Category: it

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

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.

—-
Программирование — это материализация идей
https://habr.com/ru/post/425321/
—-
В комментах к статье любопытная дискуссия.

maslyaev: Ну почему так всех прёт с моделирования?

Ermit: Всех прёт с моделирование потому, что мышление — это, по сути, моделирование.

maslyaev: Когда дело доходит до дела, подход «мышление = моделирование» и «информация = модель» в подавляющем большинстве случаев будет как чемодан без ручки.

maslyaev: У почти всех мозги пожраны психовирусом моделирования.
—-
***«мышление = моделирование»
***«информация = модель»

Распространяются мои идеи. ))
Хоть и отрицают многие.

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).
---

Про мелочи и ночи. Туман подробностей. (с)

Часто из-за мелочей не видно целой картины, тьюрингова трясина подробностей, туман подробностей по аналогии с игровым жаргоном "туман войны".

В какой-то момент, когда соображалка всё ещё работает как надо, а различения мелочей уже не происходит, человек вдруг понимает, что за деревьями он начинает видеть лес. Перестав концентрироваться на мелочах, он видит цельную картину. А это, в общем случае, и является ключом к феноменальной продуктивности и креативности.

Почему программисты любят программировать по ночам?
http://blogerator.org/page/pochemu-programmisty-ljubjat-programmirovat-po-nocham-nochnaja-robota-zdorove-rak-pik-balmera-ballmers-peak


Про мелатонин и прочее. Мне тоже ночами удобнее работать.

Почему всё-таки не стоит программировать по ночам?
http://blogerator.org/page/pochemu-vsjo-taki-ne-stoit-programmirovat-po-nocham-zdorovie-melatonin-rabota-nochju-rak-bolezni-programmista
--

Тьюринг-полнота компьютера с одной операцией.

Тьюринг-полнота компьютера с одной операцией.
--
https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Тьюринг-полнота
Тьюринг-полнота
--

Собственно это не неожиданность. Это нормально.
В частности НАМ=нормальные алгоритмы Маркова суть машина с одной операцией - подстановка.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Нормальный_алгоритм
http://mathhelpplanet.com/static.php?p=normalnyye-algoritmy-markova

one instruction set computer
—-
https://en.wikipedia.org/wiki/One-instruction_set_computer
Компьютер с одним набором инструкций ( OISC ), иногда называемый конечным компьютером с сокращенным набором инструкций ( URISC ), представляет собой абстрактную машину, которая использует только одну инструкцию, что устраняет необходимость в коде операции на машинном языке . [1] [2] [3] При разумном выборе одной инструкции и учитывая бесконечные ресурсы, OISC может быть универсальным компьютером так же, как традиционные компьютеры, которые имеют несколько инструкций. [2] : 55 OISC рекомендованы в качестве вспомогательных средств в обучении компьютерной архитектуре [1]: 327 [2] : 2 и использовались в качестве вычислительных моделей в исследованиях структурных вычислений. [3]
--
Обычный выбор для отдельной инструкции:
Вычесть и перейти, если меньше или равно нулю
Вычесть и перейти, если отрицательное
Вычесть, если положительный результат else
Обратное вычитание и пропуск при заимствовании
Перемещение (используется как часть архитектуры, запускаемой транспортом)
Вычесть и перейти, если не ноль (SBNZ a, b, c, пункт назначения)
Cryptoleq (гетерогенные зашифрованные и незашифрованные вычисления)
--

***В реальном мире существует странный микропроцессор MAXQ2000.
У него тоже всё через пересылки в разные регистры реализовано. Мнемоники они, конечно, назначили привычные, но под ними только move.
----
Однокомандный dzen-процессор ;)
https://wasm.in/threads/odnokomandnyj-dzen-processor.1283/
Число регистров - 2^k (k должно быть не менее 3, наверное :)
(к ним также относится счётчик команд ip)
Архитектура - трехадресная
Число команд - одна единственная (условное вычитание)
Число флагов - один (f - флаг переполнения)

Основной цикл:
Проверить флаг
если f=0
1) считать команду из памяти
2) если тип команды 01 или 10 - считать операнд из памяти
3) вычислить разность и установить флаг при переполнении
4) записать результат в приёмник и увеличить счетчик команд
если он(ip) не является приёмником данной команды
иначе
сбросить флаг
перейти к началу
---

Неожиданная полнота по Тьюрингу повсюду
https://habr.com/ru/post/429602/
---

Идея. Обратная задача для задачи формализации. Восстановление абстрактного описания.

Идея. Обратная задача для задачи формализации. Восстановление абстрактного описания.

Надо подумать над алгоритмом превращения низкоуровневых понятий/действий/моделей в термины/конструкции/модели высокоуровневого языка.

Обычно мы неформальные высокоуровневые описания стремимся сделать конструктивными.
Подумать над превращением графа компьютерных программ в машинных кодах в высокоуровневые описания.

ps. универсализация семантики и языка
https://deep-econom.livejournal.com/814135.html