Comments 28
Если ИИ будет оперировать абстрактными понятиями не понимая их значения то ничего не изменится, даже если ИИ сам сделал обобщения. Для ИИ утка и электродвигатель являются разными понятиями потому что их координаты в пространстве свойств и категорий находятся на расстоянии больше некоторого.
На мой взгляд, понять - это значит почувствовать. Причем, даже абстрактные поняния мы понимаем, потому что чувствуем их значение.
Пока мы не дадим ИИ возможности чувствовать, он ничего не поймет.
"...понять - это значит почувствовать. " Хорошо бы строгое определение данного термина. Здесь, всё-таки не о поэзии. В моём определении слова "понять" и "почувствовать" равны по смыслу. Мышление - это обработка образов, которые и есть чувства, то есть информация от органов чувств.
Проблема в том, что наши понятия определяются через другие известные понятия. Смотрим словарь (грубо):
чувствтовать - испытывать чувство
чувство - способность ощущать
ощущать - чувствовать
Что из этого ИИ поймет? Сформирует логические взаимосвязи между понятиями. Часто этого бывает достаточно для практического использования. Но поймет ли ИИ что значит "чувствовать". Конечно же нет, как не поймет и остальные понятия.
есть чувства, то есть информация от органов чувств.
Информация от органов чувств это ощущения, а не чувства - такая игра слов.
Хорошо бы строгое определение данного термина.
Оно существует
Чу́вство — эмоциональный процесс человека. Это строгое определение? :))
Чтобы удобнее было дискутировать, приведу это определение целиком:
Чу́вство — эмоциональный процесс человека, отражающий субъективное оценочное отношение к реальным или абстрактным объектам. Чувства отличают от аффектов, эмоций и настроений[
По этому определению, например любое существо кроме человека не способно обладать чувствами.
Идем дальше. Смотрим определение эмоционального процесса. Сразу предупреждаю, что для удобства я лишее удалил, оставил только главные части определений.
Эмоциональные процесс - психофизиологический процесс . отражающий субъективное значение объектов и ситуаций.
Психофизиология - наука изучающая нейрофизиологические основания психики.
Нейрофизиология — раздел физиологии, изучающий функции нервной системы
Нервная система - система, которая связывает в одно целое чувствительность, двигательную активность и работу других регуляторных систем.
Таким образом, круг замкнулся. Чувство - это функция системы, которая обеспечивает чувствительность.
отражающий субъективное оценочное отношение к реальным или абстрактным объектам
Ну а это вообще может быть выражено в цифрах. Например, робот получает значение напряжения на своей солнечной панели и на аккумуляторе. Подходит? На мой взгляд подходит. Тем более что это важно для оценки его состояния и последующих действий.
К чему это я? А к тому, что много вопросов к "строгости" этого определения.
...понять - это значит почувствовать
Понять - это значит почувствовать значение (смысл, последствия).
На мой взгляд это самое точное определение понятию "понимание". Да, я его сам придумал, потому что другие определения меня не устраивали.
Это справедливо и для абстрактных категорий. Например, помню какой восторг меня охватил когда я понял идею обобщенного программирования. Я увидел (почувствовал), где и как это может улучшить качество моего кода.
И мы снова пришли к философскому зомби)))
Говорят, под воздействием некоторых веществ человек может почувствовать то, чего нет, и соответственно ничего не понять. О работе разума толком ничего не известно. Может, может "почувствовать" и не означает "понять, а просто метаинформация о модели, которая хорошо зарекомендовала себя, и система вознаграждения пометила ее как надежную, что мы и стали ощущать как "я чувствую эти знания"? Как узнать? Чувство ложной уверенности же есть, а оно не отражает понимания, наоборот, может отражать лютое заблуждение.
Философия конечно "наука" о наиболее общих закономерностях, но все её термины определены друг через друга. В программировании все термины должны быть сведены к программному коду. Я так и сделал. Написал программу, которая работает, обучается говорить, решает задачи. Даже, выдвигает и проверяет гипотезы. Но всё это на очень узкой теме: транспортные задачи. И в ограниченном объёме, только для проверки работы общих алгоритмов. Одному больше не сделать. Но, даже для этого пришлось очень глубоко залезть в философию и всё переосмыслить. Потом пообщался с профессиональными философами, у них в голове полная каша, каждый имеет свою "модель мира". Они даже друг друга не понимают. Поэтому, на комментарии философского толка отвечать, извините, не вижу смысла.
Вторая способность связана с решением «творческих» задач. То есть задач, для решения которых у системы нет готового алгоритма. В общем случае, решением задачи является создание алгоритма действий для достижения поставленной цели. Для этого системе нужен алгоритм решения задач.
Творчество не аглоритмизируется по определению. А еще этот процесс не изучен, нельзя создать алгоритм работы того что не понимаешь как работает.
Мне кажется написание своего ИИ нужно начать с изучения того что уже изобретено.
"Творчество не аглоритмизируется по определению " По какому?
"А еще этот процесс не изучен..." А как его изучить? Может, написать алгоритм?
"...нельзя создать алгоритм работы того что не понимаешь как работает." Если я создал, значит понимаю.
"Мне кажется написание своего ИИ нужно начать с изучения того что уже изобретено." Это оскорбление?
Это не оскорбление. В статье рассуждение на сложные темы на бытовом уровне с путаницей в определениях. Людям свойственно делать ошибки, чем раньше об этом узнать, тем меньше времени будет потрачено впустую. Возможно я не прав, но статья ни чего не раскрывает и не может вызывать вопросов по алгоритмам, потому что в статье их нет.
Если прочитать Основы общей психологии, вопросы из комментария отпадут сами собой. Работа человеческого мозга, нейросети - это не новые и очень сложные области науки. Доступные не только лишь всем, даже для изучения. Создать принципиально новую искусственную модель работы мозга, думаю, достойно нобелевки.
Проблема изучения процесса творчества заключается в том, что люди склонные к творчеству не склонны с систематизации и наблюдениям. А люди с научным подходом к изучению, не склонны к творчеству. А еще есть теория, что творческая и логическая составляющая сосредоточены в разных полушариях и творческое полушарие способно хранить и обрабатывать неструктурированную информацию и в гораздо больших объемах чем логическое. В этом случае, даже человек с развитыми обоими полушариями не сможет описать свой творческий процесс, потому что его левое полушарие не сможет понять правое.
Конструктивно! Насчёт изучения процесса творчества. Сейчас для этого изучают мозг, его конструкцию. Обнаружили нейрон, примерно поняли, как он работает. И, почему-то решили, что если соединить их много друг с другом, получится мозг. Это как изучать работу программы разбирая компьютер. В основе разума, как и всего остального, лежат идеи, то есть, алгоритмы. Нейроны в системе делают не взвешивание, а логические операции. Вот в чём дело.
Наука, она на то и наука, что там нет предположений и голословных заявлений. "Примерно поняли" и "почему-то решили" в науке не применимо. Нейрон обнаружен почти 200 лет назад. Можно игнорировать достижения человечества за последние 200 лет и пытаться пройти путь самому. Но результат вряд ли кого-то впечатлит.
Я опубликовал статью на программистском сайте, и думал, что будут вопросы по сути. Например, рассказать подробнее об универсальной системе представления знаний, или об алгоритме генерации знаний... А тут - "строгое" определение чувства. Вы уверены, что для ИИ это необходимо? По-моему, сильный ИИ должен уметь решать "творческие" задачи (в кавычках) в области производства, и уметь обосновывать решения. Сочинение стихов и рисование картин давайте оставим человеку.
Возможно, программистам не хочется обсуждать очередную экспертную систему и излишний оптимизм без пруфов?
Если вы скажете, что сделали холодный термояд, профи это тоже обсуждать не будут.
Наконец-то появился повод зарегистрироваться здесь)
Довольно интересно было прочитать про ваш подход к проблеме. Сразу чувствуется, что вы не один год потратили на формулировании такой модели ИИ.
Как по мне, современный тренд на генеративные сети безусловно придет к внедрению описанных принципов, потому что, как сейчас пишут, "черный ящик" в плане промышленного применения никому не нужен. Начнут они, скорее всего, как раз с систематизации знаний (или хотя бы внедрения такого понятия), и, как только каждое знание можно будет проверить, перейдут уже к жонглированию ими, то есть к формализации алгоритмов (хотя слово алгоритм тут будет не очень уместно).
Рано или поздно ИИ, с помощью законов и спроса на отсутствие ошибок в его ответах придет примерно к вашей модели. К сожалению, сейчас это невозможно и не нужно. Одно дело скопировать половину интернета в несколько террабайт абстрактных весов, а другое - скопировать половину интернета в более менее логически связанную структуру.
Тем более, возможность получить 100% точный ответ или по крайней мере отладить путь его получения сейчас меркнет перед открытыми возможностями генеративного ИИ, кто откажется от возможность нарисовать или описать картину, прочитать стихи про себя или оптимизировать работу маркетологов.
Ваш путь практически полностью повторяет мой ход размышлений по этой теме, к сожалению времени на реализацию хватило только на семантико-синтаксический разбор предложений (если это вообще можно так назвать) в соответствием с правилами русского языка.
И безусловно, было бы очень интересно послушать, как вы реализовали эту задачу, в частности про структуру хранения и принятия решений.
Спасибо, Вы абсолютно правы! На самом деле у меня очень хорошо проработанная теория. Я назвал её Теория Разума. В ней строго определены все используемые термины. Без такой теории не сделать серьёзную программную систему, которую, к сожалению, не сделать в одиночку. Сделан строгий логический вывод структуры и алгоритма Разума. Не искусственного, а вообще. Он один. А в идеи вникать никто не будет без большой необходимости. Пока не наиграются в рисование картин и пустую человекоподобную болтовню. Если будет интерес, возможно, будет смысл опубликовать ТР. Ещё раз спасибо!
Очень интересная статейка, хоть и быстро кончившаяся. Я ещё с первого современного хайпа по нейросетям как-то безосновательно, не задумываясь, понимал, что что-то в этом деле не так, ну не сработает простое накидывание нейронов, чтоб "ну как мозг", здесь нужен принципиально иной подход, с другой стороны - с семантической.
Вы очень обстоятельно подошли к теоретизации; несмотря на небольшой объём, это выглядит гораздо логичнее и убедительнее биологизаторского карго-культа с простой попыткой визуально повторять структуру мозга.
Хоть я и не специалист по этой теме, но было бы интересно взглянуть на реализацию, о которой вы упомянули в комментариях.
Спасибо! В одном из комментариев выше я упомянул о том, что мне сначала пришлось переосмыслить всю философию. Не меньше. В результате получилась теория. Без формул, конечно, но с аксиомами, определениями и теоремами. В конечном итоге, они доведены до структур данных и алгоритмов. Чтобы проверить их в работе, пришлось сделать ограниченную программную реализацию. Например, при обучении естественному языку, программа генерирует знания в виде синтаксических диаграмм, связанных со смыслом (фрагменты модели предметной области на внутреннем представлении). Постепенно они обобщаются, уточняются и т.д. Очень интересно. К сожалению, до вау-эффекта ещё далеко, итак на всё это ушло более двух лет.
Сама теория тоже интересна. Получилась полная противоположность материализму. Помните основной вопрос философии: что первично, материя или идея?
Возможно, имеет смысл сделать следующее. 1. Опубликовать небольшими частями саму теорию в кратком изложении. Там есть вывод общего алгоритма Разума. Потом структуру данных и алгоритм генерации знаний. Конечно, без критических "know-how", для общего представления.
Никакой универсальной системы знаний не может быть в принципе. Потому, что знание - это модель. А значит, зависит от задачи и требований к ее решению. Земля какая? Точка, если мы рассматриваем задачи динамики небесных тел. Шар, если проектируем глобус. Геоид, если наши модели требуют большей точности. Некоторая поверхность, если занимаемся градостроительством. Плоскость, если строим сарай. И это всё одна и та же Земля. )))
Что, в мозгу под каждую задачу свои нейроны? Или в компьютере под каждую задачу свои биты?
Вы же вроде как говорили про знания, а не про физиологию ))) давайте как-то нарратив на ходу не меняйте )))
Хорошо. Вы правы отчасти. Каждая предметная область представляется своими структурами данных. В программировании их создают программисты и потом записывают на языке программирования (универсальном представлении "знаний"). В объектном языке объект - это некоторое множество полей (свойств) с некоторым диапазоном значений (свойства). Как человек получает способность переводить реальный объект в описание на таком языке? Сначала он долго обучается воспринимать, потом долго обучается говорить на естественном языке (который тоже объектен), потом долго обучается программированию. Человек универсален, поэтому всё долго. Искусственную систему лучше сделать специализированной. Это значит наличие специализированной подсистемы, которая формирует модель объекта и переводит его в универсальное представление. С которым уже работает ядро системы, в котором хранятся и перерабатываются все знания. В смысле обобщения, расслоения на уровни абстрактности, решения задач, поиска новых знаний, общения на естественном языке с кем угодно и т.д. Специализированная система может получать информацию как в виде матрицы однотипных элементов, так и в виде фраз естественного языка. Это коротко. На самом деле всё немного сложнее.
Не о том вы пишите. Утопичность вашей программы в том, что знание - это семиотическая система, не может универсальной самой правильной онтологии. Модель создается для конкретной задачи, с контретными условия и требовованиями к решению. Грубо говоря, нет двух одинаковых моделей. Поэтому интеллект - это не система знаний, а способность к генерации моделей.
З.Ы. Ну и как-то освежите свои "знания" в ООП, они не слишком релевантны... )))
Сильный интеллект, что это значит?