Category: архитектура

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

Психофизическая/психофизиологическая проблема, трудная проблема сознания. Решение.

Проблема решена.

Психофизическая/психофизиологическая проблема проста в некотором смысле.
Отдельные аспекты этой проблемы называют трудной проблемой сознания следуя Чалмерсу.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Психофизиологическая_проблема
https://ru.wikipedia.org/wiki/Трудная_проблема_сознания

Переименуем психофизиологическую проблему в алгоритмоэлектромеханическую проблему.

Психофизическая/психофизиологическая проблема = алгоритмоэлектромеханическая проблема.
Тело=компьютер, сознание=алгоритм.

Таким образом проблема решена. Загадки нет.
Подробности архитектуры физиологии и психики требуют уточнения.

Есть алгоритм (сознание) и есть исполнительное устройство - компьютер (тело).
Есть физические процессы обработки информации (физических состояний).
В этом смысле вся проблема кончилась.
Решена психофизическая/психофизиологическая проблема, решена трудная проблема сознания.

Тонкостей конечно много в физиологии и работе сознания. Но главное понимание уже достигнуто.

У меня представлено функциональное решение проблемы т.е. платформонезависимое, непринципиальны подробности архитектуры компьютера, непринципиальны подробности архитектуры организма. Соответствующие функции могут быть реализованы разными архитектурами, на разных материальных носителях, разной архитектурой команд, но они будут функционально эквивалентными.

Collapse )

дом из говна и палок

типа информационная прививка от КОВИДА капитализма )

дом из говна и палок
в частности точное место https://youtu.be/SNsjFcRqFlk?t=1699
перед этим чел говорил, как там траки по 20 тонн стоят на кровле )) Шмешно )
а еще вначале показано как плита фундамента лопнула
в конце наверняка фасады понавесят и будет казаться хорошим домом ) будет красиво

Как строят дома в Америке
https://youtu.be/SNsjFcRqFlk

ps
Асимметрия и её следствия в экономике.
https://deep-econom.livejournal.com/27898.html

конкретнее
5. Отрицательный (неблагоприятный) отбор.
8. Любой рынок как рынок "лимонов". http://deep-econom.livejournal.com/13216.html
10. Плохое вытесняет хорошее во всём.

pps ну а как говно в обществе вытеснило в штатах всё хорошее вы видите онлайн ежедневно

Когнитивные архитектуры

Когнитивные архитектуры

Обучение Connectionist с адаптивной индукцией правил онлайн ( CLARION ) - это вычислительная когнитивная архитектура , которая использовалась для моделирования многих областей и задач в когнитивной психологии и социальной психологии , а также для реализации интеллектуальных систем в приложениях искусственного интеллекта . Важной особенностью CLARION является различие между неявными и явными процессами и сосредоточение внимания на захвате взаимодействия между этими двумя типами процессов. Система была создана исследовательской группой во главе с Роном Саном .
https://en.wikipedia.org/wiki/CLARION_(cognitive_architecture)
https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_consciousness
https://en.wikipedia.org/wiki/Philosophy_of_artificial_intelligence

Хроники буржуев

В Объединённых Арабских Эмиратах (ОАЭ) загорелся 48-этажный небоскреб. Происшествие случилось в городе Шарджа, рядом с Дубаем.

до чего довел эту страну тоталиталитарный режЫм, в то время как либеральная жоппозиция молчит

архитектуры среднего уровня сильного искусственного интеллекта

зафиксирую еще часть сегодняшних мыслей про сильный искусственный интеллект (СИИ)

архитектура СИИ на низком уровне это система рефлексов и мне якобы понятно примерно как там все делать

архитектура на верхнем уровне это система символьного вывода типа МИВАР или NARS, типа всяких логик и система автоматического вывода, у меня были посты про протологику и т.п.

обдумывал некоторые мысли для архитектуры системы СИИ среднего уровня

это должно быть нечто типа синтеза/анализа систем, разбиение задачи на подзадачи, анализ подзадач, с последующим новым синтезом и т.п., холизм/редукционизм в итеративном цикле или в индуктивном/рекурсивном, всякие индукции Соломонова и т.п., всякие эвристики исходя из понятия система/подсистема/надсистема, метасистемные переходы аля Турчин и Рефал и всякое такое, абдукция/дедукция, абстрагирование/специфицирование и прочее

ну какието наметки есть, буду по мере раздумий фиксировать
тут неожиданно попалась книжка на тему )
стоит начать правильно мыслить в нужном требуемом направлении, тут же всплывают авторы кто чтото сделал уже по теме или аналогично задумывался о проблемах

нашел вот книгу, которую похоже надо изучать, чтобы не изобретать часть велосипедов
Клир Дж. (Klir G.J.) Системология. Автоматизация решения системных задач. (1990).

вариант архитектуры сильного ИИ

основная ключевая идея:
алгоритм вырабатывающий условные рефлексы не специализированным весьма общим механизмом будет являться алгоритмом сильного искусственного интеллекта

---
вариант архитектуры достаточно примитивного сильного ИИ

надо запрограммировать так прогу, чтобы она могла вырабатывать условные рефлексы, но не специализированным какимто механизмом, а весьма общим

- воспринимаем произвольный сигнал, обрабатываем его, както классифицируем/унифицируем
- запоминаем цепочку, это образы ПСС(причинно-следственных связей)
- выделяем в этих цепочках повторяющиеся паттерны, это закономерности и предсказания
- берем начало цепочки и конец, это модели или ассоциации
- на основе всего этого формируем условные рефлексы
- теперь на основе всего этого снова формируем систему по выработке условных рефлексов над системой по выработке условных рефлексов
исходной инфой уже будут входы от сенсоров + сами условные рефлексы сформированные на предыдущем уровне, т.е. это метаусловные рефлексыы
- всё

это вариант достаточно примитивного сильного ИИ
---

***Это в чем-то напоминает разум маленького ребенка - он еще ничего не умеет, но самое главное "оптимизирован" на развитие и обучение.

ps см. цитаты из комментов к посту
модель как универсальный ключ
https://deep-econom.livejournal.com/429762.html

Глава 4. Метаязыковая абстракция
4.1. Метациклический интерпретатор

Структура и интерпретация компьютерных программ
Абельсон Х., Сассман Д. (Abelson,Sussman)

(no subject)

Cognitive Architecture Requirements for Achieving AGI
John E. Laird
ссылка на www.researchgate.net

Требования к когнитивной архитектуре для достижения AGI
Мы опишем восемь характеристик среды, задач и агентов, важных для интеллекта на уровне человека. Рассматривая эти характеристики как факторы, влияющие на поведение желаемого агента, мы получаем двенадцать требований к общей когнитивной архитектуре. Проекты с когнитивной архитектурой, отвечающие требованиям, должны поддерживать поведение на уровне человека в широком спектре задач, встроенных в среду, похожую на реальный мир. Хотя введенные здесь требования выдвинуты как необходимые для интеллекта на уровне человека, мы предполагаем, что список еще не достаточен, чтобы гарантировать достижение интеллекта на уровне человека при выполнении.

замечание об универсальных когнитивных архитектурах

Некоторые авторы отмечают
[ http://www.fizyka.umk.pl/publications/kmk/08-AGI.pdf ], что в области когнитивных архитектур «есть много общих идей, которые как будто бы все объясняют, но плохо масштабируются на реальные приложения, в связи с чем является необходимым ясное понятие того, что общий ИИ должен делать».

Если же когнитивные архитектуры находят реальное практическое применение, то, как отмечается в [A Review of 40 Years of Cognitive Architecture Research: Focus on Perception, Attention, Learning and Applications], «большинство архитектур очень узко сфокусированы на частных прикладных областях».

Таким образом, применение когнитивных архитектур как систем общего ИИ оказывается во многом непрактичным, а практичное применение – не общим.

стр.49. файла "chapter2_draft.pdf"
Collapse )

Что такое интеллект по версии Потапова

Алексей Потапов — доктор технических наук, профессор университета ИТМО и СПбГУ.

А.С. Потапов ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Учебное пособие
https://books.ifmo.ru/file/pdf/655.pdf

Алексей Потапов / Что такое интеллект, или о вреде биологической метафоры для области ИИ
https://youtu.be/wHFWXvBAcYw
Алексей расскажет о том, как сейчас ученые в области ИИ определяют понятие интеллекта, какие проблемы стоят на пути построения мыслящих машин, и нужна ли или вредна для их преодоления «биологическая метафора».
Организаторы «Курилки Гутенберга» в Петербурге — Университет ИТМО и дискуссионный клуб «Щепотка соли».

Collapse )