment {15} |

Фреймы

Dec. 12th, 2018 | 12:57 pm

Фреймы эта штука давно известная и используемая, но ООП сменило терминологию, в ООП подобные структуры называют "класс"
а так это суть обычная запись с возможностью в некоторые слоты добавлять имена процедур/функций

статья основоположника, который ввел понятие фрейма:
Минский М. Фреймы для представления знаний.

в вики есть весьма ясное и краткое описание
https://ru.wikipedia.org/wiki/Фрейм_(инженерия_знаний)

приведено определение:
ИМЯ ФРЕЙМА
Имя 1-го слота: значение 1-го слота
Имя 2-го слота: значение 2-го слота
………………………………
Имя N-го слота: значение N-го слота

в терминах списков можно так обозначить
( ИМЯ_ФРЕЙМА , (список_слотов))
т.е. упорядоченная пара на перввом месте название, на втором месте пары список слотов

ну и это тоже модель
особенно заметьте подмодели в модели фрейма
( [Имя 1-го слота], [значение 1-го слота] )
(*,*) - это упорядоченная пара или вырожденная модель

сама концепция фреймов ясная и понятная (для меня) в отличие от запутанного современного описания классов, ИМХО (большими буквами)

конструкция фреймов универсальная, как и многие иные конструкции
само по себе такое представление не дает ничего нового, кроме быть может более ясного представления каких-то задач
все тоже самое можно сделать и на иных принципах, например на списках, на упорядоченных парах и т.п.
но сама концепция весьма полезная

ps Карпов В.Э. Фреймы http://rema44.ru/resurs/study/ai/present/L05-02-frame.pdf

Link | Leave a comment {4} |

полиморфизм, переключение контекстов, интеллектуальные агенты

Dec. 11th, 2018 | 11:23 am

к вопросу о полиморфизме
к вопросу о переключении контекстов
Read more...Collapse )

вынесено из комментариев из тем

Парадигмально важное (продолжение) -2
Попробуем простроить активного эмоционального агента на концептуальном уровне.
https://dobr-i-trezv.livejournal.com/

Парадигмально важное -1
1. Мы имеем одновременно множество контекстов, множество слоев абстрагирования и детализации.
https://dobr-i-trezv.livejournal.com/53466.html

Link | Leave a comment {12} |

техническое задание на создание искусственного интеллекта

Dec. 9th, 2018 | 12:39 pm

техническое задание на создание искусственного интеллекта должно быть примерно таким
(я писал в комментариях нечто такое вроде не раз или даже пост писал, найти не могу, делаю отдельный пост, потом добавлю ссылки по мере обнаружения)

задание на создание ИИ должно выглядеть примерно так

мозг не умеет ничего делать кроме как моделировать, строить модели и перекраивать модели
на вход получает абстрактные сигналы и на выход шлет абстрактные сигналы

алгоритм и процессор исполняющий алгоритм подсоединили к любом устройству по неопределенному количеству универсальных разъемов (например usb)
ИИ первоначально не знает сколько у него сенсоров, сколько манипуляторов, он не знает ничего о теле в котором оказался, он не знает ничего о мире в котором оказалось тело, он не знает какие конкретно выходы ведут к сенсорам, какие выходы ведут к манипуляторам
производим запуск алгоритма, ИИ сам должен во всем разобраться и построить модель мира и модель тела и модель своего алгоритма

ps1
---
ты не знаешь правил игры
ты не знаешь ставки в игре
ты не знаешь цель игры
ты не знаешь, кто проводит игру
ты не знаешь, как закончить игру
Ты начинаешь с некоторым количеством баллов.
Вперёд.

Карта и территория. Вера и доверие.
https://deep-econom.livejournal.com/55532.html
---

Link | Leave a comment {25} |

Автоматы и жизнь. А. Н. Колмогоров

Dec. 8th, 2018 | 02:44 pm

Автоматы и жизнь
А. Н. Колмогоров
http://www.keldysh.ru/pages/mrbur-web/misc/kolmogorov.html

Мой доклад "Автоматы и жизнь", подготовленный для семинара научных работников и аспирантов механико-математического факультета Московского государственного университета, вызвал интерес у самых широких кругов слушателей Популярное изложение доклада подготовлено моей сотрудницей по лаборатории вероятностных и статистических методов МГУ Н. Г Рычковой. Изложение это во всех существенных чертах правильно, хотя иногда словесное оформление мысли, а следовательно, и некоторые ее оттенки принадлежат Н. Г. Рычковой.
...
Я принадлежу к тем крайне отчаянным кибернетикам, которые не видят никаких принципиальных ограничений в кибернетическом подходе к проблеме жизни и полагают, что можно анализировать жизнь во всей ее полноте, в том числе и человеческое сознание со всей его сложностью, методами кибернетики.

Очень часто задают такие вопросы:
- Могут ли машины воспроизводить себе подобных и может ли в процессе самовоспроизведения происходить прогрессивная эволюция, приводящая к созданию машин, существенно более совершенных, чем исходные?
- Могут ли машины испытывать эмоции: радоваться, грустить, быть недовольными чем-нибудь, чего-нибудь хотеть?
- Могут ли, наконец, машины сами ставить перед собой задачи, не поставленные перед ними их конструкторами?
---

Link | Leave a comment {4} |