Комментарии 18
Я правильно понимаю, что подобные статьи пишет программист, который профан в данной области, без системных знаний, пытается выдергивать теорию из вещей в которых он не понимает. Причем теорию с научно популярных книг, в которых описываются для массовой аудитории в очень упрощенном смысле. И бог с ним с программами. Но ведь какие заголовки вроде «Как работает мозг». И даже на это можно закрыть глаза. впечатляют комментаторы. Сейчас пошли программисты, которые даже в руках паяльник не держали, не знают как работает процессор. Складывают из высокоуровневых кубиков, незная как они работают. Мы живем во время когда первичная информация скрыта под слоем надстройки. И люди знают как работать на джаве. Но лезут в такие дебри, такие рекомендации дают.
Мне интересно, а автор который пишет программы с использованием Unity3D, хотя бы знает чем отличается барицентрический растеризатор от класического?! Автор знает как работает его смартфон?! Автор вообще в курсе о «проблеме отделимости»?! Или там чем отличаются сети Хопфилда от сетей Коско?!
Ни слова про астроциты которые тоже учавствуют в процессе, про нейромедиаторы, про нейротрансмитеры и еще 90% того чего есть. Но какие советы, какие громкие выводы делаются. Эффект Даннинга-Крюгера.
Разбирать модель и утверждать что-то — это тоже самое, что говорить что знаешь целиком целиком аэробус по бумажному самолетику.
К тому же эти модели ближе к простым алогритмам чем к живым нейронам. Т.е. в результате мы получаем логический операции XOR, AND с нелинейной логикой с задержкой по таймеру и асинхронной передачей сообщений. Зачем такие извороты, когда многие языки поддерживают все это с многопоточностью и более простыми моделями, которые делают тоже самое. Те же переключатели — работа мультиплексора/демультиплексора в схемах клавиатуры, которая перед вашим глазами. Автор не знает про RS-, D-, T-, JK- тригеры, чтоли?!
Автор и его подписчики хотя бы задумываются, что это излишняя усложненная концепция теории автоматов с идентичным результатом. Что над чем они так судорожно работают решатся алгоритмическим путем более быстро и что нет практической пользы от таких сложнозакрученных моделей?
Вот я читал всякое на форумах, а потом надо мной смеются коллеги. Один физик-ядерщик поржал над моими знаниями сказав «Меньше на хабре сиди» или практикующий хирург к которому я обращался, мол осуждающе «Ты это в интернете прочитал».
К тому же автор исходников не предоставляет. Т.е. сделана анимация все в 3ds Max
Мне интересно, а автор который пишет программы с использованием Unity3D, хотя бы знает чем отличается барицентрический растеризатор от класического?! Автор знает как работает его смартфон?! Автор вообще в курсе о «проблеме отделимости»?! Или там чем отличаются сети Хопфилда от сетей Коско?!
Ни слова про астроциты которые тоже учавствуют в процессе, про нейромедиаторы, про нейротрансмитеры и еще 90% того чего есть. Но какие советы, какие громкие выводы делаются. Эффект Даннинга-Крюгера.
Разбирать модель и утверждать что-то — это тоже самое, что говорить что знаешь целиком целиком аэробус по бумажному самолетику.
К тому же эти модели ближе к простым алогритмам чем к живым нейронам. Т.е. в результате мы получаем логический операции XOR, AND с нелинейной логикой с задержкой по таймеру и асинхронной передачей сообщений. Зачем такие извороты, когда многие языки поддерживают все это с многопоточностью и более простыми моделями, которые делают тоже самое. Те же переключатели — работа мультиплексора/демультиплексора в схемах клавиатуры, которая перед вашим глазами. Автор не знает про RS-, D-, T-, JK- тригеры, чтоли?!
Автор и его подписчики хотя бы задумываются, что это излишняя усложненная концепция теории автоматов с идентичным результатом. Что над чем они так судорожно работают решатся алгоритмическим путем более быстро и что нет практической пользы от таких сложнозакрученных моделей?
Вот я читал всякое на форумах, а потом надо мной смеются коллеги. Один физик-ядерщик поржал над моими знаниями сказав «Меньше на хабре сиди» или практикующий хирург к которому я обращался, мол осуждающе «Ты это в интернете прочитал».
К тому же автор исходников не предоставляет. Т.е. сделана анимация все в 3ds Max
Так напиши свою серию статей если не профан.
Это не публикация в научном журнале. Автор читает книги, разбирается в материале, делает выводы, допиливает свою модель, делится познаниями с сообществом в наглядной форме, а исходники пообещал предоставить в последней части статьи. Лично мне не раз хотелось просто взять и смоделировать «настоящую» нервную систему согласно своим представлениям о ее работе, но никогда руки не доходили. И я очень рад, что у кого-то руки дошли не только до моделирования, но и до написания статей по теме.
Не будьте как ваш знакомый физик-ядерщик, если можете — критикуйте конструктивно, это поможет и автору, и читателям.
Не будьте как ваш знакомый физик-ядерщик, если можете — критикуйте конструктивно, это поможет и автору, и читателям.
Это не публикация в научном журнале
делает выводы
Вот именно что на базе «ненаучного», делаются «научные».
Вот я могу посчитать в уме «2+2» и настольный калькулятор за пару баксов тоже может с аналогичным конечным результатом. И что значит теперь калькулятор работает на 100% идентично мозгу?! Вроде ответ очевиден и ответ принимается. Но в ситуации с подобными текстами на гиктаймс почему-то это не работает. Достаточно взять на выходных и пройтись по всем публикациям и комментариям за последние 2 года и убедиться в зазнайстве людей. А еще с каким размахом споры ведуться — собралась элита отечественной академии наук, не меньше.
Не будьте как ваш знакомый физик-ядерщик, если можете — критикуйте конструктивно, это поможет и автору, и читателям.
Поможет в чем?! Автор копипастит картинки и текста из книг. Тут критиковать придется оригинальных иследователей. А они в свою очередь именно работают непосредственно с объектами их направления. Но они не занимаются программированием как основной деятельностью. Автор «Белкин Андрей» ничего нового не предлагает. Я должен в таком случае, предложить трепарировать чужой череп что-ли или не вылазить из под МРТ?!
Здравствуйте!
Довольно давно слежу за темой на хабре и гиктаймс. Могу сказать, что представленное выше, по моему, первая попытка представить работающую модель нервной системы (не очередную нейросеть). Нейромедиаторы, триггеры и прочие элементы биологического процессов все же упомянуты, и более того частично смоделированы, если читать внимательно. Так же упоминаются и источники сигнала (к комменту ниже) — это рецепторы.
Выбранная платформа, насколько я понял, продиктована необходимостью визуализации без лишних трудозатрат.
Ну и то что данный материал является усложнением теории автоматов, это действительно верно! Ведь теория автоматов является сильным упрощением деятельности нервной системы.
Было бы здорово, если авторы статей по ИИ и биологии мозга поучаствовали в обсуждении материала, подсказали бы варианты развития недочеты. Возможно конструктивную критику бы предоставили.
От меня недочет: стоит лучше систематизировать материал. Начинайте с оглавления!
Довольно давно слежу за темой на хабре и гиктаймс. Могу сказать, что представленное выше, по моему, первая попытка представить работающую модель нервной системы (не очередную нейросеть). Нейромедиаторы, триггеры и прочие элементы биологического процессов все же упомянуты, и более того частично смоделированы, если читать внимательно. Так же упоминаются и источники сигнала (к комменту ниже) — это рецепторы.
Выбранная платформа, насколько я понял, продиктована необходимостью визуализации без лишних трудозатрат.
Ну и то что данный материал является усложнением теории автоматов, это действительно верно! Ведь теория автоматов является сильным упрощением деятельности нервной системы.
Было бы здорово, если авторы статей по ИИ и биологии мозга поучаствовали в обсуждении материала, подсказали бы варианты развития недочеты. Возможно конструктивную критику бы предоставили.
От меня недочет: стоит лучше систематизировать материал. Начинайте с оглавления!
Критикуйте пожалуйста по делу. «Крик души» ваш частое явление среди профессионалов, но на публику его обычно выносят вследствие психологических проблем и комплексов, связанных с профессиональной деятельностью.
Автору большое спасибо за статьи
Автору большое спасибо за статьи
Когда же уже писаки про искусственный интеллект поймут, что моделировать нервную систему — проще простого, и делать это можно хоть на Паскале, хоть на Баше?)
Гораздо сложнее (а на данный момент просто невозможно) — сделать, или хотя бы смоделировать — единую систему взаимодействия «нервной системы» и периферии, той самой которая формирует «раздражители», описанные в статье.
Пока человек не поймет, какими «типами данных» обрабатывается и пересылается информация — о реакциях на раздражители говорить рано, и до тех пор все статьи на эту тему звучат «я фантазирую что буду делать, когда изобрету аналог человеческого глаза». Осталась пара мелочей: всего лишь изобрести сенсор, шину передачи данных, способ передачи данных (вряд ли последовательная цифра тут подойдет), и CPU мощностью в мейнфрейм.
Гораздо сложнее (а на данный момент просто невозможно) — сделать, или хотя бы смоделировать — единую систему взаимодействия «нервной системы» и периферии, той самой которая формирует «раздражители», описанные в статье.
Пока человек не поймет, какими «типами данных» обрабатывается и пересылается информация — о реакциях на раздражители говорить рано, и до тех пор все статьи на эту тему звучат «я фантазирую что буду делать, когда изобрету аналог человеческого глаза». Осталась пара мелочей: всего лишь изобрести сенсор, шину передачи данных, способ передачи данных (вряд ли последовательная цифра тут подойдет), и CPU мощностью в мейнфрейм.
На ваш взгляд, про способ передачи данных, какой он? Параллельная цифра или сложная аналоговая? В одно время мне была интересна подобная тематика, на визуал бейсике писал даже какие-то нейроны которые учились, но увы так же как и все столкнулся с тем, что по сути вы и сказали. Хотел воплотить в железе что-то примитивное которое не жило по работе цикла и его ответвлений, но хотелось что-то более сложной, чем простейший нейрон — не хотелось получить: двигаться на источник света или отъезжать от препятствия и двигаться дальше. Хотелось что-то на порядок сложнее — принятие самостоятельных решений, которые влияли бы на опыт и на варианты действий. Что можно почитать по такой теме на русском языке?
Ученые над этим очень долго пудрят мозг.
Смотрите, когда говорят «раздражитель» и «реакция» в контексте ИИ, то почему-то всегда проецируют устройство и принцип работы живых существ на цифровую электронику. То есть хотят, чтобы сигнал воспринимался как живым организмом, но обрабатывался как компьютером. Это не совсем правильно.
В то же время в компьютерном мире, очень много таких «организмов» с интеллектом. Они существуют, ловят раздражители (какие-то файлы или события), отвечают реакцией, и даже немного учатся отличать события и придумывать новые реакции. Чем не искусственный интеллект?)
Но если мы хотим, чтобы наше изобретение вело себя как живой организм, то прежде всего изменения надо вносить в архитектуру нашего изобретения, а не в обработку. Она сама появится.
Ну вот например взять глаз, и его ближайший аналог — камеру. Может даже не человеческий глаз, а какой-нибудь фасеточный. От глаза в мозг идет пучок нервов, от камеры в девайс пучок проводов. Как вы думаете, что будет если случайно один нерв с глаза в мозг?) Глаз перестанет видеть? Или перестанет видеться какая-либо зона? Или перестанет видеться в цвете?
А что будет если обрезать один провод от камеры?) Вопрос риторический — камера потухнет.
Вы кстати заметили что у всех организмов глаза находятся на голове? Думаю неспроста. Думаю что на самом деле глаза, это вовсе не периферический сенсор, как например тактильные сенсоры, а часть мозга. И я так думаю, что если сравнивать устройство зрительной системы с компьютерной архитектурой, то ПЗС-матрица должна находиться в самом процессоре, и должна быть подключена непосредственно к его регистрам.
Почитать по такой теме вы можете лишь первые блины. Экспериментируйте сами.
Смотрите, когда говорят «раздражитель» и «реакция» в контексте ИИ, то почему-то всегда проецируют устройство и принцип работы живых существ на цифровую электронику. То есть хотят, чтобы сигнал воспринимался как живым организмом, но обрабатывался как компьютером. Это не совсем правильно.
В то же время в компьютерном мире, очень много таких «организмов» с интеллектом. Они существуют, ловят раздражители (какие-то файлы или события), отвечают реакцией, и даже немного учатся отличать события и придумывать новые реакции. Чем не искусственный интеллект?)
Но если мы хотим, чтобы наше изобретение вело себя как живой организм, то прежде всего изменения надо вносить в архитектуру нашего изобретения, а не в обработку. Она сама появится.
Ну вот например взять глаз, и его ближайший аналог — камеру. Может даже не человеческий глаз, а какой-нибудь фасеточный. От глаза в мозг идет пучок нервов, от камеры в девайс пучок проводов. Как вы думаете, что будет если случайно один нерв с глаза в мозг?) Глаз перестанет видеть? Или перестанет видеться какая-либо зона? Или перестанет видеться в цвете?
А что будет если обрезать один провод от камеры?) Вопрос риторический — камера потухнет.
Вы кстати заметили что у всех организмов глаза находятся на голове? Думаю неспроста. Думаю что на самом деле глаза, это вовсе не периферический сенсор, как например тактильные сенсоры, а часть мозга. И я так думаю, что если сравнивать устройство зрительной системы с компьютерной архитектурой, то ПЗС-матрица должна находиться в самом процессоре, и должна быть подключена непосредственно к его регистрам.
Почитать по такой теме вы можете лишь первые блины. Экспериментируйте сами.
Что за первые блины?
Ничего удивительного — я задавался теми же вопросами что вы и озвучили, прям один в один. На мой взгляд все равно придется использовать цифру и все идет к тому, чтобы производилась компьютерная обработка этих самых раздражителей. Например распознавание образов в сигнале с видео камеры, различать звук выстрела от петарды, акселерометр и гироскоп дадут положение в пространстве, ГЛОНАСС даст положение на местности (короткий маршрут и все такое) и т.д.
Ничего удивительного — я задавался теми же вопросами что вы и озвучили, прям один в один. На мой взгляд все равно придется использовать цифру и все идет к тому, чтобы производилась компьютерная обработка этих самых раздражителей. Например распознавание образов в сигнале с видео камеры, различать звук выстрела от петарды, акселерометр и гироскоп дадут положение в пространстве, ГЛОНАСС даст положение на местности (короткий маршрут и все такое) и т.д.
И зря. Компьютерная обработка хороша для компьютерных раздражителей и компьютерных же сенсоров. А вы снова применяете человеческий подход к цифровым датчикам.
Распознавание образов. Это не распознавание. Это сравнение с базой данных, при чем шаг вправо-шаг влево, и будет леопардовый диван. А чтобы леопардового дивана не случилось, база данных должна быть просто охренительно огромная. И огромная, именно по той причине что я уже говорил — она будет в компьютерном формате. А он жутко неоптимальный.
Звук выстрела от петарды — то же самое. Если вы введете в свои образы образец звука, то ваша система определит. Если конечно до этого в зрительную базу данных уже будет введен образ петарды. С этим на данный момент еще хуже, чем с леопардовым диваном — «окей, гугль»==«отлей в угол».
Я бы на вашем месте вначале определил какого результата я хочу добиться. Затем попытался понять, как бы я его добился. А потом попытался себя представить дельфином, собакой, кошкой, тараканом, и понять как бы я добился в результата в таком случае.
Но мне кажется, что мы говорим немного о разном. Я говорю именно об интеллекте со всеми присущими ему признаками. А вы говорите о пропатченном алгоритме работы какого-либо девайса.
Распознавание образов. Это не распознавание. Это сравнение с базой данных, при чем шаг вправо-шаг влево, и будет леопардовый диван. А чтобы леопардового дивана не случилось, база данных должна быть просто охренительно огромная. И огромная, именно по той причине что я уже говорил — она будет в компьютерном формате. А он жутко неоптимальный.
Звук выстрела от петарды — то же самое. Если вы введете в свои образы образец звука, то ваша система определит. Если конечно до этого в зрительную базу данных уже будет введен образ петарды. С этим на данный момент еще хуже, чем с леопардовым диваном — «окей, гугль»==«отлей в угол».
Я бы на вашем месте вначале определил какого результата я хочу добиться. Затем попытался понять, как бы я его добился. А потом попытался себя представить дельфином, собакой, кошкой, тараканом, и понять как бы я добился в результата в таком случае.
Но мне кажется, что мы говорим немного о разном. Я говорю именно об интеллекте со всеми присущими ему признаками. А вы говорите о пропатченном алгоритме работы какого-либо девайса.
Ну логика в этом есть, вот смотрите, цифровой датчик хорош тем, что информацию кодирует последовательностью цифровых сигналов или их например скважностью, периодом. Например сделали датчик касания, чем сильнее касание по шкале от 0 где полное касание до 255 максимальное сильное касание — позволит сделать девайс с довольно точным определением силы касания. По аналогии с другими датчиками, например ладонь робота — можно сделать 1000 точек с датчиками касания и мы можем получить профиль предмета которой касается эта ладонь робота. Конечно тут возникает главный вопрос — сколько будет стоить 1000 датчиков касания и каким образом, и сколько контроллеров обрабатывающих эти 0-255 понадобиться.
Что касается образов, тот тут могу с вами согласиться что да — диван надо в базу так сказать добавить и только потом происходит понимание что на снимке диван. Но в реальной жизни все же именно так и происходит — ребенок в детстве увидел машину, запомнил как она выглядит и какая форма у машины (её главные элементы чтобы понимать что это машина, а не велосипед к примеру), так же и здесь — робота надо научить и показать что вот смотри это диван, а вот это ложка. Ну если образно так представить все.
А так да вы верно подметили, я больше думаю о некоем девайсе который мог бы «башкой своей» соображать, а не о ИИ в целом. Что-то вроде урезанного варианта ИИ, если можно так выразиться…
Что касается образов, тот тут могу с вами согласиться что да — диван надо в базу так сказать добавить и только потом происходит понимание что на снимке диван. Но в реальной жизни все же именно так и происходит — ребенок в детстве увидел машину, запомнил как она выглядит и какая форма у машины (её главные элементы чтобы понимать что это машина, а не велосипед к примеру), так же и здесь — робота надо научить и показать что вот смотри это диван, а вот это ложка. Ну если образно так представить все.
А так да вы верно подметили, я больше думаю о некоем девайсе который мог бы «башкой своей» соображать, а не о ИИ в целом. Что-то вроде урезанного варианта ИИ, если можно так выразиться…
Боюсь что не только диван нужно добавить в базу, а еще и некоторые базовые умения абстрактно вращать этот диван, иначе его придется добавлять сотни раз с разных ракурсов. И уж явно не добавлять в виде массива точек.
Могу подсказать вам с чего начать разработку И.И.: сделайте ассоциативный язык образов на основе распознавания базовых геометрических фигур, и попробуйте перевести в этот язык какую-нибудь фотографию или просто образ чего-нибудь.
Вот например фотографию дивана можете записать как «большой прямоугольник в нижней части экрана, залитый бежевым цветом, по бокам этого прямоугольника находятся прямоугольники намного уже большого прямоугольника, и немного выше его, по центру большого прямоугольника нарисован круг размером примерно 20 см».
А затем попробуйте сделать обратный алгоритм восстановления пиксельной картинки со слов из записанного ранее файла.
И вот когда у вас восстановленная картинка будет хотя бы отдаленно напоминать диван, тогда можно будет вас поздравить с шагом вперед в области И.И.
Могу подсказать вам с чего начать разработку И.И.: сделайте ассоциативный язык образов на основе распознавания базовых геометрических фигур, и попробуйте перевести в этот язык какую-нибудь фотографию или просто образ чего-нибудь.
Вот например фотографию дивана можете записать как «большой прямоугольник в нижней части экрана, залитый бежевым цветом, по бокам этого прямоугольника находятся прямоугольники намного уже большого прямоугольника, и немного выше его, по центру большого прямоугольника нарисован круг размером примерно 20 см».
А затем попробуйте сделать обратный алгоритм восстановления пиксельной картинки со слов из записанного ранее файла.
И вот когда у вас восстановленная картинка будет хотя бы отдаленно напоминать диван, тогда можно будет вас поздравить с шагом вперед в области И.И.
Ну я подразумевал, хоть и не выразился точнее о том, что не просто добавить диван как фото, а именно как геометрические формы — потому что все диваны выглядят в целом практически одинаково, различаются мелкие детали. Как с машинами — есть определенные элементы и форма которая дает нам понимание что перед нами машина, а не мясорубка. А добавление объектов по фотографии, чтобы запоминать конкретный объект — абсолютно бесполезное занятие.
Интересный вариант, но все это очень сложно. Над такими вещами должны трудиться целые НИИ. У меня столько терпения нет и мозгов наверное)))
Интересный вариант, но все это очень сложно. Над такими вещами должны трудиться целые НИИ. У меня столько терпения нет и мозгов наверное)))
Это вы так думаете. Знаете… можно потратить целые НИИ, и человеко-месяцы на изобретение ручки чтобы писать в космосе, а можно взять простой карандаш за 5.50. Очень часто решение лежит на виду, а люди тратят время на решение придуманных самими же собою проблем.
Я сейчас в процессе завершения постройки умного дома с нуля (т.е. с фундамента), через месяц-два буду посвободнее, приведу в божеский вид те наработки что у меня есть, и куда-нибудь выложу, уверен, мы с вами найдем общие интересы :)
Я сейчас в процессе завершения постройки умного дома с нуля (т.е. с фундамента), через месяц-два буду посвободнее, приведу в божеский вид те наработки что у меня есть, и куда-нибудь выложу, уверен, мы с вами найдем общие интересы :)
Может быть вы и правы, но ресурсов и возможностей у них явно больше. А так да, иногда решение лежит на поверхности и нужно просто догадаться что нужно сделать так и потом вот так. У меня был случай я бился над одним куском программы неделю где-то. Бессонные ночи, сбился график, не могу никак победить несколько процедур — результат на выходе не такой какой мне надо. Решение оказалось чисто случайным — проснулся в 7 утра, налил кофе, открыл код и просто на него посмотрел — меня осенило, добавил всего одну переменную и немного переделал несколько процедур и все — результат выдавался такой который нужно.
Выкладывайте конечно, я думаю это будет интересно не только мне. Я далеко не профи в этой теме, но если силы есть стараюсь быть хотя бы в курсе.
Выкладывайте конечно, я думаю это будет интересно не только мне. Я далеко не профи в этой теме, но если силы есть стараюсь быть хотя бы в курсе.
Думаю что на самом деле глаза, это вовсе не периферический сенсор, как например тактильные сенсоры, а часть мозга.
Можно не думать, а так оно и есть. Ну может не совсем часть мозга, но под сетчаткой есть собственная простая нейронная сеть которая выполняет предварительную обработку сигналов с фоточувсвительных рецепторов(палочек и колбочек) прежде чем передавать по зрительному нерву дальше в мозг.
Вопрос только считать ли эту простую сеть частью мозга вынесенной на периферию? Или это все-таки часть глаза как сложного сенсора? А так что первичной обработкой зрительной информации занимается сам глаз — это уже установленный факт.
Но в компьютерной камере собственно все тоже самое — никто не тянет по кабелю миллионы контактов от каждой ячейки ПЗС-матрицы — всегда непосредственно рядом с матрицей стоит хотя бы простейший DSP или даже простенький, но относительно полноценный микропроцессор, который так же проводит первичную обработку и по кабелю в компьютер уже передает готовый видеопоток в одном из стандартных форматов, а не сырые данные по уровню заряда в каждой из ячеек. Опционально — видеопоток идет уже сжатый по одному из эффективных алгоритмов компрессии с потерями.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Симулятор нервной системы. Часть 2. Модулируемый нейроэлемент