Если честно, читая ваш комментарий, первый раз столкнулся с этим аспектом в научной интерпретации. Прочитав статью на википедии и не вкапываясь в глубины, могу сказать, что это, пожалуй, первая проблема, с которой столкнулся при уже непосредственной разработке ИИ.
Но при всем при этом лично мне эта задача не показалась нерешаемой. Я уже лет 10 как пришел к выводу, что для интеллекта нужно, чтобы образы формировались с использованием данных с разных органов чувств, и даже была мысль, что чем их больше (органов), тем интеллект сильнее. При разработке подход смотреть на объект, как на что-то имеющее цвет, запах, оттенок, и работать уже с эти объектом, который имеет эти характеристики, оказался ложным, и я его отверг. Ведь смотря на объект, скажем красный квадрат, вы знаете, что это квадрат. Если вам показать квадрат синий, то вы тоже скажете, что это квадрат. А если желтый и в два раза меньше по площади? То это тоже будет квадратом. А значит здесь есть один образ квадрата, который имеет связи с разными цветами и размерами, которые в свою очередь тоже являются образами (именно цвет, или разница в размере, без привязки к объекту). И эту проблему я решил. ИИ сможет точно сказать, что это квадраты, этот красный, а этот синий, а этот желтый и он меньше.
Мы привыкли смотреть сразу на объект со свойствами и воспринимать его как картинку, как набор пикселей, по крайней мере современные технологии создают у нас такое мнение. Но на самом деле мы с вами воспринимаем этот объект по-иному. Я бы привел пример с векторами, да только мы от векторов также далеки как и от пикселей. Мы видим объект как форму, наделенную свойствами. Что форма, что свойства — образы. Видя этот объект вы сразу сможете идентифицировать образ формы, и притянуть образы свойств. Почему свойства — образы? Красный квадрат. Красный. Арбуз, малина. Это образы, а это связи между ними.
Я же в своих алгоритмах сразу ушел от ложного видения и старался найти то, что является определяющей характеристикой всех форм со всех органов чувств. И нашел. И уверен в этом, потому что эта характеристика согласуется со всеми описанными в статье принципам и она универсальна (в статье эта характеристика упоминается неоднократно, хоть на ней и не делается такое ударение). Таким образом проводится многоуровневый анализ поступающей информации. И если очень грубо, то первый этап — поиск образа формы, второй — поиск образов свойств, но на практике это реализовано одними и теми же алгоритмами и классами.
Это, что касается квалиа или p-consciousness.
На данный момент субъективное осознание себя, или получение субъективного опыта, мне не кажется чем-то не реализуемым, точнее даже я представляю, как это будет работать. Но, возможно, я ошибаюсь, и дойдя до самого последнего этапа встанет эта проблема. Время покажет)
Прошу прощения, если перегнул палку. Я не стремлюсь убедить, что моя точка зрения единственно верная. Напротив, я в поиске… И публикуюсь именно для того, чтобы увидеть чужое мнение. Надеюсь нам не придется ждать чужого софта ;).
Во первых, как я вам мог бы объяснить содержимое образов словами не используя слов? Конечно, нет никакого текста в ИИ. Он не должен уметь превращать, у него есть связь между последовательность образов и явлением. Текст — образ, состоящий из других образов, явление — образ, состоящий из других образов.
Вы и в правду думаете, что у нас в голове сложный процессор, который по математическим формулам строит сцену и использует 3д модели?
В наших подходах есть общее. И у меня есть зона фантазии, где подбираются последовательности образов. Но у меня нет 3д моделей человека и физических законов, у менять есть опыт поведения одного образа в контексте другого. 3д модель человека — мы не храним такие данные, мы хранит обрывочные данные о том, из чего состоит человек и так далее. Мы можем представить человека в объеме и даже в динамике, но это всего лишь последовательность образов во времени и их динамика. Представьте как вы вращаете человека мысленно в голове. Вы не сможете его вращать ровно и плавно, это будут рывки, обрывочные данные, но вы будете представлять его примерно в разных позициях. А эти позиции определяются теми образами тех углов, под которыми вы людей идентифицируете.
Описывать структуру данных, как они обрабатываются и хранятся публично я не буду, по крайней мере не сейчас. Возможно, в привате, спустя время ;)
По поводу «можно ли носить воду в решете?» дам не удобный вам ответ. Это вопрос простой, и не требует воображения и фантазии для решения. Попробую примерно отобразить логику мышления, но как я понял очень сложно объяснить это в тексте на примере, практически невозможно.
Ищутся образы на слова и отображу примерные их связи.
Можно-> Возможность, реальность{1} (образ который описывается этими словами).
Носить -> Перемещать, передвигать, менять положение в пространстве{2}.
Вода -> Голубая, жидкая, мокрая, течет{3}.
В -> далее контейнер, что-то, во что, что-то помещается {4}.
Решето->дырявое, ситце, друшлак, пропускает жидкость, пропускает маленькие частицы {5}.
А тут зависит от личного опыта и вообще существования знаний о решете, или чем-то схожим с решетом. У меня лично есть опыт поведения воды в решете. Поэтому
{3}+{4}+{5} вызвало бы яркий образ: Утекает, убегает, мокро, пусто{10}. И как результат было бы нет.
Но допустим, что опыта прямого нет, но есть знания. То тут зависит от степени любопытства. Если можно пошалить, то ИИ бы попробовал налить воды, а потом еще раз и еще раз. Если нельзя шалить, то будет перебор по образам и дойдет до соотношения нести->вода->жидкая, нести->жидкая, решето>хранить->воду->! что-то пропускающее все вниз->хранить->жидкое! = ложь значит в конечном счете будет ложь.
Если нет ни опыта, ни знаний, то ИИ скорей всего посчитает решето ведром и нальет туда воды. Один раз, два, три и т.д., пока не поймет, что такое решето. Маленькие дети так и поступят.
Могу назвать удобный для вас вопрос: «Представьте куб, на который вы смотрите с фронтальной проекции. Его наклонили на 30 градусов, в верхней точке проделали отверстие и наливают воду. Какой угол коснется воды первым?»
Вот это реально сложный вопрос, требующий фантазии и воображения. Для его решения ваш призрак уведет весь фокус внимания в себя, и будет строить последовательности образов в воображении (вы не сможете смотреть на того кто задал вопрос или скорей всего даже с монитора уберете свой фокус, чтобы решить эту задачу). Но и здесь строить 3д сцену не нужно в прямом понимании. Суть в том, что мы представим куб, затем проекцию — квадрат, затем представим (найдем образ) наклона на 30 градусов, затем найдем образ и связь что вода течет вниз если лить сверху, затем найдем образ, что она будет заполняться снизу вверх. И представляя как вода поднимается и дойдет до угла, поймем куда она придет первой. Самое забавное, что все представления как она поднимается и так далее — это конечные образы. Лично я представил как поднимается нечто синее, скорей всего из игр на денди. Так как поднимающаяся синяя вода была в играх, в которые играл. Это мой опыт.
Чтобы детально смоделировать какой-то процесс нам нужно очень много ресурсов и это очень тяжело, особенно если мы не знаем как он работает. Яркий пример — попытки понять как работает ИИ. Голова ломается и ломается, постепенно открывая кусочки головоломки (создавая новые образы того или иного явления).
Не уверен, что мой ответ вас удовлетворит, но это все что я смог написать в текстом без глубокого анализа этого текста. Я боюсь, чтобы объяснить как поведет себя ИИ в этой ситуации мне не хватит и целой статьи.
К сожалению, вы не совсем поняли то, что я хотел донести, и вырвали случай из контекста. Оно формируется этой информацией, но информация это не только звуки. Это может быть любая информация с любых органов чувств, и даже собственные умозаключения и идеи (или чужие, но привитые).
По поводу беспорядка. В полном хаосе, я сомневаюсь, что интеллект вообще сможет сформироваться. Мы ищем повторы. Чтобы создался образ, нужно чтобы несколько раз информация повторилась. А человек стремится все наоборот упростить, так как есть у него такая особенность восприятия (о этом в других статьях). Скорей всего, человек, который видел всю жизнь беспорядок, будет наоборот создавать что-то новое, что-то более приятное — порядок.
Алфавит в данном контексте — это связанный список образов. Только элементами в нем являются не образы букв, а другие образы, которые и являются списками букв. И да, он однонаправленный.
Принципиальная разница в том, что все боты затачиваются под определенную задачу. Он обучается решать ее. Будь это бот игры в старкрафт, или биржевой бот, или бот играющий в марио. А ИИ должен уметь решать разные задачи, которые ставятся перед ним, абсолютно разные и непредсказуемые. И самое главное. ИИ должен сам уметь ставить себе цель. У вас есть цель в жизни? Могу точно сказать, что если вы себе ее выбрали, то это хорошо. Но она точно не зашита в вас. Вот принципиальная разница.
:) Не без этого. Но в какой-то момент начал руководствоваться принципом, что не хочу построить свои взгляды схожим образом с этими теориями. Я не хочу видеть чужое решение, чтобы не сделать свое схожим. Тем более, что оно не идеально и не закончено. Идея заключается в интуитивном (да, как это не забавно звучит в контексте) наблюдении за собой и людьми, анализе и создании модели. Цель не сколько создать ИИ, но узнать что-то новое. И честно, я узнал. В противном случае не решился бы публиковать свои наблюдения.
Я не стал трогать вопрос с обобщениями, в виду его очевидности. Многие аспекты были опущены исключительно для первой части. Призрак и тень — черные ящики, которые вообще не трогал. Я не затронул, то как идет обработка данных, как они хранятся и вообще. Статья вводная)
Si (лат. Silicium), и не будем разводить холивар. Это придирка к слову. Если заметили, я старался максимально сделать статью общепонятной, а не глубоко технической.
А теперь представьте какой мне нужен компьютер, чтобы сравниться с нашим мозгом, и обрабатывать наш мир. Я не сравниваю производительность, я ее специально уменьшил до максимальных размеров, чтобы смочь контролировать и наблюдать. Повторюсь, пытался работать с данными нашего мира, я не корпорация с огромными средствами. А по поводу времени. У вас, чтобы сделать шаг уходит пусть секунда. У модели сейчас 500 мс, чтобы я видел ее ход; или 10мс, чтобы она обучалась. Я могу ускорить работу модели до весьма больших скоростей. + не забывайте про большой уровень абстракции.
Я вас понял. Суть в том, что я прекрасно понимаю разницу между ботом и ИИ, сам писал ботов и долго. Идея в том, что я не прописываю алгоритмы поведения. Я прописываю алгоритмы обучения и взаимодействия с опытом. В нас есть инстикты, в нас есть жестко прописанный код, он не определяет все наше поведение. «Нельзя наполнить чашу ученика, но можно зажечь в ней огонь». Я пытаюсь зажечь огонь.
Я вам даже больше скажу. Пришлось специально делать так, чтобы случайность была с сидом, чтобы можно было повторять одну и туже случайность, чтобы изучить как именно обучилась сущность в тех или иных условиях. Это по большей части уже вопрос философский. А наш мир он случаен или нет? По поводу фактов влияющих на перемещение. В начале это метод тыка, в дальнейшем личный опыт.
Я полностью с вами согласен. Разве что, человек не помнит всю свою жизнь. Мозг выбирает, что запомнить, а что нет. И способ запоминания позволяет ему хранить все это более менее компактно. Разница между запоминанием последовательности чисел, и последовательности улиц, чтобы дойти до магазина, не такая большая.
А вот с прогнозированием я полностью согласен. ИИ обязан уметь прогнозировать. Но нужна ли для этого физика? Знание «почему гремит гром после молнии» изменит ли знание, что «гром гремит после молнии»? Нет. Мы можем знать, что будет, но почему — необязательно.
И я прочитал вашу статейку. Вы не представляете насколько мы близко мыслим. В приват)
Оффтопный вопрос к сообществу. Как мне лучше всего выкладывать ссылки на программы и реализации к статье? По правилам делать ссылки на свой сайт я не могу. Поэтому вопрос, как выложить например флешки с демонстрацией?
Спасибо. Интересно. Буду читать. О значимых принципах, которые лежат в основе теории начну рассказывать детально в следующей статье. Без их объяснения я не смогу объяснить реализацию «призрака» с «тенью».
Но при всем при этом лично мне эта задача не показалась нерешаемой. Я уже лет 10 как пришел к выводу, что для интеллекта нужно, чтобы образы формировались с использованием данных с разных органов чувств, и даже была мысль, что чем их больше (органов), тем интеллект сильнее. При разработке подход смотреть на объект, как на что-то имеющее цвет, запах, оттенок, и работать уже с эти объектом, который имеет эти характеристики, оказался ложным, и я его отверг. Ведь смотря на объект, скажем красный квадрат, вы знаете, что это квадрат. Если вам показать квадрат синий, то вы тоже скажете, что это квадрат. А если желтый и в два раза меньше по площади? То это тоже будет квадратом. А значит здесь есть один образ квадрата, который имеет связи с разными цветами и размерами, которые в свою очередь тоже являются образами (именно цвет, или разница в размере, без привязки к объекту). И эту проблему я решил. ИИ сможет точно сказать, что это квадраты, этот красный, а этот синий, а этот желтый и он меньше.
Мы привыкли смотреть сразу на объект со свойствами и воспринимать его как картинку, как набор пикселей, по крайней мере современные технологии создают у нас такое мнение. Но на самом деле мы с вами воспринимаем этот объект по-иному. Я бы привел пример с векторами, да только мы от векторов также далеки как и от пикселей. Мы видим объект как форму, наделенную свойствами. Что форма, что свойства — образы. Видя этот объект вы сразу сможете идентифицировать образ формы, и притянуть образы свойств. Почему свойства — образы? Красный квадрат. Красный. Арбуз, малина. Это образы, а это связи между ними.
Я же в своих алгоритмах сразу ушел от ложного видения и старался найти то, что является определяющей характеристикой всех форм со всех органов чувств. И нашел. И уверен в этом, потому что эта характеристика согласуется со всеми описанными в статье принципам и она универсальна (в статье эта характеристика упоминается неоднократно, хоть на ней и не делается такое ударение). Таким образом проводится многоуровневый анализ поступающей информации. И если очень грубо, то первый этап — поиск образа формы, второй — поиск образов свойств, но на практике это реализовано одними и теми же алгоритмами и классами.
Это, что касается квалиа или p-consciousness.
На данный момент субъективное осознание себя, или получение субъективного опыта, мне не кажется чем-то не реализуемым, точнее даже я представляю, как это будет работать. Но, возможно, я ошибаюсь, и дойдя до самого последнего этапа встанет эта проблема. Время покажет)
Вы и в правду думаете, что у нас в голове сложный процессор, который по математическим формулам строит сцену и использует 3д модели?
В наших подходах есть общее. И у меня есть зона фантазии, где подбираются последовательности образов. Но у меня нет 3д моделей человека и физических законов, у менять есть опыт поведения одного образа в контексте другого. 3д модель человека — мы не храним такие данные, мы хранит обрывочные данные о том, из чего состоит человек и так далее. Мы можем представить человека в объеме и даже в динамике, но это всего лишь последовательность образов во времени и их динамика. Представьте как вы вращаете человека мысленно в голове. Вы не сможете его вращать ровно и плавно, это будут рывки, обрывочные данные, но вы будете представлять его примерно в разных позициях. А эти позиции определяются теми образами тех углов, под которыми вы людей идентифицируете.
По поводу «можно ли носить воду в решете?» дам не удобный вам ответ. Это вопрос простой, и не требует воображения и фантазии для решения. Попробую примерно отобразить логику мышления, но как я понял очень сложно объяснить это в тексте на примере, практически невозможно.
Ищутся образы на слова и отображу примерные их связи.
Можно-> Возможность, реальность{1} (образ который описывается этими словами).
Носить -> Перемещать, передвигать, менять положение в пространстве{2}.
Вода -> Голубая, жидкая, мокрая, течет{3}.
В -> далее контейнер, что-то, во что, что-то помещается {4}.
Решето->дырявое, ситце, друшлак, пропускает жидкость, пропускает маленькие частицы {5}.
А тут зависит от личного опыта и вообще существования знаний о решете, или чем-то схожим с решетом. У меня лично есть опыт поведения воды в решете. Поэтому
{3}+{4}+{5} вызвало бы яркий образ: Утекает, убегает, мокро, пусто{10}. И как результат было бы нет.
Но допустим, что опыта прямого нет, но есть знания. То тут зависит от степени любопытства. Если можно пошалить, то ИИ бы попробовал налить воды, а потом еще раз и еще раз. Если нельзя шалить, то будет перебор по образам и дойдет до соотношения нести->вода->жидкая, нести->жидкая, решето>хранить->воду->! что-то пропускающее все вниз->хранить->жидкое! = ложь значит в конечном счете будет ложь.
Если нет ни опыта, ни знаний, то ИИ скорей всего посчитает решето ведром и нальет туда воды. Один раз, два, три и т.д., пока не поймет, что такое решето. Маленькие дети так и поступят.
Могу назвать удобный для вас вопрос: «Представьте куб, на который вы смотрите с фронтальной проекции. Его наклонили на 30 градусов, в верхней точке проделали отверстие и наливают воду. Какой угол коснется воды первым?»
Вот это реально сложный вопрос, требующий фантазии и воображения. Для его решения ваш призрак уведет весь фокус внимания в себя, и будет строить последовательности образов в воображении (вы не сможете смотреть на того кто задал вопрос или скорей всего даже с монитора уберете свой фокус, чтобы решить эту задачу). Но и здесь строить 3д сцену не нужно в прямом понимании. Суть в том, что мы представим куб, затем проекцию — квадрат, затем представим (найдем образ) наклона на 30 градусов, затем найдем образ и связь что вода течет вниз если лить сверху, затем найдем образ, что она будет заполняться снизу вверх. И представляя как вода поднимается и дойдет до угла, поймем куда она придет первой. Самое забавное, что все представления как она поднимается и так далее — это конечные образы. Лично я представил как поднимается нечто синее, скорей всего из игр на денди. Так как поднимающаяся синяя вода была в играх, в которые играл. Это мой опыт.
Чтобы детально смоделировать какой-то процесс нам нужно очень много ресурсов и это очень тяжело, особенно если мы не знаем как он работает. Яркий пример — попытки понять как работает ИИ. Голова ломается и ломается, постепенно открывая кусочки головоломки (создавая новые образы того или иного явления).
Не уверен, что мой ответ вас удовлетворит, но это все что я смог написать в текстом без глубокого анализа этого текста. Я боюсь, чтобы объяснить как поведет себя ИИ в этой ситуации мне не хватит и целой статьи.
По поводу беспорядка. В полном хаосе, я сомневаюсь, что интеллект вообще сможет сформироваться. Мы ищем повторы. Чтобы создался образ, нужно чтобы несколько раз информация повторилась. А человек стремится все наоборот упростить, так как есть у него такая особенность восприятия (о этом в других статьях). Скорей всего, человек, который видел всю жизнь беспорядок, будет наоборот создавать что-то новое, что-то более приятное — порядок.
Алфавит в данном контексте — это связанный список образов. Только элементами в нем являются не образы букв, а другие образы, которые и являются списками букв. И да, он однонаправленный.
А вот с прогнозированием я полностью согласен. ИИ обязан уметь прогнозировать. Но нужна ли для этого физика? Знание «почему гремит гром после молнии» изменит ли знание, что «гром гремит после молнии»? Нет. Мы можем знать, что будет, но почему — необязательно.
И я прочитал вашу статейку. Вы не представляете насколько мы близко мыслим. В приват)