формализмы, языки

Любопытные работы от
Ануреев Игорь Сергеевич
Россия, Новосибирск
кандидат физико-математических наук
Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН — старший научный сотрудник
https://www.system-informatics.ru/author/anureev

Список статей в журнале СИ:
Ануреев И.С. Предметно-ориентированные системы переходов: объектная модель и язык // Системная информатика. — 2013. — № 1. — С. 1-34
Ануреев И.С. Концептуальные системы переходов // Системная информатика. — 2015. — № 5. — С. 1-38
Ануреев И.С. Виды и язык концептуальных систем переходов // Системная информатика. — 2015. — № 5. — С. 55-74
Ануреев И.С. Формализмы для концептуального проектирования замкнутых информационных систем // Системная информатика. — 2016. — № 7. — С. 69-148
Ануреев И.С. Формализмы для концептуального проектирования информационных систем // Системная информатика. — 2016. — № 8. — С. 53-88
Ануреев И.С., Промский А.В. Концептуальные системы переходов и их применение к разработке концептуальных моделей языков программирования // Системная информатика. — 2017. — № 9. — С. 133-154
Ануреев И.С. Операционные концептуальные системы переходов и их применение к разработке концептуальной операционной семантики языков программирования // Системная информатика. — 2017. — № 9. — С. 155-200
Ануреев И.С. Операционная семантика языка Рефлекс // Системная информатика. — 2019. — № 14. — С. 1-10
Гаранина Н.О., Ануреев И.С., Зюбин В.Е. Constructing Verification-Oriented Domain-Specific Process Ontologies // Системная информатика. — 2019. — № 14. — С. 19-30
Гаранина Н.О., Ануреев И.С., Зюбин В.Е., Розов А.С., Лях Т.В., Горлач С.П. Рассуждения о программируемых логических контроллерах // Системная информатика. — 2020. — № 17. — С. 33-42

Мышление, интеллект. Типы, виды. Способности. Тесты.

Мышление, интеллект.
Виды интеллекта.
Типы интеллекта.
Виды Мышления.
Типы мышления.

https://ru.wikipedia.org/wiki/Типология_мышления
http://www.intellectrate.ru/vidithinking.htm
http://www.intellectrate.ru/vidiintellekta.htm

---
http://www.intellectrate.ru/sitemap.htm

Интеллект
+ Понятие интеллекта
+ Интеллект как процесс
+ Интеллектуальный стиль
+ Искуственный интеллект
+ Теории интеллекта
+ Теория интеллекта Спирмена
+ Теория интеллекта Терстоуна
+ Генетическая теория интеллекта Пиаже
+ Теория множественных интеллектов Гарднера

Интелект

Виды интеллекта
+ Социальный интеллект
+ Функции социального интеллекта
+ Эмоциональный интеллект
+ Творческий интеллект
+ Личностный интеллект
+ Духовный интеллект
+ Физический интеллект
+ Чувственный интеллект
+ Сексуальный интеллект
+ Математический интеллект
+ Пространственный интеллект
+ Речевой интеллект
--

Мышление
+ Понятие мышления
+ Особенности мышления
+ Качества мышления
+ Формы мышления
+ Формирование мышления
+ Виды мышления
+ Типы мышления
+ Абстрактное мышление
+ Критическое мышление
+ Логическое мышление
+ Научное мышление
+ Образное мышление
+ Политическое мышление
+ Творческое мышление
+ Теоретическое и практическое мышление
+ Виды мышления по генезису развития
+ Индвидуальные особенности мышления
+ Мыслительные операции
+ Мыслительный процесс
+ Стили мышления
+ Развитие мышления
- Развитие творческого мышления
- Возрастные изменения в развитии мышления
- Мышление школьника
--

Семь областей применения моделей.

Области применения моделей (REDCAPE)
Рассуждение: определение условий и вывод логических следствий.
Объяснение: предоставление (поддающихся проверке) объяснений
эмпирических явлений.
Разработка: выбор характеристик институтов, политик и правил.
Коммуникация: передача знаний и представлений.
Действие: обеспечение выбора политических альтернатив и стратегических действий.
Прогнозирование: получение численных и категорийных прогнозов
будущих и неизвестных явлений.
Исследование: изучение возможностей и гипотез.

(из книги)

Скотт Пейдж. Модельное мышление. Как анализировать сложные явления с помощью математических моделей.
https://www.litres.ru/scott-e-page-2/modelnoe-myshlenie-kak-analizirovat-slozhnye-yavleniya-s-po/chitat-onlayn/
https://ar.eg1lib.org/book/5706773/7d6eb6

Эта глава состоит из двух частей. В первой описываются три типа моделей, во второй рассматриваются области их применения – рассуждение, объяснение, прогнозирование, разработка, коммуникация, действие и исследование, – которые образуют акроним REDCAPE[18] (reason, explain, design, communicate, act, predict, explore), не такой уж тонкий намек на то, что многомодельное мышление наделяет нас сверхспособностями[19].

[18] Red cape (англ.) – красная накидка. Атрибут Супермена. Прим. ред.
[19] См. Epstein 2008, где представлена более детальная классификация причин для моделирования. В книге Чарльза Лейва и Джеймса Марча (Lave and March, 1975) описаны три направления применения моделей: объяснение происходящих событий, прогнозирование новых явлений, создание и разработка систем. Косвенным образом авторы также выступают за использование моделей для исследований.

про экономические чудеса

Как работает глобальная экономика (ну, или по крайней мере, наше представление о том, как она работает)
Джордж Фридман, 24 сентября 2021 года
https://igor734.livejournal.com/68649.html

Зато читал Адама Смита,
И был глубокой эконом,
То есть умел судить о том,
Как государство богатеет,
И чем живет, и почему
Не нужно золота ему,
Когда простой продукт имеет.

Думаю, что примерно всё правильно сказано. Сам примерно так думаю.
Цикл прост. Это цикл экспансии. Про длительность ничего не скажу.

Причина циклов природа капитализма и теория лимитов.

Теория лимитов. О лимитирующих факторах произвольных систем.
https://deep-econom.livejournal.com/89601.html

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
---

agirussia

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

===
https://agirussia.org/
Ресурсы русскоязычного сообщества разработчиков общего или сильного искусственного интеллекта AGI
Мы ведем группы и организуем семинары русскоязычного сообщества разработчиков систем AGI (Artificial General Intelligence или Общий Искусственный Интеллект) или Strong AI (Сильный Искусственный Интеллект), а также - являющийся их частным случаем HLAI (Human-Level Artificial Intelligence или Искусственный Интеллект Человеческого Уровня).

Группы:
https://t.me/agirussianews (новостной канал)
https://t.me/agirussia (основная)
https://t.me/agiterms (вопросы терминологии)
https://t.me/agibots (разговорный интеллект)
https://t.me/agifintech (финансовые технологии)
https://t.me/collectivei (коллективный интеллект)
https://www.facebook.com/groups/agirussia (основная)
https://www.facebook.com/groups/socialintelligence (коллективный интеллект)
https://groups.google.com/g/agirussia
Discord Machina AGI https://discord.com/channels/825078614990389278/887340001271103529

Онлайн-семинары идут по четвергам, в 18:00 по Московскому времени. Продолжительность два часа, обычно это либо доклад на один-полтора часа и последующее обсуждение на полчаса-час либо круглый стол с регламентом на усмотрение модератора дискуссии. Технические средства проведения, регламент и модерацию обычно обеспечивает инициатор конкретного семинара либо спикер и его коллеги.
...
===

Чувство числа у животных

Числовое познание https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_cognition
Чувство числа https://en.wikipedia.org/wiki/Number_sense

Приблизительная система счисления
https://en.wikipedia.org/wiki/Approximate_number_system

Смысл чисел у животных
Чувство числа у животных
https://en.wikipedia.org/wiki/Number_sense_in_animals

Чувство числа у животных

---
ALEX BUR, [06.10.21 11:42]
[Переслано от Atar]
Тем, кто хочет поглубже копнуть тему численности в мозге, рекомендую почитать комментарии хабраюзера @phenik (https://habr.com/ru/users/phenik/). Человек глубоко разбирается в теме. На модель меня натолкнули именно его посты.

И так как нейроны численности сидят в коре, то такие "гауссовские" нейроны не могут быть не задействованы в микроколонках других зон. И ещё - повреждение зоны численности приводит к потере способности к счёту и т.п. За отсылками по этой теме к Александру, у него их сотни ).

ALEX BUR, [06.10.21 11:43]
https://habr.com/ru/users/phenik/
юзер: @phenik , Биофизика
посты https://habr.com/ru/users/phenik/posts/

Тестирование пределов зрения человека квантовыми состояниями света: прошлые, настоящие и будущие эксперименты
Квантовые эффекты приходят в макромир
Как ИИ и нейробиология двигают друг друга вперед
«Чувство числа» возникает из распознавания визуальных объектов
Может ли разум подделать Вселенную?
Наука находится на грани трансляции Твиттера прямо в ваш мозг
Неизбежным старение делает физика, а не биология
---

Словари, энциклопедии имеющий отношения к искусственному интеллекту.

--
Стэнфордская энциклопедия философии
Stanford Encyclopedia of Philosophy
https://plato.stanford.edu/
--
Энциклопедия Кругосвет
Универсальная научно-популярная энциклопедия Кругосвет
https://www.krugosvet.ru/
--
https://didacts.ru/
Словари:
Психология
Философия
Социология
Экономика
Право
Политика
История

Популярные словари
Педагогический словарь
Словарь терминов по общей и социальной педагогике
Профессиональное образование. Словарь
Терминологический словарь библиотекаря
Основы духовной культуры (энциклопедический словарь педагога)
--
Новая философская энциклопедия
https://iphlib.ru/library/collection/newphilenc/page/about
--
ГУМАНИТАРНАЯ ЭНЦИКЛОПЕДИЯ
https://gtmarket.ru/encyclopedia/
--

Внутренняя онтология в активных системах.

Внутренняя онтология в активных системах.
Внутренняя онтология есть во всех системах, в живых и неживых.

https://t.me/rusontology/2063
Anton Kolonin:
Вчера на вебинаре как раз дебатировали, есть ли такое как "внутренняя онтология" или онтологии только для ввода-вывода нужны...

https://t.me/rusontology/2072
ALEX BUR:
Я слушал семинар. Внутренняя онтология всегда есть, в некотором смысле, также как всегда есть внутренние информ.потоки, как только есть инф.потоки, так есть и внутр.онтология.

Выражение "в некотором смысле" употреблено было для краткости.

Это я для краткости, поскольку там можно много слов произносить.
Надо раскрывать механизм появления информ.потоков, появление моделей, появления онтологий в развитии систем от неживых к живым и вплоть до человека. В формате чата это затруднительно, а где почитать вы знаете. )

Пример к этому тексту https://t.me/rusontology/2072
Внутренняя онтология всегда есть, в некотором смысле, также как всегда есть внутренние информ.потоки, как только есть инф.потоки, так есть и внутр.онтология. Есть преобразование процесса - есть внутренняя онтология.
Т.е. можно с точки зрения анализирующей внешней активной системы (комп или человек) трактовать любую систему как систему имеющую внутреннюю онтологию, это будет правильно, и неважно, осознает ли анализируемая система свою внутреннюю онтологию или нет.

Пример.
0. Берем систему (вход—>провод —>выход).
1. Берем систему (вход—>резистор —>выход).
2. Берем систему (вход—>диод —>выход).
3. Берем систему (вход—>транзистор —>выход).
4. Берем систему (вход—>инвентор —>выход).
5. Берем систему (вход—>(штрих Шеффера, И-НЕ) —>выход).
6. Берем (вход—>(Счётчик импульсов) —>выход).
7. Берем (вход—>(Секвентор) —>выход).
8. Берем (вход—>(Процессор) —>выход).
9. Берем (вход—>(комп+проги) —>выход).

Аналогичная цепочка и с живыми системами от вирусов вплоть до человека.

В каких случаях тут есть внутренняя онтология?
Очевидно, можно считать во всех случаях есть внутренняя онтология.

Возможна иная классификация.
Часть нижних уровней считаем не имеют онтологии, часть верхних имеют.
Промежуточные уровни можно называть как-то еще.
На промежуточных уровнях всегда возможен дребезг классификации. Обычное дело.

Люди склонны верхние уровни называть онтологией, нижние нет. Но это от недопонимания сути процессов. (иногда так удобно, иногда путает)

Но согласованная система несущего процесса существует во всех системах. После каждого локального устройства (преобразователя сигнала) по сути возникает новый символ. Каждый преобразователь создает внутренний символ. Каждый преобразователь суть устройство моделирования.

Информационный поток есть на всех уровнях, но он немного разный.
Любой физический несущий процесс это информационный поток (в некотором правильном смысле, пишу так для краткости).
Любой физический несомый процесс также информационный поток.
Несомый от несущего отличается энергоемкостью и причинно-следственной связью, что является первичным, что вторичным.

Зарождение информационных потоков и цепочки цепочки моделей у живых организмов смотреть тут.

Иерархия моделей. Фундаментальная иерархия моделей, фундаментальная цепь моделей.
https://deep-econom.livejournal.com/723563.html