Category: компьютеры

Category was added automatically. Read all entries about "компьютеры".

Оглавление сборника постов.

Сильный искусственный интеллект. Список постов.
https://deep-econom.livejournal.com/240140.html

Оглавление сборника постов.
https://deep-econom.livejournal.com/406760.html

Сильный искусственный интеллект. Мой новый блог.
https://alex-bur-agi.livejournal.com/

Поиск по блогу. Нажмите ссылку и замените строку ABC на нужную вам.
Поиск в гугле
Поиск инструментом ЖЖ
Поиск в яндекс

----Telegram----
Сильный искусственный интеллект. Моя группа в Telegram.
AGI/HLAI/SAI-SCA - сильный искусственный интеллект - системный кибернетический подход.
SCA (Systemic-Cybernetic Approach).
https://t.me/AGIRussia_SCA

Об общем искусственном интеллекте - по-русски
русскоязычные ученые, инженеры, энтузиасты
https://t.me/agirussia
---

Основные концепции моделирования (FMC)

https://en.wikipedia.org/wiki/Fundamental_modeling_concepts
---
Основные концепции моделирования (FMC)
Fundamental Modeling Concepts (FMC)
http://www.fmc-modeling.org/objectives

Objective
http://www.fmc-modeling.org/objectives

Цели
Наша основная цель - улучшение коммуникации о программно-ресурсоемких системах.

Задача
Решающее значение имеют эффективные методы обмена знаниями о программно-интенсивных системах. Все участники должны иметь общее представление о системе в целом, чтобы принимать, совместно использовать и оценивать проектные решения. Определение и визуализация структур всей системы окажутся полезными в этом процессе. В любом случае необходимы три ингредиента:

фундаментальная и точная терминология
комплексная модель, отражающая структуры всей системы
точная запись, оптимизированная для понимания человеком
Моделирование с FMC
Основные концепции моделирования (FMC) в первую очередь обеспечивают основу для всестороннего описания систем с интенсивным использованием программного обеспечения. Он основан на точной терминологии и поддерживается легко понятными графическими обозначениями.

Моделированием мы называем интеллектуальную деятельность по созданию модели некоторой системы с целью уловить ее существенные структуры, необходимые для понимания ее (существующего или запланированного) поведения (внутреннего и по отношению к окружающей среде) и описания этих структур всесторонним образом. На этом фоне дидактика занимает важное место в этом подходе.

Фокус нашей работы
Наша команда работает над расширением терминологии и применением FMC в различных областях в области разработки программного обеспечения. Сферы деятельности:

создание точной терминологии и системных моделей для специальных областей применения
системный подход к анализу существующих программных комплексов
интеграция FMC в процесс разработки программного обеспечения
соединение FMC с технологиями реализации, такими как среды разработки
уроки на базовых курсах по программной системной инженерии
---

Stanford CRFM
https://crfm.stanford.edu/workshop.html

Introducing the Center for Research on Foundation Models (CRFM)
https://hai.stanford.edu/news/introducing-center-research-foundation-models-crfm

Has AI found a new Foundation?
https://thegradient.pub/has-ai-found-a-new-foundation/

Foundation models : Is it a new paradigm for statistics and machine learning? - Cross Validated
https://stats.stackexchange.com/questions/544957/foundation-models-is-it-a-new-paradigm-for-statistics-and-machine-learning
---

Представление знаний. Инженерия знаний как процесс моделирования.

---
Представление знаний.

https://ru.wikipedia.org/wiki/Абстрактный_семантический_граф
http://pco.iis.nsk.su/grapp/index.php/Семантическая_сеть
https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Представление_знаний
https://ru.wikipedia.org/wiki/Представление_знаний
https://ru.wikipedia.org/wiki/Инженерия_знаний

---
Семантические сети: как представить значения слов в виде графа
Компьютерные лингвисты из Вышки, университета Тренто и университета Осло разработали vec2graph — инструмент для визуализации семантической близости слов в виде сети. Воспользоваться vec2graph может любой желающий.

https://sysblok.ru/nlp/semanticheskie-seti-kak-predstavit-znachenija-slov-v-vide-grafa/
=======

Инженерия знаний как процесс моделирования.
---
Инженерия знаний — обзор.

D.S Darai, S Singh, S Biswas. Knowledge Engineering-an overview.
article. Department of Information Technology, SOA University (2010).
http://ijcsit.com/docs/vol1issue4/ijcsit2010010406.pdf

/* моё: Инженерия знаний как процесс моделирования.

стр. 232 (стр.3/5 файла)
IV. КNOWLEDGE ЕNGINEERING как МODELLING PROCESS

(яндекс-перевод)
*KBS = knowledge-based system = система, основанная на знаниях.

IV. ИНЖЕНЕРИЯ ЗНАНИЙ как ПРОЦЕСС МОДЕЛИРОВАНИЯ

В настоящее время существует общее мнение о том, что процесс создания KBS можно рассматривать как деятельность по моделированию.
Создание KBS означает создание компьютерной модели с целью реализации возможностей решения проблем, сопоставимых с экспертной областью. Он предназначен не для создания когнитивно адекватной модели, а для создания модели, которая предлагает аналогичные результаты в решении проблем в проблемной области.

Эти знания недоступны напрямую, но должны быть накоплены и структурированы. Представление моделирования процесса построения KBS имеет следующие последствия:

i) Как и любая модель, такая модель является лишь приближением к реальности. В принципе, процесс моделирования бесконечен, потому что это непрерывная деятельность с целью приближения к предполагаемому поведению.

ii) Процесс моделирования является циклическим процессом. Новые наблюдения могут привести к уточнению, модификации или дополнению уже созданной модели.

iii) Процесс моделирования зависит от субъективных интерпретаций инженера по знаниям. Поэтому этот процесс, как правило, ошибочен, и оценка модели с точки зрения реальности необходима для создания адекватной модели.
---

(no subject)

Спецификация
https://telegra.ph/Specifikaciya-09-14

sergey shishkin September 14, 2021

048. С практикой программирования оказалось, что компьютерные системы и есть продукты формализации и её методы, и методы эффективные. Поэтому и считают, что информатика замещает математику, логику, лингвистику и тем более, философию. По сути, компьютерное моделирование - методология, в основе которой универсальный "измерительный" инструмент (вычислительный аппарат с автоматической программируемой памятью). Мы можем обозначать эти процессы рационализацией, абстрагированием, концептуализацией, классификацией, типизацией, детализацией, стандартизацинй, атрибуцией, характеризацией, ... и, например, спецификацией. Спецификация — та же самая идентификация и дефиниция. Выделение параметров и их отношений. Процесс моделирования. И код модели. Буквально, "специальные действия фиксирования". Термин активно используется для формуляров, формальных систем, документации, инструкций. Всё есть параметры спецификаций! Спецификация - предикация с вариативными параметрами.

Спецификация - предикат со свободными переменными. В случае процесса разумно в качестве описания его работы рассматривать протокол событий, произошедших вплоть до определенного момента времени. Для обозначения произвольного протокола процесса можно использовать специальную переменную ...
018. Атрибут, 019. Элемент, 020. Структура, 022. Проект, 023. Схема, 024. Дефиниция, 025. Концепция, 033. План, 043. Параметр, 045. Тип
Система проектирования спецификаций
Спецификация модели *
Спецификация требований программного обеспечения (Формальная спецификация, Функциональная спецификация, Шаблон проектирования)
Process Specification Language * (Axiom schema of specification, Семантическое Версионирование, Слабые монадические теории второго порядка, как основа для создания языков спецификаций данных)

Соболев В.Е. — Квант знания и информация как гносеологическая проблема

Проанализировать, обдумать. Читать с осторожностью, возможно ерунда.
---
Соболев В.Е. — Квант знания и информация как гносеологическая проблема
https://author.nbpublish.com/fr/article_19212.html
-
Правильная ссылка на статью: Соболев В.Е. — Квант знания и информация как гносеологическая проблема // Философская мысль. – 2016. – № 6. – С. 19 - 27. DOI: 10.7256/2409-8728.2016.6.19212 URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=19212

Выводы:
1. Информация тождественна знанию. Любой известный субъекту объект, как материальный, так и идеальный содержит в себе информацию. Для любого субъекта сам факт существования любого объекта – это информация (знание) о его существовании.

2. Информация представляет собой самостоятельный теоретический объект, не сводящийся к материи и энергии и не подчиняющийся известным физическим законам, существующим для материально-энергетических объектов. Таким образом, информацию можно рассматривать как идеальную сущность, отождествляемую с определенным знанием субъекта. При этом информация может быть представлена посредством не только идеальных, но и материальных объектов.

3. Сознание можно рассматривать как информационный массив, аналогичный компьютерной программе, обрабатывающей информацию согласно определенным правилам логики. Процесс логического мышления в таком случае сводится к операциям преобразования информации из исходных посылок в логические следствия, т.е. сводится к информационным взаимодействиям.

4. Информационные взаимодействия являются самостоятельным типом взаимодействий и не сводятся к четырем известным фундаментальным физическим взаимодействиям, которым подчиняются материально-энергетические объекты. Любые логические и математические операции – это информационные взаимодействия.

5. Помимо количественной характеристики, определяющей количество или объем информации, содержащейся в некотором массиве, любая информация также обладает семантическим содержанием, зависящим от используемых субъектом методов интерпретации данной информации. При этом сами методы интерпретации также являются информацией.

6. Необходимость существования такого объекта как квант информации (квант знания) является логическим следствием представлений о квантуемости Вселенной.

7. Вселенная может интерпретироваться как гигантская компьютерная память или вычислительная машина, состоящая из отдельных элементов, представленных в виде квантов пространства, каждый из которых содержит квант информации.

8. Квант информации представляет собой бесконечное семантическое многообразие, т.е. может иметь бесконечное число возможных смысловых интерпретаций.
---

Тело=хард, сознание=софт. Ощущения.

(ответ на вопрос в телеге)

Во всех сложных вопросах, касающихся AGI у меня есть простой метод, который работает и который позволил мне разрешить множество вопросов из области AGI/
Метод прост.

Организм подобен компу с программным обеспечением.
Тело= комп с периферией (хард).
Сознание= комплекс программ (операционка с драйверами и библиотекой программ = софт).
Тело=хард, сознание=софт.
Часть алгоритмов встроено в структуру харда, часть в оперативной памяти.

Данные взгляды позволяют легко классифицировать ощущения и эмоции и иные проявления алгоритмов организма. При этом классификации можно делать совершенно различные, зависящие от целей классификации.

При таком подходе никакой путаницы не возникнет.

Определение ощущения дается легко и непринужденно.
Ощущение это идентификация состояния активной системы (хард+софт).
Эмоции это ощущения ощущения. Ну или функция оценки ощущений.

Я пока классификацию ощущений не сделал. Не было необходимости и руки не дошли, и я не вижу на текущий момент необходимости в этом. Но потенциально это стоит сделать в некотором стиле.

Всё есть сеть.

Статья "Всё есть сеть" является мнением Линас Вепстас - основной разработчик OpenCog AtomSpace и LinkGrammar.

Сравните с моим:
Метапринципы AGI/HLAI/SAI/СИИ/ОИИ.
1. Всё есть модель. (с)
(по ссылке полностью) https://deep-econom.livejournal.com/240140.html

---Ниже гугл-перевод.
Linas Vepstas
Computer Science Researcher - Hanson Robotics

Everything is a Network
https://blog.opencog.org/2021/06/10/everything-is-a-network/
Posted on June 10, 2021 by Linas Vepstas

Collapse )

Словарь. Информатика, компьютеры, моделирование.

Новый систематизированный толковый словарь
http://www.gpntb.ru/win/book/

Содержание

1. ОСНОВЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ
II. АВТОМАТИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ И АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ
III. ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ
IV. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ
V. Мультимедиа, гипермедиа, ВИРТУАЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ
Глава VI. СЕТЕВАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ОБРАБОТКИ И ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ
Глава VII. КОМПЬЮТЕРНЫЙ СЛЕНГ
Глава VIII. ПИКТОГРАММЫ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ЭЛЕКТРОННОЙ ПОЧТЕ
Глава IX. СОКРАЩЕНИЯ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ИНТЕРНЕТЕ

(no subject)

ALEX BUR, [04.06.21 14:08]
OSTIS= Open Semantic Technologies for Intelligent Systems
ОТКРЫТЫЙ ПРОЕКТ, НАПРАВЛЕННЫЙ НА СОЗДАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ КОМПОНЕНТНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
ГОЛЕНКОВ ВЛАДИМИР ВАСИЛЬЕВИЧ1, ГУЛЯКИНА Н.А.1

https://libeldoc.bsuir.by/bitstream/123456789/4150/1/Golenkov_Otkrytiy.PDF

ALEX BUR, [04.06.21 14:19]
ОНТОЛОГИЧЕСКОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ ГИБРИДНЫХ СЕМАНТИЧЕСКИ СОВМЕСТИМЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ СМЫСЛОВОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
В.В. Голенков
https://www.ontology-of-designing.ru/wp-content/uploads/2019/04/10_Golenkov-1.pdf

ALEX BUR, [04.06.21 14:22]
Важным этапом создания способа смыслового кодирования знаний был Универсальный
Семантический Код (УСК) [18]. В качестве стандарта универсального смыслового представления информации в памяти КС предложен sc-код (Semantic Computer Code) [15]. В отличие
от УСК В.В. Мартынова он специально ориентирован на кодирование информации в памяти
компьютеров нового поколения, ориентированных на разработку семантически совместимых
ИС и названных семантическими ассоциативными компьютерами.

Клеточные автоматы по типу игры Жизнь.

Демонстрация сложных возникающих алгоритмов, включая клеточные автоматы, клеточные автоматы с множеством соседей (MNCA), диффузию реакций, многомасштабные шаблоны Тьюринга и другие эксперименты.

https://youtu.be/5zY7AemnJpM
Multiple Neighborhoods Cellular Automata

https://www.youtube.com/c/Slackermanz/featured
https://github.com/Slackermanz/VulkanAutomata