Comments 29
Для того, чтобы создать искусственный интеллект, нужно определиться, мы хотим создать полный аналог человеческого интеллекта?
Современная наука (и философия) пока остановилась примерно на таком ответе (точнее, некой обширной области уточнения этого ответа): https://ru.wikipedia.org/wiki/Воплощённое_познание
Ну и помимо программирования для таких философских размышлений я бы порекомендовал погрузиться в чуть более абстрактные науки и дисциплины. Очень хорошо начинать с кибернетики.
Интеллектом я бы назвал уровень развития вашего сознания, так как мышление - это анализ данных поступающих с органов чувств, то есть окружающего мира и самого себя ( самосознание) , вывод определённых моделей на основе этих данных.
Человеческое мышление можно представить как стэк задач с разным приоритетом, приоритет которых может меняться, а задачи выполняться или появляться на основе поступающих из вне данных.
Лишите человека всех органов чувств и вскоре, в зависимости от его силы воли, его сознание начнёт деградировать, а значит развитость сознания прямо зависит от постоянного потока данных.
Так мы можем более ярко и понятно увидеть этот процесс у младенцев, когда их сознание развивается посредством их анализа окружающего мира. Да, их модель мира ещё далека от реальности, но они её уже строят.
Главное, чтобы ваша терминология помогала вам решать ваши задачи (объективно различать явления и как-то предсказывать их свойства) и не мешала коммуникациям с коллегами. А так хоть святым духом можете это всё называть :).
Ну с нашими мозгами такая же история, что с электросхемами, к примеру. В элетросхемах вряд ли происходит какой то анализ или вывод каких то моделей. Но тем не менее своё дело они делают. И не забывайте про эволюцию, хотя её творения и может описать математика.
Вначале было слово, а после было дело. В случае с эволюционно развивающейся системой получается наоборот.
А человеческий интеллект не подчиняется детерминированным алгоритмам
Это аксиома или теорема? А вдруг действия человека в каждый момент времени полностью определяются 1) состоянием его биологического компьютера (структура нейросети + уровни заряда в каждом синапсе); и 2) набором сигналов от внешней среды, пришедших через органы чувств.
P.S. Столько лет прошло с универа, а вопросы у молодёжи всё те же.
Искусственный — да.
Интеллект…
... И всё же, цифровые устройства не позволят реализовать полный аналог человеческого интеллекта. ...
Нет никаких объективных оснований для такого экстремального вывода.
... А человеческий интеллект не подчиняется детерминированным алгоритмам. ...
Совершенно необъективное суждение, так как абсолютно все в объективной реальности существует исключительно в рамках детерминизма.
Но это ладно, можно было просто по русски написать, что - определённость. Определённое поведение есть, определённого алгоритма - нет.
... определённого алгоритма - нет ...
Определенный алгоритм есть всегда и везде.
Другое дело, что человеческий интеллект реализует алгоритм, способный обрабатывать неопределенное число разнородных переменных.
Определенный алгоритм есть всегда и везде.
В мозге нет.
Мозг - это открытая термодинамически неравновесная система. Например, каждое переключение внимания - это переход через точку бифуркации (неравновесный фазовый переход) и вообще работа мозга на всех уровнях связана с такими переходами - от морфогенеза до синхронизации изначально хаотической активности нейронов (в результате чего возникают ритмы мозга).
В свою очередь, бифуркация - это качественное изменение поведения нелинейной системы при бесконечно малом изменении её параметров. На уровне бесконечно малых подробностей природа непознаваема, поэтому этот переход в принципе невычислим, то есть принципиально непредсказуем, - но, как понятно, не случаен.
Из физики работы мозга вообще много чего следует в смысле перспектив сильного ИИ, изучения сознания или даже идеи свободы воли и т. д.: https://dronron.livejournal.com/
Вы не правы. Ransac ( https://en.m.wikipedia.org/wiki/Random_sample_consensus ) тоже алгоритм . Иначе поведение было бы полностью непредсказуемым
В чём я не прав, поясните конкретно. Что должна доказывать ваша ссылка?
Полагаю, вы просто не поняли, о чём речь. Не поняли, что она идёт об общепринятых научных теориях, а не о моих догадках.
Бифуркации , в данном случае, просто источник случайных чисел, на которую наложена алгоритмическая фильтрация результатов. Приведенный мной по ссылке алгоритм , является примером такой работы. Наличие генератора случайных чисел не отменяет возможности описать работу мозга алгоритмом
Бифуркация - это качественное изменение поведения нелинейной системы прибесконечно малом изменении её параметров. Где здесь случайность, по-вашему? И где алгоритм?
Вы можете чётко пояснить, где это всё вы нашли в бифуркации? Вы же за эти утверждения мне минус поставили? Я прошу вас обосновать .
Вы знаете о роли неравновесных фазовых переходов (которые связаны с переходом через точку бифуркации) в организме, мозге?
Я знаю, что такое бифуркация. А вот Вы , к сожалению не поняли вовсе не решающую роль случайных процессов...
Ещё раз вас спрошу, где в бифуркации случайность? Где в бифуркации алгоритм? Какое отношение ваше утверждение о "решающей роли случайных процессов" имеет отношение к бифуркациям? К мозгу? К хаосу? К тому, что написано в моём посте, за который вы поставили минус? В первом посте вы написали, что я не прав. В чём?
Переформулирую. На каком основнии вы минусуете точное изложение фактов? Вы сделали это по ошибке? Бывает. Всё знать невозможно. Но тогда исправьте ошибку и дело с концом. Я что-то написал неверно? Что?
Попробую ещё раз
//где в бифуркации случайность?
Вы рассматриваете физическую систему или шарообразного коня в вакууме?
В реальной системе состояние после точки бифуркации непредсказуемо просто в силу теплового шума электронов. И мозг это явно использует как источник шума-случайных решений. Вы видимо даже не удосужились прочитать справку по ссылке.
// На каком основании?
У вас имеется подписанное богом заверение истинного положения дел?
Мозг -физическое утсройство. И вполне может быть смоделирован с любой необходимой правдоподобностью. Это не значит что результаты будут одинаковыми, они будут разные но удовлетворять условиям поставленной задачи с необходимой точностью
Наконец-то я чего-то по существу от вас добился.
Почему вы решили, что переход в точке бифуркации детерминирует «тепловой шум электронов», как вы утверждаете? По-вашему, чувствительность к начальным условиям, присущая хаосу — когда близкие траектории в фазовом пространстве отдаляются друг от друга с экспоненциальной скоростью — это следствие «теплового шума»? Вы уверены, что в точке бифуркации вообще есть какие-либо электроны? В общем приведите цитату из АИ, пожалуйста.
Почему вы решили, что в мозге есть некие «случайные решения» и что они вообще нужны мозгу? Опыта и условий ему мало? Откуда вы взяли эти идеи?
В одной известной вам «реальной системе» с переходом через точку бифуркации связано каждое переключение внимания. Поэтому если бы этот переход был случайным, то и внимание переключалось бы куда попало. Однако наше поведение целенаправленное и последовательное. Более того, с неравновесными фазовыми переходами связана работа организма на всех уровнях от внутриклеточных процессов и морфогенеза до синхронизации нейронов на разных ритмах, в том числе синхронизации, отвечающей за внимание. Поэтому если бы эти переходы были случайными, то никакой жизни быть не могло бы в принципе. Ни целостный организм, ни целостное поведение просто не могли бы существовать.
В реальной системе бесконечно малое изменение — это некое «истинно элементарное событие». И так как минимум пока неизвестно, что из себя представляет материя на элементарном уровне, то переход через точку бифуркации непредсказуем, а точность моделирования открытых термодинамически неравновесных систем сильно ограничена. Наоборот, это та самая чувствительность к начальным условиям, которая позволяет системе формировать сложное поведение, невозможное без тонкого учёта нюансов условий. Почему, по-вашему, в определении бифуркации бесконечно малое изменение, а не случайный переход куда попало?
Что касается вашего алгоритма из ссылки, то что в мозге вы им в принципе собираетесь моделировать? Каждый нейрон? Или сразу мозг в целом? Каждый нейрон — это открытая термодинамически неравновесная система, точнее хаотический автоволновой осциллятор. В мозге нейроны, будучи связанными в единую сеть, сами собой синхронизируются на разных ритмах, ритмы меняются, как следствие, активность всех мышц и желёз тоже всегда упорядочена в едином порядке и постоянно меняется, посредством постоянных неравновесных переходов, сообразно задачам. Исходя из этого, сколько «наблюдаемых данных» для сколько-нибудь вменяемой модели вам потребуется? Может ли их быть хотя бы в принципе когда-нибудь достаточно?
В реальной системе состояние после точки бифуркации непредсказуемо просто в силу теплового шума электронов. И мозг это явно использует как источник шума-случайных решений.
Элементарно шум сердечно сосудистой системы, зачем так далеко лезть
Достаточно дробового (теплового) шума электронов. Далеко лезть и не надо. Он есть прямо на синапсах.
Вы цитату приведёте про «тепловой шум»? Что в точке бифуркации вообще есть «что-то» — электроны, фотоны и т. д.? И вообще, почему только «тепловой шум»? Зачем фантазию так ограничивать? Трамвай простучал где-то, и вот он переход. Зубы стукнули за обедом, и вот опять.
Вот чтобы не выдумывать, обратитесь к науке. Бесконечно малое изменение суть абсолютная чувствительность системы в точке перехода, поэтому вы в принципе не можете узнать, что стало его причиной. Никакое исследование вам эту причину вычислить не позволит в принципе. Поэтому переход через точку бифуркации и не случаен, и непредсказуем одновременно. И поэтому же он не алгоритм. Алгоритм — это инструкция, но что стало причиной перехода и даже как конкретно он происходит описано быть не может. Как следствие, и мышление тоже не алгоритм в принципе.
Остальное я написал в посте выше и ответ на него пока не получил. Интересно, например, как вы со своим алгоритмом синхронизацию смоделируете. В общем снова жду от вас возражений по существу. Или — см. посты выше.
Кстати, Sdima1357, а причём здесь синапсы? Нейрон — это открытая термодинамически неравновесная система, хаотический автоволновой осциллятор (ссылки на АИ нужны?). Генерация нейроном спайка зависит не только от состояния синапсов, а от всего, что может повлиять на любое, даже самое ничтожное, изменение его внутренних параметров. А на это, как вы понимаете, способно всё, что нейрон окружает, то есть и синапсы, и глия, и трамвай на Альфа Центавра.
Если к качественному изменению поведения системы может привести самое ничтожное изменение её внутренних параметров, то чтобы воспроизвести сложность поведения такой системы, сложность модели должна быть равносильна воссозданию этой системы на элементарном уровне материи. Любой другой уровень точности будет упрощением. Но столь точная модель не имеет смысла и создана быть не может, следовательно прямыми средствами воспроизвести сложность нейрона и тем более мозга у вас не выйдет. Поэтому, чтобы добиться исполнения вашей мечты — «мозг вполне может быть смоделирован с любой необходимой правдоподобностью» — у вас есть только один путь. Это попытаться заменить «качество» сложности реального мозга «количеством» более простой модели.
Это вам ясно? Но, замечу, такой подход тоже результатов не даст, качество количеством заменить не получится. На это есть отдельные аргументы.
В итоге, как понятно, и ваш алгоритм, и ваша мечта, и ваш «шум» в таком контексте — это на самом деле высосанная из пальца лабуда. Это было бы полбеды, но мало того, что вы не знаете, о чём пишете, вы ещё и бегаете от аргументов. А о неравновесных фазовых переходах на всех уровнях организма, внимании и синхронизации, вы, очевидно, не просто впервые услышали, а ещё и восприняли эти общепринятые научные представления, как посягательство на священные устои и заветы дедов — отсюда уже и хамство в личке, и минусы. Аргументов нет, но очень хочется. По-моему, у вас наблюдаются все признаки невежества.
В тему:
«Наконец, сложные системы, как целое, не поддаются компьютерной симуляции. (…) 1. Нельзя на основании свойств признака установить его причины (обратная задача). 2. Нельзя на основании известных причин, если они взаимодействуют между собой, установить однозначно свойства признака, вследствие возникающих свойств (прямая задача). 3. Нельзя с определенностью предсказать реакцию сложной системы на внешнее воздействие.»
Е. Д. Свердлов — академик РАН, профессор, научный руководитель Института молекулярной генетики РАН, заведующий лабораторией структуры и функций генов человека Института биоорганической химии РАН. «Нерешаемые проблемы биологии: нельзя создать два одинаковых организма, нельзя победить рак, нельзя картировать организм на геном». Журнал «Биохимия», 2018.
Blue brain project: связи и хаос — https://biomolecula.ru/articles/blue-brain-project-sviazi-i-khaos
Академик в цитате оценивает проблему по максимуму, но даже если быть оптимистом, всё равно очевидно, что любая модель будет упрощением. А это значит, что только «количество» вместо «качества», и это конец для СИИ. О котором вы, полагаю, грезите.
Вы переоценивате сложность необходимой симуляции. Ещё раз прочитайте про ransac метод и немного подумайте, видимо вы все таки не удосужились этим заняться. Вам не нужна детальная симуляция источника случайных чисел, так как нам не нужен полный детерминизм, который просто нереален в нашей вселенной и с нашими физическими законами. Нам нужна просто работающая модель а не предсказание поведения Васи Пупкина в очереди за водкой 8 марта. Странно что вы этого не понимаете.. :(
Нейрон — это не «источник случайных чисел». Хаотическое поведение суть не случайное, а сложное — чрезвычайно сложное. То что вы считаете случайностью, на самом деле чувствительность и пластичность. Прочитайте, что такое хаос: «Динами́ческий ха́ос (также детерминированный хаос) — явление в теории динамических систем, при котором поведение нелинейной системы выглядит случайным, несмотря на то, что оно определяется детерминистическими законами.»
Но интересен хаос не непредсказуемостью — её-то как раз можно было вашим алгоритмом задать. А тем, что хаос — это источник порядка, хаотическое поведение может упорядочиваться — за счёт той самой сложности, чувствительности и пластичности. Это явление самоорганизации, конкретно диссипативной или неравновесной самоорганизации.
Например, генерация импульсов даже двух нейронов, если их соединить, сама собой синхронизируется. То есть из хаоса сам собой возникает порядок. Это давно известный факт, я могу найти ссылку на статью. Чем больше нейронов, тем сложнее синхронизация, по мере увеличения стремясь к сложности ритмов мозга и, соответственно, такой же упорядоченной активности нейронов на выходе нейронной сети, активизирующих мышцы и железы. Как следствие синхронизации, активность мышц и желёз тоже всегда организована в едином порядке. Сигналы рецепторов постоянно вносят в упорядоченную активность нейронов возмущение, порядок постоянно восстанавливается и в результате наше поведение тоже флуктуирует около задачи гомеостаза в конкретных условиях среды.
Как будут синхронизироваться ваши «источники случайных чисел»? Никак. Если что, есть осцилляторные нейронные сети, узнайте, какие там методы и успехи.
В итоге ваш «источник» будет даже не просто упрощением реальной сложности нейрона, а качественным упрощением. И проявляться это будет в том, что каждый нейрон у вас будет сам по себе. Наглядный пример: если вы хотите статистическими методами воспроизвести сложность нейрона, то мозг состоит из нейронов, а мозг — это наше поведение. Таким образом, возможность адекватно воспроизвести нейрон статистическими методами будет приближаться к тому, чтобы статистическими методами воспроизвести сложность поведения человека. Понаблюдать и воспроизвести. Наверное, не стоит объяснять, что это бессмысленная затея.
И возможность исследования таких систем тоже ограничена. Мало того, что нейрон просто сложный, он обучается, его работа связана с ДНК, так он ещё и открытая термодинамически неравновесная система. Для таких систем важен интенсивный обмен со средой, который позволяет им поддерживать своё организованное состояние. Причём обмен ведёт система как целое, поэтому попытка нейрон «разобрать» приведёт к тому, что обмен будет нарушен. Наглядный пример, к чему это приведёт: Можно разобрать компьютер на детали, а потом без особых проблем собрать обратно, или отключить, а потом включить и всё будет работать. Попробуйте разобрать на детали или отключить от воздуха человека. Он быстро превратится в слизь. Интенсивность обмена упала — и организм тоже начинает быстро и необратимо «падать» в состояние равновесия и покоя, распадаясь на элементы и растворяясь в среде. То же самое с любой клеткой. Как следствие, работа нейрона понятна только в более или менее общих чертах.
Но и это ещё не всё. Мозг — это нелинейная система. Сумма частей такой системы не идентична всей системе целиком, то есть поведение возникает не на уровне частей мозга, а на уровне всего мозга как целого. Функциям мозга нельзя сопоставить свои собственные части мозга, которые самостоятельно за эти функции отвечают, и выделив которые, можно было бы соединять их в мозги с любыми нужными функциями по типу конструктора.
Поэтому даже если вы каким-то фантастическим образом воспроизведёте нейрон в модели или просто возьмёте живые нейроны, собрать мозг это не поможет. Ваши нейроны среднестатистические, а все мозги индивидуальные и нейроны в них индивидуальные — как индивидуальны все люди. В результате детальки у вас вроде есть, но образца нет — как конкретно нейроны друг к другу подгонять. Как конкретно связи провести, какие веса, функция активации — и ещё куча всяких параметров, в которых нейроны могут отличаться. Причём постепенно, по функциям, собирать нельзя — см. выше. Что из этого следует?
Из этого следует то, что в попытке построения ИИ из таких нейронов вам всё равно придётся столкнуться с теми же аргументами, которые говорят о том, что качество количеством заменить не удастся. Потому что настоящая суть этих аргументов в том, что нельзя создать то, неизвестно что. Вы могли ознакомиться с этими аргументами по ссылке из моего первого поста. Как раз они в статье, которая одновременно популярно объясняет современные физические представления о мозге. Тут уже и так много написано.
В общем сразу вы вряд ли много поймёте, тем не менее задумайтесь, мозг может быть сложнее, чем вам до сих пор казалось. Простецкие идеи типа каких-то волшебных алгоритмов могут оказаться слишком вольным полётом мысли, которую не ограничивают факты.
В тему:
1. Синхронизация (нейробиология) — Википедия. https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B8%D0%BD%D1%85%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_(%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%B1%D0%B8%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F)
2. Неравновесные фазовые переходы — Физическая энциклопедия (про морфогенез и синхронизацию написано во втором абзаце). http://femto.com.ua/articles/part_2/2481.html
Планировщик приоритетов человека работает иначе. В компьютере это монопольный арбитр. А в мозгу человека сами задачи способны менять приоритеты друг друга. Например, задача "очень хочу кушать" может уменьшить приоритет задачи "будь осторожен". И наоборот, задача "будь осторожен" может занулить приоритет задачи "очень хочу кушать".
То есть подпрограмма мозга человека решает не только свои прямые задачи, а часть своего пула времени тратит на подъём-спуск приоритетов других задач.
Это можно сравнить с динамичной пузырьковой сортировкой:
Встречаются число "3" сверху и число "5" ниже по стеку. И если "3" банкует и успеет за свой слот времени уменьшить "5" на три пункта, то "5" превратится в тыкву в двойку. И задача с приоритетом "3" одержит верх. Аналогично с усилением дружественных задач.
Как вариант, задачи могут "выпрашивать" друг у друга ключики для своего приоритета. Например, давай ты пока поголодаешь (отдашь несколько баллов своего приоритета), а когда я заработаю кучу билетов в кино, то возьму тебя с собой и угощу попкорном. Наешься до отвала самосвала. Своего рода биржевые торги всех со всеми, а не так как в компьютере — все решает монопольный арбитр.
Статья неочем, сравнивать то что не является интектом с интеллектом, не совсем корректно в данный момент ибо машина не способна накапливать опыт знания навыки мыслить интуитивно логически эмоционально. Мозг это не нейросеть и не много нейпосетей.
Нейросети лишь случайно удавшийся эксперимент, математический кунсштюк, очень напомнивший некоторорым впечатлительным один из принципов работы мозга. Развивая этот инструмент, стало ясно, что компьютеры можно обучить работать с абстрактыми, а не заранее заданными данными. Но не более того. Современным нейросетям не достичь таких свойтв интеллекта как синтез, творчество, эмоции.
Человеческий интеллект детерминирован, просто количество факторов и элементов в системе крайне велико
Вы мыслите абсолютно правильно. Вы уловил суть системы управления Психики. Хотя знаний в реальной психологии у Вас явно недостаточно. Но из этого Вы смогли сделать точный вывод.
Я могу предоставить Вам все необходимые знания по психологии, которые подтвердят Вашу гипотезу. Если желаете сотрудничать, напишите мне на почту. Infomodelpsi@mail.ru
Удачи в творчестве!
Искусственный интеллект? Или не совсем искусcтвенный?