Category: наука

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

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
---

Умельт, Инненвельт.

Понятие "Умвельт".

Считаю его ненужным, но вот многим философам понравилось еще одно загадочное слово.
Умвельт=субъективная картина мира. (моя краткая трактовка)

—-
Концепция «Внешнего и внутреннего миров» биологических существ по Якобу Икскюлю Якоб фон Икскюль, изучая восприятие животных, выдвинул гипотезу существования различных миров у различных биологических существ. Суть гипотезы: у каждого биологического вида есть свой «окружающий мир» (Umwelt, УМВЕЛЬТ), определяемый его телесной организацией, числом и строением органов чувств, устройством нервной системы и этот «мир» почти не сравним с «мирами» биологического существа иного биологического вида… В меньшей степени отличаются «окружающие миры» существ одного биологического вида. Производным от окружающего, является «внутренний мир» (Innenwelt) существа. Это мир его – если так можно выразиться – «субъективного опыта». Подобно остальным животным, собственным «окружающим» и «внутренними» мирами обладает и человек.
Источник: https://vikent.ru/enc/3131/
—-
Умвельт - система объектов зоны обитания живого существа, существенная для его жизнедеятельности и выделяемая этим живым существом благодаря наличию у него биоинтеллектуальной модели зоны обитания (инненвельт), в которой хранится вся существенная информация о важных для данного существа объектах окружающей среды.
https://princsemiotica.livejournal.com/1688.html
---

В целом статья понравилась как расшифровка понятия Умвельт, куча нюансов отмечена.

Понятие "Umwelt" Якоба фон Икскюля и его значимость для современной эпистемологии.
Автор Князева Е.Н.
http://vphil.ru/index.php?option=com_content&task=view&id=1155
---

АКАДЕМГОРОДОК 2.0, Концептуальный Манифест, 2020г

==========
АКАДЕМГОРОДОК 2.0
Концептуальный Манифест, 2020г
http://www.akademgorodok2.ru/wp-content/uploads/2020/12/АГ-2.0-Концепт-Манифест.-Итог-2.pdf

Авторский коллектив
Ю. А. Аникин, заместитель Главного ученого секретаря СО РАН, к. тех. н.
С. А. Смирнов, ведущий научный сотрудник Института философии и права СО РАН, д. филос. н.
А. В. Соболевский, советник председателя СО РАН по информационной политике
С. В. Ти, помощник Главного ученого секретаря СО РАН, программный директор Союза НГУ
И. А. Травина, председатель совета директоров «Сибакадемсофт» Президент Союза НГУ, Новосибирск
=========

стр.17-20
4. ЗАПРОС НА РАЗВИТИЕ
4.1. Мировая повестка. Мировые вызовы и тренды цивилизационного и научно-технологического развития. Сценарии развития. Конкуренция за будущее.

Онтологический вызов
Сила соблазна
Поиск альтернативы
---

моё: стр.17-20 совсем всё неправильно.

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
--

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
---

Определения термина “термин”.

***Во всех случаях поиски дефиниции понятия ‘термин’, поиски сути соответствующего
объекта, в науке о терминах не прекращаются десятилетиями, причем имеются сообщения,
что этих дефиниций насчитывается более 3000 (!) [Сердобинцева 2012: 396].

стр.11, 32 определения!
Табл. 1. Определения термина “термин”

Шелов ОЧЕРК ТЕОРИИ ТЕРМИНОЛОГИИ
Понятия Термины
http://term-in.net/upload/iblock/6e3/original-maket-izdaniya-.pdf

Из моей телеги https://t.me/AGIRussia_SCA/9931
AGI/HLAI/SAI-SCA - сильный искусственный интеллект - системный кибернетический подход.

Теория косвенных измерений.

Первую лекция, пятую и дополнение стоит почитать в качестве примера того, как строятся теории (математические для физических явлений), как они становятся физическими, а также о теории измерений.
Достаточно первой лекции и дополнения.
---
ЛЕКЦИИ ПО ОСНОВАМ КВАНТОВОЙ МЕХАНИКИ. (ТЕОРИЯ КОСВЕННЫХ ИЗМЕРЕНИЙ) (1939)
ПЕРВАЯ ЛЕКЦИЯ (26.III 1939 г.)
ВТОРАЯ ЛЕКЦИЯ (8.IV 1939 г.)
ТРЕТЬЯ ЛЕКЦИЯ (20.IV 1939 г)
ЧЕТВЕРТАЯ ЛЕКЦИЯ (8.V 1939 г.)
ПЯТАЯ ЛЕКЦИЯ (20.V 1939 г.)
ДОПОЛНЕНИЕ

http://alexandr4784.narod.ru/mandel2.html
---

методы автоматического построения онтологий

Найханова Л.В. Технология создания методов автоматического построения онтологий с применением генетического и автоматного программирования / Л.В.Найханова. - Улан-Удэ: Издательство БНЦ СО РАН, 2008. - 244c

В монографии рассматрииваются вопросы автоматизации процесса создания онтологий. Монография содержит базвовые понятия онтологий, категориальный аппарат универсальных онтологий и основные методы их создания. Большое внимание в работе уделено технологиям генетического и автоматного программирования как средствам автоматического построения методов естественно-языковой обработки научного текста, необходимых для создания онтологий. Книга предназначена для научных и инженерно-технических работников в области и информационных технологий, занимающихся созданием и использованием интеллектуальных систем, а также аспирантов и студентов специальностей в области компьютерных технологий.

http://db4.sbras.ru/elbib/data/show_page.phtml?77+120
http://is.ifmo.ru/books/_naihanova.pdf

(no subject)

----
Сергей Бобровский
Кубическая теория типов для малышей

Вычислительная теория типов (Computational Type Theory, CTT) связывает конструктивную математику Мартина-Лёфа и программирование. CTT -- это теория конструктивной математики, основанная на вычислениях.

Конструктивная математика -- это математика, в которой мы манипулируем объектами конструктивно :) Нас интересуют не абстрактные характеристики со множеством деталей, а конкретные, прикладные в некотором смысле. Например, многие типы данных описываются через теорию множеств весьма сложно, а в конструктивном смысле нам достаточно иметь алгоритм (по Тьюрингу например), который бы формально, пусть и ограниченно, описывал некоторый тип. Кроме того, учитывается, что объекты не существуют вечно, а появляются и исчезают, и т. д. В конструктивной математике мы делаем большие допуски, большие послабления, жертвуя математической строгостью в пользу эффективной вычислимости. Во многих прикладных задачах нас вполне удовлетворит утиная типизация/абстракция отождествления (если что-то выглядит как утка и ходит как утка, то это скорее всего и есть утка), а те объекты, которые явно не похожи на утку, мы просто исключаем из рассмотрения.

Интуиционистская теория типов, например, построена на конструктивной математике. В Корнельском университете ещё с 1980-х годов разрабатывается система автоматических доказательств NuPRL, с её помощью удалось удачно формализовать ряд конструктивных теорий. Крутость NuPRL в том, что она исходит не из формальной системы типов, а из концепции программы, типы в которой -- характеристики её поведения. В результате удаётся сформировать очень богатую систему типов, охватывающую и типы в классическом смысле, и типы, завязанные на вычисления. И вот когда типы насыщаются семантикой, система автоматических доказательств становится очень прагматичной, ориентированной на реализацию, а не на абстрактные концепции.

Основной метод в CTT называется "прояснение смысла", и хоть и связан с формальной теорией типов через концепцию логических отношений, но отказывается от метаматематической абстрактной механики и нацелен именно на семантику типов. Например, в формальных теориях типов переменные -- это скорее неопределенные, неизвестные из алгебры, а в CTT переменные -- это именно значения типа. В CTT акцент делается на исполнении конечных программ, а не на бесконечных вычислениях, тут же и утиная типизация, и т. п.

Тут мы и подходим к зависимым типам, которые удобно трактовать именно в контексте вычислительной среды, языка программирования и понятия значения. "Прояснение смысла" определяет типы как программы, именующие спецификации поведения. Программы, которые ведут себя в соответствии со спецификацией, заданной типом, и будут считаться экземплярами этого типа. Ключевой момент такого прояснения -- это полная самопрояснённость в своих собственных терминах, абсолютно чёткая и однозначная. А попрактиковавшись в зависимых типах, дальше несложно уже будет и собственное мышление прояснять и рационально просветлять аналогичными формальными подходами.

CTT имплементируется теорией доказательств, которая сама по себе достаточно надёжна, чтобы обеспечить удобное применение метода прояснения смысла. При этом теория доказательств не определяет, а описывает CTT, и в некотором смысле является инструментом доступа к истине. Прикладная теория доказательств не нуждается в соответствии (и не должна соответствовать) какой-либо системе формальной логики, и не должна удовлетворять мета-теоретическим свойствам, которые не связаны с семантикой. Главное, она должна быть практичной. Например, NuPRL базируется на теории доказательств, называемой уточняющей логикой, и поддерживает интерактивное формирование, вывод доказательств и извлечение из доказательств программ.

Сегодня самый мировой топчик в развитии CTT -- это кубики, кубическая теория типов, Cubical Computational Type Theory (CCTT). Она расширяет CTT отождествлениями, или путями всех конечных измерений. Самые простые элементы типов имеют измерение 0. Элементы измерения n+1 -- это пути, которые связывают два элемента измерения n и свидетельствуют о взаимозаменяемости этих элементов во всех контекстах. Математически, тут связи с комбинаторной топологией и теорией категорий (точнее, теорией высших категорий [Лейнстер 2002] -- морфизмы морфизмов и вот это вот всё). С точки зрения программиста, такая структура высоких измерений по сути предлагает нам универсальный механизм симметричного(?) "приведения", преобразования типов друг в друга, который только в такой теории называется на casting, а coercion.

В сердце же всего этого -- гениальная аксиома унивалентности Воеводского:

эквивалентные (изоморфные, очень грубо) типы идентичны (взаимозаменяемы).
Как организовать такую структуру? Тут и было решено использовать кубики: типы и термы распределяются по слоям (измерениям), нулевое измерение соответствует стандартной CTT, и объект измерения n+1 будет n+1 - мерным кубом, который можно представить как связи между n-мерными кубиками -- n различными способами, соответствующими парам противоположных граней в каждом измерении. Например, трёхмерный кубик состоит из трёх пар противоположных граней -- двухмерных кубиков (квадратов). Применительно к программированию, кубик -- это программа, вычисление которой "чувствительно" к биндингу переменных доступных измерений, которые, двигаясь к 0 или 1 по своему измерению, индуцируют вычисление конечных точек линий, параметризованных этими переменными.

Наверное, ключевое в кубиках -- это сами линии типов (по которым бегают экземпляры типов в процессе тайпкастинга) и их конечные точки, которые подразумевают взаимозаменяемость типов подчас весьма сложным вычислительным образом. Далее, удалось формализовать понятие хорошо типизированных вычислений -- это те, которые когерентны в отношении порядка измерений (верхняя точка слева должна совпадать с левой точкой вверху). Наконец, линий типов должно быть достаточно, чтобы можно было строить нужные пути через их конкатенацию, ну и должны присутствовать линии более высоких измерений, чтобы обеспечить ассоциативность такой конкатенации. Тут ещё можно вспомнить условие Кана из теорката, переведённое на язык CTT -- результат должен вычисляться из спецификации задачи унифицированным способом.

Активно занимается этим Robert Harper из Карнеги-Меллона, входящий в дюжину святых Computer Science (развивает кубики, формализует ML, пишет самые крутые курсы CMU). Надеюсь, что какие-то кусочки его свежих лекций, пока их ещё можно достать в даркнете :) постепенно получится адаптировать к рациональному просветлению. Ну и попутно, попрактиковаться в тысячекратной компактности кода.

https://vk.com/@lambda_brain-cubical-computational-type-theory
---