Category: технологии

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

Оглавление сборника постов.

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

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

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

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
---

Терминология искусственный интеллект, робототехника.

Терминология искусственный интеллект, робототехника.
http://www.robotexnik.info/index/vocabulary/0-26

ps и чтобы 2 раза не вставать )
неплохая популярная статья про роботов и как Бостон Динамикс до такой жизни докатилась

Boston Dynamics: магия или имитация?
https://habr.com/ru/post/507530/

проработать. памятка

5 тенденций глубокого обучения на пути искусственного интеллекта к следующему этапу
https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/555778/
--

Павел Захаров:
Вот это прям то, что нужно - "объедините обработку снизу вверх с обработкой сверху вниз, оснастите машины когнитивными способностями", только достижения нейробиологии нам в этом вопросе не помогут. И Ян Лекун ошибается, говоря, что "ни у кого нет хорошего во всех отношениях ответа".
Ответ есть. Проблема в том, что его не хотят слышать.
https://www.facebook.com/pavelzak.zakharov/posts/10226135857166106

Короткий путь к Искусственному интеллекту?
https://habr.com/ru/post/509892/

Интеллект — способность объекта адаптировать свое поведение к окружающей среде с целью своего сохранения (выживания)
https://habr.com/ru/post/485744/
--

Е.С. Семенкин. Сибирский институт прикладного системного анализа.

Сибирский институт прикладного системного анализа имени А.Н. Антамошкина
Научный руководитель СибИПСА профессор Е.С. Семенкин дал интервью СибГУ им. М.Ф. Решентева.
www.sibiasa.ru/2020/10/06/интервью-научного-руководителя-инст/

Создать человечный искусственный интеллект
— Насколько Вам было интересно работать в рамках международного сотрудничества? Что Вам как ученому, исследователю дал такой опыт?
— Очень интересно. Настолько, что можно считать, что только этим я и занимался как исследователь и преподаватель все эти годы.
...
Благодаря сотрудничеству с институтом прикладных систем искусственного интеллекта Ульмского университета (FAW-Ulm) в начале 90-х годов удалось обобщить наш подход к оптимизации сложных систем, построив несколько адаптивных стохастических алгоритмов оптимизации, что позволило решать очень сложные и очень важные задачи выбора эффективных вариантов при проектировании систем управления различного назначения. Далее мы вышли на идею самоадаптивных стохастических алгоритмов оптимизации, работа с которыми не требует участия эксперта в оптимизации, что позволило значительно расширить круг решаемых задач и специалистов в принятии решений, применяющих наши методы. Ну, а дальше все пошло очень быстро и эффективно. К нулевым годам (2000+) вышли на задачи автоматизированного проектирования технологий машинного обучения и искусственного интеллекта в целом, ближе к 20-му году появились работы по проектированию киберфизических систем и интернета вещей. Сейчас работаем в русле современных мировых тенденций над реализацией «человечного» искусственного интеллекта (вы только поймите меня правильно). Разрабатываем алгоритмы автоматического генерирования систем «искусственного» (на самом деле – вычислительного) интеллекта, которые были бы понятны человеку, не нарушали правил гуманности (чтобы это ни значило) и многое другое из этой области.

Сильный искусственный интеллект не является архиватором.

Сильный искусственный интеллект не является архиватором.
Это не про сжатие данных, "центральный вопрос для AGI — универсальное сжатие данных" - нет.

---
1. Колмогоровская мера сложности как длина описания.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Колмогоровская_сложность

https://ru.wikipedia.org/wiki/Принцип_минимальной_длины_описания
Принцип минимальной длины описания (англ. minimum description length, MDL) — это формализация бритвы Оккама, в которой лучшая гипотеза (модель и её параметры) для данного набора данных это та, которая ведёт к лучшему сжиманию данных. Принцип MDL предложил Йорма Риссанен в 1978 году.
--

2. AIXI — математическая модель искусственного интеллекта, придуманная Маркусом Хаттером.
https://en.wikipedia.org/wiki/AIXI

2.1. AIXI - это математический аппарат для гипотетического (супер) интеллектуального человека , разработанный Маркусом Хаттером (2005, 2007). AIXI не является вычислимым и поэтому не служит дизайном для реального ИИ, но считается ценной теоретической иллюстрацией как с положительными, так и с отрицательными аспектами (то, что AIXI может делать, и то, что, возможно, не может). .
https://www.lesswrong.com/tag/aixi

2.2. "центральный вопрос для AGI — универсальное сжатие данных"
Arthur Franz(B) Independent Researcher, Odessa, Ukraine, Артур Франц
https://occam.com.ua/ru/how-we-plan-to-do-it/

2.3.
===моё===
Это серьезное заблуждение! Я их (Артура Франца и "Алексей Потапов — доктор технических наук, профессор университета ИТМО и СПбГУ" занимается AGI/ИИ) пару раз прижимал.

Контрпример очевиден: многокритериальная оптимизация не эквивалентна однокритериальной оптимизации!
Критериев обязано быть много, иначе моделирование ущербное, найденные оптимальные решения будут отвратительными.
И я их ловил на этом с примером сжатия и числом пи.
Они напрочь этого не понимают.
Хороший практический пример - трейдинг. Длина описания не важна. Что важно? Прибыль! Да важна, но не только. Важно соотношение типа профит-фактор (profit factor). Но и опять таки этого мало. ))
Им надо на бирже поработать и тогда поймут, что сжатие знаний не главное, не центральный вопрос AGI. )
===
--

3. Индукция Соломонова.
Р. Соломонов, “Машина для выводов по индукции”,
Математика, 2:1 (1958), 139–150;
http://mi.mathnet.ru/mat40

Бритва Оккама, индукция Соломонова.
https://deep-econom.livejournal.com/370787.html
--

4. Принцип минимальной сложности моделей

модели, алгоритмы, математика, сложность, эквивалентность описаний
https://deep-econom.livejournal.com/537100.html

ПРИНЦИП МИНИМАЛЬНОЙ СЛОЖНОСТИ МОДЕЛЕЙ И ЕГО ОСНОВАНИЯ
https://deep-econom.livejournal.com/105277.html

4.1. Кроме минимальности длины описания следует учитывать иные характеристики:
4.1.1. Время выработки описания/решения.
4.1.2. Сложность модели.
4.1.3. Определения сложности может быть очень разными.
4.1.3.1. Например, число узлов, количество связей, количество кластеров, спутанность, вычислительная сложность и т.п.
4.2. В простейших случаях напрашивается как минимум тройка: (длина описания, время, сложность).
---

универсализация семантики и языка

Проект открытой семантической технологии компонентного проектирования интеллектуальных систем. Часть 1: принципы создания
Голенков В.В. Гулякина Н.А.
https://cyberleninka.ru/article/n/proekt-otkrytoy-semanticheskoy-tehnologii-komponentnogo-proektirovaniya-intellektualnyh-sistem-chast-1-printsipy-sozdaniya

Проект открытой семантической технологии компонентного проектирования интеллектуальных систем. Часть 2: унифицированные модели проектирования
Голенков В.В. Гулякина Н.А.
https://cyberleninka.ru/article/n/proekt-otkrytoy-semanticheskoy-tehnologii-komponentnogo-proektirovaniya-intellektualnyh-sistem-chast-2-unifitsirovannye-modeli

---
стр.50-51 (Часть 2: унифицированные модели проектирования)

Для обеспечения перечисленных тенденций необходимо создание не только общей теории ИС, но и общей семантической теории любых компьютерных систем, обеспечивающей их унификацию и совместимость и четко разделяющей многообразие форм реализации систем, от многообразия их смысловых (семантических) моделей.

Такую общую теорию можно строить только на основе формализации смысла обрабатываемой информации.
Проблема формализации смысла в современной информатике является ключевой, поскольку без её решения невозможно решить целый ряд проблем, таких, как проблема семантической совместимости компьютерных систем, проблема дублирования технических решений при разработке компьютерных систем из-за многообразия форм их реализации.

Для обеспечения семантической совместимости компьютерных систем необходимо четко
отличать:
 многообразие языков (форм) представления информации от многообразия смысла
представляемой информации;
 многообразие форм организации обработки информации (машин обработки
информации) от многообразия сути обработки информации на смысловом уровне.
--

стр.50 (Часть 1: принципы создания)

2.3 Унификация абстрактного смыслового представления знаний различного вида

Предлагается определить структуру унифицированных семантических сетей, обеспечивающих представление и интеграцию различных видов знаний.
Это предполагает разработку соответствующего стандарта, выделяющего из всего многообразия абстрактных языков семантических сетей определенный базовый универсальный язык семантических сетей, который мы назвали SC-кодом (Semantic Computer code) [15, 16].

Основными направлениями перехода от семантических сетей общего вида к текстам SCкода являются следующие.
1) Переход от семантических сетей, имеющих унарные и многокомпонентные (многоместные) связки, к семантическим сетям, имеющим только бинарные связки. Такие сети будем называть бинарными семантическими сетями [17, 18].
2) Минимизация алфавита, т.е. минимизация числа меток, используемых в семантических
сетях.
3) Универсальность разрабатываемого языка, т.е. возможность представления любых знаний в виде текстов этого языка.
Тексты SC-кода будем называть sc-текстами
--

ps
https://www.ontology-of-designing.ru/
Журнал "Онтология проектирования"

Контент журнала распространяется по лицензии CC-BY 4.0 (Creative Commons Attribution 4.0 International License), которая позволяет всем неограниченно скачивать, повторно использовать, перепечатывать, изменять, распространять, копировать публикации и создавать новые материалы на их основе при условии указания авторства и источника.

(no subject)

В трех важнейших отраслях, основанных на критических технологиях, Китай уже сделал США, как Бог черепаху: платежные платформы, технологии связи 5-гопоколения (5G) и высокоскоростные железные дороги.

В трех других важнейших отраслях, работающих на критических технологиях, Китай планирует сделать США в ближайшие 10 лет: производство солнечной и ветровой энергии, системы передачи сверхвысокого напряжения и производство интегральных микросхем.
https://www.facebook.com/sergey.karelov.5/posts/3791064960929166

Семантика, смысл, модели, гомоморфизм, понятия.

——-
Семантическая технология: концептуализация
https://metasemantics.livejournal.com/10454.html

Семантика как концептуализация
https://metasemantics.livejournal.com/15174.html

——
https://metasemantics.livejournal.com/15174.html?thread=74054#t74054
https://metasemantics.livejournal.com/15174.html?thread=74310#t74310

Семантика это всегда синтаксис.
Семантика это всегда структура.
Смысл это элемент структуры.
Модели это комплекс стрелок.

Символьные модели = отношения между символами. (с)(С.Шишкин, serj_aleks)
Модели = отношения.
Модель = структура.
Модели = комплекс стрелок.
Структуры рулят, процессы рулят.
Модель это отображение синтаксиса одной формальной системы на синтаксис другой формальной системы.
—-—

(no subject)

просмотреть сайт в будущем, якобы касается ИИ

там красивые картинки для любителей постить красивое и непонятно-загадочное ))

Что такое Синтропизм - коротко.
'''Синтропизм''' — это философско религиозное учение, утверждающее, что мы живем в многопространственном мире (мире мультивселенных), где каждому пространству (вселенной) соответствует свой скоростной диапазон.
https://www.syntropism.com/

похоже на галиматью
https://www.syntropism.com/info