Comments 17
Назад в будущее к аналоговым вычислениям!
ps. Может лучше нейроморфные технологии решат описанные задачи.
ps. Может лучше нейроморфные технологии решат описанные задачи.
Всегда подозревал, что платежные терминалы копят деньги на восстание машин
Нейросеть на кофейной гуще :)
Муравейник или улей - они же там все не просто так копошатся. Они ВЫЧИСЛЯЮТ !
Да, и мыши тоже. И микроорганизмы тоже не бездельничают.
Только вот какова задача?
Интересная мысль. Интерфейсы для взаимодействия с муравейником или ульем придумать бы ещё для ввода/вывода и обучения. И ещё, вероятно, масса проблем есть, связанных с тем, что металлическая платина — вещь не меняющаяся — по разному на неё воздействуй, — получай разные результаты. А вот муравейник находится в состоянии перманентных изменений, зависящих от многих факторов. Параметров крайне много… Хотя, может, это не проблема, а наоборот, преимущество, если научиться работать с такой системой каким-то особым образом.
Но речь то не про применение математических моделей, алгоритмов, названных именем муравьев или пчел, а про использование реальной физической/биологической системы в качестве вычислителя или части вычислителя, способного эффективно решать задачи, требующие больших вычислительных мощностей от классических полупроводниковых компьютеров.
Но речь то не про применение математических моделей, алгоритмов, названных именем муравьев или пчелКак же так? См. в описание для муравьев
Муравьиный алгоритм (алгоритм оптимизации подражанием муравьиной колонии, англ. ant colony optimization, ACO) — один из эффективных полиномиальных алгоритмов для нахождения приближённых решений задачи коммивояжёра, а также решения аналогичных задач поиска маршрутов на графах. Суть подхода заключается в анализе и использовании модели поведения муравьёв, ищущих пути от колонии к источнику питания, и представляет собой метаэвристическую оптимизацию.Для пчел
Относится к категории стохастических бионических алгоритмов, основан на имитации поведения колонии медоносных пчел при сборе нектара в природе.А еще имеются алгоритмы моделирующие поведение диких гусей, косяка рыб, возможно др. разновидности роевого поведения. Это не совсем символическое название алгоритма, типа имени 23 съезда партии) Для плазмодия лучше написано в этой статье, чем на вики
На самом деле наш плазмодий, как многие из читателей уже догадались, реализует классический волновой алгоритм (алгоритм Ли) – алгоритм поиска кратчайшего пути на планарном графе, относящийся к алгоритмам, основанным на методах поиска в ширину.Причем в последнем случае у организма отсутствует даже примитивная нервная система. У мышей имеются устойчивые (врожденные) алгоритмы поведения, напр, поисковый, но все же они могут сильно модифицироваться текущими условиями. Поэтому его трудно свести к регулярному алгоритму, как в случае насекомых с более простой нервной системой, или поведению микроорганизмов.
а про использование реальной физической/биологической системы в качестве вычислителя или части вычислителяНу, они и выполняют эти алгоритмы поведения) то есть «вычисляют» его по упрощенным представлениям математиков. В действительности любые вычисления в голове, в компе, и тп. являются реальными физическими процессами с затратами, выделением тепла (благодаря принципу Ландауэра, кот. достоверно пока никто не опроверг, и такое опровержение будет подкопом под хорошо подтвержденный эмпирией закон сохр. энергии), всевозможными шумами. На диаграммах ттл-логики вычислений всегда рисуют идеальные прямоугольники, но если подключиться к схеме чувствительным тестером, то не увидим на экране этих идеальных импульсов, на них будут шумы, переходные процессы, конечное время установления стабильных состояний, и тп. В этом отношении все вычисления аналоговые. Натурные испытания в аэродинамической трубе ценнее любого вычислительного моделирования, но… не любое испытание можно провести в натуре, точнее, мало что можно, поэтому без приближенного моделирования никак не обойтись.
Интересная мысль. Интерфейсы для взаимодействия с муравейником или ульем придумать бы ещё для ввода/вывода и обучения. И ещё, вероятно, масса проблем есть, связанных с тем, что металлическая платина — вещь не меняющаяся — по разному на неё воздействуй, — получай разные результаты.С помощью металлической пластины, вероятно, будут хорошо моделироваться процессы в металлических пластинах) т.е. в различных металлоконструкциях, чему несказанно будут рады сопроматчики, кот. выбросят приближенные эмпирические формулы для сложных профилей и конструкций. А вот использовать муравьев и пчел для моделирования конечно можно, и вероятно даже получить за это одну премию, за ж-ж-ж, кот. не спроста) Но сомнительно, что вычисления будут развиваться в этом направлении, т.е. ждать появления муравьиных и пчелиных процессоров. Более перспективно, для решения задач оптимизации, эвристики и с генеративными алгоритмами, использование и развитие нейроморфных технологий, при этом проблем с интерфейсами не должно возникнуть. Возможно для некоторых задач совместно с квантовыми.
Как же так? См. в описание для муравьев
Читал, конечно.
Это не совсем символическое название алгоритма, типа имени 23 съезда партии)
Абсолютно согласен, что название не с потолка взято.
Но я не совсем понял как перечисленные упрощенные модели поведения муравьев или пчел относятся к обсуждаемой статье. Математический алгоритм, похожий на процесс поиска муравьями пути к источнику питания для колонии — это просто набор алгебраических формул, которые описывают похожим образом некое одно частное муравьиное событие (поиск пищи), поэтому его и обозвали именем муравьев. Я это имел ввиду.
Ну, они и выполняют эти алгоритмы поведения)
Один частный идеализированный паттерн поведения, всего лишь. Т.е., например, как паттерн человека, ищущего туалет на центральной улице города. Описав его поведение математически — мы же не будет утверждать, что дали полное описание жизнедеятельности любого человека или социума? Человек ещё способен много на что, кроме поиска туалета. И алгоритм его действий при поиске туалета не способен описать другие процессы.
В реальности жизнедеятельность муравьев на несколько порядков сложнее и многообразнее (чем один алгоритм поиска еды), поэтому мне и непонятно, зачем ссылаться на подобные частные алгоритмы, когда речь идет об использовании сложной физической системы в качестве вычислителя, а не про построение частного алгоритма, чем-то похожего на поведение этой системы в определенных условиях. Т.е. муравьиная колония — это черный ящик, от которого ожидается, что он что-то может вычислить, сможет что-то классифицировать и т.п. И есть предположение (возможно, и безосновательное, не берусь утверждать, с научной т.з. не изучал), что выполнить эту операцию муравьи смогут эффективнее, чем мощный полупроводниковый компьютер. Как к муравьям подступиться, чтобы они это сделали, какие задачи это могут быть в принципе и т.д. — в этом и вопрос, и это, конечно, зависит от непосредственного содержания черного ящика (от огромного количества параметров функционирования муравьиной колонии), но описать его всего лишь каким-то частным упрощенным алгоритмом — зачем это упрощение/искусственное ограничение сейчас, на нулевом этапе обсуждения? Чтобы свести снова всё к вычислениям на привычном компьютере? Всё ж наоборот делается, чтобы уйти от классического компьютера к вычислителю на других принципах. По крайней мере я так для себя понял суть проводимых работ. Ну, то есть, процесс распознавания чисел с помощью титановой платины ребята могут замоделировать на компе. Но, если не в симуляторе, а в реальной системе с пластиной задача решается эффективней (с т.з. затраченной энергии или скорости и т.д.) — это будет явное достижение.
С помощью металлической пластины, вероятно, будут хорошо моделироваться процессы в металлических пластинах)
Не факт, что использование пластины сгодится только для моделирования процессов в пластинах и конструкциях, что и продемонстрировали авторы работы. Не видел раньше, чтобы металлоконструкции использовались для распознавания изображений. В этом и интерес.
Но сомнительно, что вычисления будут развиваться в этом направлении, т.е. ждать появления муравьиных и пчелиных процессоров.
Вероятно, вы правы. Но мир наполнен разными сложными системами, муравьи и пчёлы — просто варианты более сложных систем, чем пластина металла, и которые могут быть интересны с исследовательской точки зрения. Сложно предугадать, что может получиться из таких исследований, не углубляясь в них.
У мышей имеются устойчивые (врожденные) алгоритмы поведения, напр, поисковый, но все же они могут сильно модифицироваться текущими условиями. Поэтому его трудно свести к регулярному алгоритму, как в случае насекомых с более простой нервной системой, или поведению микроорганизмов.
Про колонию насекомых, таких как пчелы и муравьи — тоже не всё так просто и понятно. Может нервная система у пчел и проще, чем у мышей, однако они существуют в общественных образованиях с достаточно сложным устройством, разделением ролей и сменой ролей с течением времени. Как и почему это так работает — вряд ли кто-то может ответить. Поэтому и тут использовать улей пчел для выполнения операций регулярного алгоритма, мягко говоря, трудно. (Не говоря уже про влияние на пчел миллиона внешних факторов. Не получится их, как пластину титана засунуть в звукопоглощающую коробку и оградить от влияний разных факторов). Но, не факт, что невозможно. И, непонятно, насколько алгоритм может быть сложен. И, непонятно, насколько эффективно он может быть выполнен.
Вероятно, эти рассуждения выглядят, как болтовня, понятно, что подтвердить ничем не могу, это просто мысли вслух, предположения, не более.
Но я не совсем понял как перечисленные упрощенные модели поведения муравьев или пчел относятся к обсуждаемой статье.Это ответ на вопрос пред. оратора — какова задача? Они действительно «вычисляют» оптимизируя поиск пищи, и алгоритмы моделируют это поведение. К теме статьи это относится слабо. Но у вас возникла идея привлечь муравьев и пчел решать разные задачи с помощью обучения) Вы развили идею
Т.е. муравьиная колония — это черный ящик, от которого ожидается, что он что-то может вычислить, сможет что-то классифицировать и т.п. И есть предположение (возможно, и безосновательное, не берусь утверждать, с научной т.з. не изучал), что выполнить эту операцию муравьи смогут эффективнее, чем мощный полупроводниковый компьютер. Как к муравьям подступиться, чтобы они это сделали, какие задачи это могут быть в принципе и т.д. — в этом и вопрос, и это, конечно, зависит от непосредственного содержания черного ящика (от огромного количества параметров функционирования муравьиной колонии), но описать его всего лишь каким-то частным упрощенным алгоритмом — зачем это упрощение/искусственное ограничение сейчас, на нулевом этапе обсуждения? Чтобы свести снова всё к вычислениям на привычном компьютере? Всё ж наоборот делается, чтобы уйти от классического компьютера к вычислителю на других принципах. По крайней мере я так для себя понял суть проводимых работ.Написал скептическое отношение к этому — слишком капризное решение) Более перспективно использование нейромофных технологий. Почему? Они ближе к биологическим прототипам по многим свойствам — структуре, универсальности, способу обучения, энергоэффективности, благодаря использованию импульсного режима работы, встраиваемости, и др, в сравнении с существующими ИНС, тем более решениями предлагаемыми в статье. Последнее, кстати, напоминает подходы принятые в нейроморфных технологиях, но использует более гомогенную среду для этого, не выделяя нейронный уровень. Как по мне, возможно какие-то специализированные решения с обучением можно будет получить, но не универсальные по возможностям. Эволюция путем проб и ошибок многие варианты перебрала, и нашла наиболее гибкий, универсальный, оптимальный. Но пока сами нейроморфные технологии находятся на этапе становления, будущее покажет, какие технологии, какие ниши займут.
Вероятно, эти рассуждения выглядят, как болтовня, понятно, что подтвердить ничем не могу, это просто мысли вслух, предположения, не более.Все нормально, творческая фантазия в этом и состоит)
К теме статьи это относится слабо. Но у вас возникла идея привлечь муравьев и пчел решать разные задачи с помощью обучения) Вы развили идею
Возможно, что и не совсем уж слабо, просто вместо пластины металла или лазерной/оптической системы предложены другие объекты. Автор работы же сам уверен, судя по статье, что любая физическая система может послужить вычислителем. Я то имел ввиду, что сразу ограничивать физическую систему какой-то одной идеальной моделью не стоит, если у этой системы гораздо больший потенциал.
Написал скептическое отношение к этому — слишком капризное решение)
Несомненно, капризное. Скептицизм понятен. В любом случае люди из статьи делают попытки найти новые подходы, тема довольно интересная.
Не совсем понял ваш посыл про TTL логику.
В двоичных компьютерах транзисторы используются либо в открытом состоянии, либо в режиме насыщения. Не используются промежуточные рабочие точки. В этом и суть, почему систему называем цифровой и двоичной.
Если шумы или переходные процессы приводят к ложному распознавания 0 и 1 — значит этот вычислитель не работает. От этого он не становится аналоговым, он становится неработающим цифровым вычислителем или вычислителем, с реализацией которого не справились инженеры, или вычислителем который неправильно эксплуатируется (например, в условиях сильных внешних помех) и т.д.
Не понял как этот вопрос (частной технической проблемы (наличия шумов) в частной реализации (на полупроводниках) какой-то частной архитектуры вычислителя (двоичного компьютера)) связан с обсуждаемой темой.
В этом отношении все вычисления аналоговые.
В двоичных компьютерах транзисторы используются либо в открытом состоянии, либо в режиме насыщения. Не используются промежуточные рабочие точки. В этом и суть, почему систему называем цифровой и двоичной.
Если шумы или переходные процессы приводят к ложному распознавания 0 и 1 — значит этот вычислитель не работает. От этого он не становится аналоговым, он становится неработающим цифровым вычислителем или вычислителем, с реализацией которого не справились инженеры, или вычислителем который неправильно эксплуатируется (например, в условиях сильных внешних помех) и т.д.
Не понял как этот вопрос (частной технической проблемы (наличия шумов) в частной реализации (на полупроводниках) какой-то частной архитектуры вычислителя (двоичного компьютера)) связан с обсуждаемой темой.
Не совсем понял ваш посыл про TTL логику… Если шумы или переходные процессы приводят к ложному распознавания 0 и 1 — значит этот вычислитель не работает. От этого он не становится аналоговым, он становится неработающим цифровым вычислителем или вычислителем, с реализацией которого не справились инженеры, или вычислителем который неправильно эксплуатируется (например, в условиях сильных внешних помех) и т.д.Булева логика ограниченная идеализация логики языковых способностей человека. На идеализированной вычислительной машине она должна работать безупречно, это действительно цифровая система. Но… идеализированных вычислительных машин в природе не существует, вот тут автор пытается теоретизировать на предмет архитектуры платонического компьютера) Реализация любой вычислительной архитектуры потребует ее физической реализации, а физические системы они аналоговые по своей природе. Отсюда все эти проблемы с цифровыми устройствами, как их не реализуй, пестуй, они все равно периодически виснуть по непонятным причинам)) Не смотря на то, что существует довольно влиятельное направление в физике — цифровая физика, одним из вдохновителей кот. был Д. Уилер, это направление считается маргинальным, и в философском плане тяготеет к разным формам математического реализма. Если вы поклонник такого подхода, то тут трудно что-либо возразить. Это предмет личных предпочтений, часто инспирируемых проф. интересами. Психологически математику быть платонистом комфортнее и энергетически выгоднее, чем, например, инженеру или, тем-более, физику экспериментатору. Но это уже др. заоблачная тема)
Так вот я про то, что тема немного другая. Несмотря на аналоговую природу, цифровые компьютеры успешно работают, т.к. эти «аналоговые эффекты» в огромном количестве случаев никак не сказываются на работе, иначе ни у кого бы ни один hello world не заработал. Но да ладно, в любом случае спасибо за ссылке, обязательно ознакомлюсь с подходами.
Несмотря на аналоговую природу, цифровые компьютеры успешно работают, т.к. эти «аналоговые эффекты» в огромном количестве случаев никак не сказываются на работе, иначе ни у кого бы ни один hello world не заработал.Совершенно верно.
Так вот я про то, что тема немного другая.Тоже верно. Тем не менее, сделаю пару дополнений к написанному в связи с ттл-логикой. Возможно вы поняли, что речь о внешних помехах, кот. влияют на работу логики в виде шумов, переходных процессов, и тп. Нет, проблема в статистике и фундаментальном ограничении скорости распространения физических взаимодействий скоростью света. Это внутренние причины аналоговости физических систем. Если даже речь идет о квантовых объектах, напр, атоме, время перехода между кв. состояния очень мало, но все же конечно.
Возвращаясь к идеи использовать организмы в качестве элементов ИИ вспомнил, что в рамках нейроморфных исследований эту идею в более практическом варианте давно рассматривают, см. поиск «мозг-на-чипе». Даже в стране ведутся работы в этом направлении, в статье есть ссылки на разные исследования по этой теме.
Нет, проблема в статистике и фундаментальном ограничении скорости распространения физических взаимодействий скоростью света. Это внутренние причины аналоговости физических систем.
Да, это тоже, безусловно, понятно. Но скорость распространения взаимодействий конечна не только в устройствах, построенных на TTL элементах, а вообще везде. В то же время, в природе уже существуют более эффективные «машины» для решения определенных задач, по сравнению с тем, что люди строят на полупроводниках.
Ограничения всегда будут, тем не менее, наверно, никто не может утверждать, что современные вычислительные машины — это некий предел. Да, там, наверно приближаются к пределам, обусловленным физикой полупроводников и соответствующих технологий, но явно нет доказательства, что это в целом самый эффективный подход к построению вычислителя. Думаю и надеюсь, что многое ещё впереди, если человечество будет заниматься делом, а не всякими средневековыми делами.
Если Вы имели в виду, что нет смысла делить вычислители на цифровые и аналоговые (что определено в названии статьи по сути) — то да, абсолютно согласен с аргументами. Просто, думаю, люди (да и я сам) по умолчанию уже называем компьютер цифровым, т.к. он работает как идеальный цифровой вычислитель в рамках специфицированных характеристик и условий. То, что сами эти характеристики ограничены «аналоговыми» причинами — не важно, если работаем в этих заведомо ограниченных рамках. А вот для построения новых вычислителей, или, при решении задач, где таких рамок недостаточно, — это уже очень важно.
Спасибо за ссылки, обязательно всё почитаю на досуге.
кажется вот - https://ru.wikipedia.org/wiki/Ответ_на_главный_вопрос_жизни,%D0%B2%D1%81%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9%D0%B8_%D0%B2%D1%81%D0%B5%D0%B3%D0%BE_%D1%82%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE
Поиск Окончательного Вопроса
Думатель предложил создать другой, ещё более великий компьютер, который будет включать в себя живых существ как часть вычислительной системы, чтобы узнать, в чём, собственно, состоит Вопрос. Этот компьютер был назван Земля и был настолько огромен, что некоторыми по ошибке воспринимался как планета. Сами исследователи, которые управляли программами, выглядели как обычные мыши. Когда оставалось около 5 минут до того, чтобы после 10 миллионов лет ожидания узнать, в чём, собственно, состоит Вопрос, Земля была разрушена вогонами из-за того, что мешала строительству гиперпространственного шоссе. Правда, в последующих книгах серии мы узнаём, что вогоны были наняты для уничтожения Земли консорциумом философов и психиатров, которые опасались, что после того, как будет обнаружен Смысл Жизни, их профессии будут, в некотором роде, больше не нужны.
Потеряв возможность узнать, в чём состоит Вопрос, выжившие после разрушения Земли мыши решили, что они сами его придумают!
Sign up to leave a comment.
Аналоговые нейросети, или Как заставить Вселенную думать за нас