Pull to refresh

Comments 41

UFO landed and left these words here
Общий тон комментариев к первой статье о безграмотности автора в самых элементарных знаниях о нейробиологии и ИИ предполагал, что новых статей не последует ещё пару лет, но как видно, автор наклепал кучу статей ещё до того, как услышал критику к своей самой первой, и нам остается «терпеть» пока он не выкинет сюда весь свой около-«научный» бред\труд.
Однако автором высказано немало интересных мыслей. Хотя и сумбурно, и общая их ценность не особо велика — но не равна нулю. Мне вполне интересно это читать.
не равна нулю, не означает положительную ценность.
комментаторы вообще любят попиздеть. так ли обязательно их слушать?
Рабочий пример уже есть? Когда вы попробуете реализовать что-то такое на практике, вы встретитесь очень весёлыми проблемами, проверено.
Эта модель отлично работает. А.А. Жданов сделал машинку, которая обучается по аналогичной «эмоциональной» схеме. В сети есть забавное видео с ней.
У Жданова несколько странный подход, я правда не очень старался разобраться, но в итоге так и не увидел потенциала этого метода, мне он показался просто специфической комбинацией существующих подходов.
Оставим пока в стороне вопросы возникновения сознания (для этого как минимум нужно, чтобы топология системы подразумевала рефлексию).
Но вот более простой вопрос: как обобщать воспоминания? Допустим, возможен миллион состояний нейронов (это в самый раз для маленькой системы). Мы знаем, что в состоянии А1, А2, А3, А4 были положительные эмоции (ну или там положительный сдвиг, короче, хорошо было), при этом человек, посмотрев бы на А1… А4 тут же сказал бы «ну, так очевидно, они объединены воооот таким признаком». Как соответствующее правило возникнет в этой системе? Очевидно, что мы не можем себе позволить перепробовать весь миллион состояний, чтобы каждое оценить эмоционально (такой организм безусловно эволюционно проиграет организму, способному к обобщению, если даже будет жизнеспособен в принципе). Как это реализовать?
В этой схеме обобщения не возможно. Это функция более продвинутой ассоциативной памяти, бог даст, если не заклюют, дойдем до нее.
Но это очень важно. Собственно, вся ценность ваших рассуждений зависит от продуманности регулятора и механизма запоминания, остальное — давно обсуждалось.
Далеко не все. Сам процесс мышления содержит несколько принципиальных «идей». Например очень сильная «принцип ассоциативного размывания» или он же «принцип сумасшедшего программиста».
Этот принцип элементарен, и давно известен еще в психологии (см. «пандемониум» применительно к шизофрении). О нем писали все, кому не лень. А динамическая ассоциативная память собственно его и реализует.
UFO landed and left these words here
дык модно нынче это стало :))
В каждой статье про ИИ жду примера реализации, но каждый раз мне говорят то, что и так всем известно…
И в каждой подобной статье изобретают отрицательную (а порой и положительную) обратную связь.
когда будет работоспособный пример реализации, он сам к тебе придет))
Да, мозг он как бинарник Скайпа, вроде все опкоды знакомые, но что внутри чёрт знает.
Как говорил в своей книге один из создателей Palma — нейронные сети хороши только на бумаге, на деле с помощью них можно только анализировать статистические данные упрощая их и строя среднюю. Ваш пример в статье совершенно синтетический и аналогичен его примеру когда он приехал на выставку и одна из компаний показывала систему распознавания рукописного текста (одна из первых, стоимостью 3 млн. американских денег) с помощью нейронных сетей, после чего автор книги за несколько вечеров создал свою систему которая была основана на обычных алгоритмах (не ИИ и НС) которая была не хуже выставочного образца и которая легла в основу системы распознавания текстов для Palm.

Сидеть и объяснять все понятия системе бесконечно долго (для узкой сферы можно сымитировать эмоциональный компьютер, но в широком смысле объяснить все понятия вручную очень сложная и огромная задача которая в реалии может быть нерентабельна), а вот как сама сможет система объяснить понятия гленофобия (страх взгляда куклы). Ответ — никак, так как до конца многие фобии вызывающие эмоции не изучены.

Тоже сейчас бъюсь в своей программе с эмоциями, почти их победил :).
К изучению мозга как нигде применим принцип «разделяй и властвуй». Основные трудности начинаются когда перед конструкцией ставятся задачи которые она не может решить. Мозг это не одна система и не одна идея которая объясняет все. Совокупность решений. Некоторые достаточно не очевидные. Бесполезно вымучивать нейронные сети, добиваясь от них всех чудес на свете, трудно заставить перцептрон мыслить. Я описываю базовые принципы не как универсальную систему, которая может все, а как базис от которого можно объяснять дальше.
«Бесполезно вымучивать нейронные сети» — ну зачем же так недооценивать НН. В прикладных областях они составляют довольно неплохую конкуренцию классическим методам и на данный момент являются перспективой для дальнейших исследований, например, в распознавании человеческой речи:
Нейромережевий розпізнавач фонем uasoiro.kibermova.com/zhukyn/bondarenko_fedyaev_Zhukyn2010.pdf
Это я сгоряча. НС имеют огромный потенциал. Но есть задачи которые надо решать с привлечением дополнительных инструментов. Собственно я об этом.
>нейронные сети хороши только на бумаге, на деле с помощью них можно только анализировать статистические данные упрощая их и строя среднюю

Ну это уже давно неверно (в 80х — да, соглашусь). Сейчас с помощью нейросети нам удалось превзойти качество управления PID-контроллера на порядок, и добиться поддержки таких состояний объекта, которые PID вообще удерживать не может. Я не знаю альтернативного метода для решения этой задачи (ну, кроме тех, которые реализуют тот же принцип и ту же математику, что и нейросети, но само это слово не используют).
Утомили бесконечные околофилософские статьи о том, как же правильно сделать ИИ. Сделайте что-нибудь простое и покажите результат. А то уже напоминает торсионные поля и вечный двигатель…
Всегда присутствует итоговая скалярная оценка по шкале «хорошо/плохо»


Не согласен. Более правильным является представление, где каждая эмоция представляет собой отдельный верктор в n-мерном пространстве. Какие-то из них можно взять за базисы, а остальные построить на них (одни эмоции являются ). В итоге эмоциональное состояние описывается точкой этого пространства.
В дополнение: а вот каждой точке такого пространства уже можно присвоить численное значение по шкале «эмоциональное хорошо-плохо». Причем подчеркну, что эмоциональное — «рациональное хорошо-плохо» будет определяться другими факторами.
Отдельную эмоцию характеризует скаляр. Эмоциональное состояние можно описать вектором. Тем не менее всегда формируется итоговое скалярное состояние, которое дает общую оценку. На практике это означает, что мы можем сравнить, например, «вкусное» с «интересным» и сделать выбор пойти в ресторан или в кино.
Автор перепутал значения слов инстинкт и рефлекс. Инстинкт — это врожденные, а условный рефлекс — это выработанные реакции организма.
Нет не перепутал. Врожденные — это безусловные рефлексы и эмоции. Инстинктивное поведение не врожденное, оно формируется под действием среды, эмоций и памяти. Элементы такого поведения условные рефлексы.
Википедия с вами не согласна. Инстинкт, Рефлекс
«Инсти́нкт — совокупность врождённых тенденций и стремлений»,
«Условные рефлексы возникают в ходе индивидуального развития и накопления новых навыков.»
Википедия в описании инстинкта, как бы помягче сказать, не точна. Такое бывает. Нет врожденных тенденций и стремлений, есть врожденные эмоции и ощущения. А они уже формируют некие устойчивые формы поведения. Например ощущения от эрогенных зон, могут привести нас к сексу, а могут к онанизму.
А вообще это «мелкое различие» в понимание инстинкта имеет фантастическую важность. Тупик в психологии, которая столетие топчется на месте, да и отсутствие ярких прорывов в изучении мозга, во многом определяется въевшимся стереотипом относительно понимания инстинктов. Попытки построить модель ИИ, толкаясь от «классического» понимания, приводят не просто к громоздким и «некрасивым» конструкциям, но главное не поддерживают основной, свойственный реальному мозгу, механизм эмоционального обучения.
Для условных рефлексов, возможно, пригодились-бы механизмы накопления-сброса опыта.
Статьи нравятся, буду и дальше читать.
Only those users with full accounts are able to leave comments. Log in, please.