Просмотр полной версии : About AI (о ИИ)...
http://ai.obrazec.ru/forum/images/newbrand.jpg
От автора.
Решил написать вот такую статейку о искусственном интелекте,что это такое, откуда пошло и тп,а то многие говорят(в основном исключительно из игр) про него,да немногие понимают,что за этим стоит.
Немного теории.
Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus — что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) — ИИ (AI) обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека.
Искусственный интеллект, лежащий в основе искусственных самоосознающих систем, был назван "сильным ИИ" (Strong AI). Многие современные специалисты считают создание сильного ИИ поиском "философского камня".
Первые существенные успехи ИИ, хорошо показавшиеся себя на практике, связаны со "слабым ИИ" (Weak AI) - созданием систем, заменяющих человека или помогающих ему в определенных чаще всего узких предметных областях.
Истоки (с чего все начиналось).
Впервые термин "искусственный интеллект" был введен в научную практику летом 1956 года, когда в г. Дартмусе (США) по инициативе известного американского специалиста по теории и практике ЭВМ Джона Маккартни собрались многие "крестные отцы" кибернетики – К. Шеннон, М. Минский, Г. Саймон, А. Ньюэлл и другие – с целью обсудить возможность реализации проекта создания искусственного интеллекта.
Участники дартмусской конференции 1956 года не могли обойти вниманием одну более раннюю работу, прямо относящуюся к проблематике искусственного интеллекта (хотя этот термин в ней не использовался) – статью видного английского математика Алана Тьюринга "Computing machinary and intelligence". Октябрь 1950 года – это вторая (а исторически первая) дата возникновения исследований по искусственному интеллекту. В этой статье А. Тьюринг сформулировал свой знаменитый тест, согласно которому компьютер демонстрирует интеллектуальное поведение в том случае, если он способен действовать так, что наблюдатель не в состоянии решить, имеет ли он дело с компьютером или с человеком.
Философские аспекты искусственного интеллекта.
Основная философская проблема в области искусственного интеллекта – возможность или не возможность моделирования мышления человека.
Направления исследований.
В зависимости от того, какие процессы мышления моделируются, выделяют несколько принципиально разных подходов к ИИ. С одной стороны, можно назвать мозг человека совокупностью множества клеток-нейронов и моделировать поведение этой массы с помощью программы или какого-нибудь аппаратного устройства. Такой подход лег в основу нейрокибернетического направления в ИИ, в рамках которого успешно решаются многие задачи распознавания (распознавание образов, OCR и др.) и классификации (фильтрация СПАМа, определение тематики текстов и др.), для которых не существует известного алгоритма решения. Нейросетевые модули сначала обучаются на значительном количестве примеров, после чего начинают сами решать задачи подобного класса.
Нейрокибернетическому подходу противоположен символьный или семиотический подход: моделируются высокоуровневые процессы и принципы мышления человека. Основы такого подхода создал Аристотель, который утверждал, что в основе рассуждений всех людей лежат некоторые общие принципы. Позже эти принципы были выделены и изучены в рамках логики.На базе символьного подхода построены многие экспертные системы, основанные на знаниях экспертов, представленных в явном формализованном виде.
Кроме двух основных направлений, есть другие подходы к построению интеллектуальных систем.
Среди них важен эволюционный, основанный на принципе естественного отбора и эволюции. Построенные в соответствии с этим принципом алгоритмы называются генетическими алгоритмами: берется некоторое количество решений, удовлетворяющих условию задачи, и определенным образом проводится "скрещивание" или мутация, после чего для дальнейшего рассмотрения выбираются только те решения, которые оптимальны в плане некоторого критерия.
Также существует так называемый эмерджентный подход к ИИ, который основан на возникновении феномена интеллектуальности в результате взаимодействия большого количества неинтеллектуальных подсистем.
Применение ИИ.
В первую очередь с помощью искусственного интеллекта надеются решить многие наболевшие человеческие проблемы, одна из которых - постоянно растущие объемы информации, которые нужно эффективно накапливать и обрабатывать.
Другой круг вопросов, связанных с ИИ - робототехника, достижения которой уже давно используются на предприятиях, а недавно начали проникать и в повседневную жизнь.
Разработчики компьютерных игр вынуждены применять ИИ той или иной степени проработанности. Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двухмерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.
Методы распознавания образов, (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.
И многое,многое другое...
Эпилог.
Наверное,это все.Конечно,я о многом не рассказал,но обо всем в нашем мире можно говорить до бесконечности.Хочу еще раз подчеркнуть,что я просто рассказывал о основах в этой области,которые, думаю, должны знать все и что это статья направлена на ознакомление.
Ресурсы для ознакомления.
http://www.raai.org/-Российская ассоциация искусственного интеллекта.
http://prof9.narod.ru/-статьи.
http://www.rriai.org.ru/-статьи.
http://ai.obrazec.ru/-статьи.
В написании статьи пользовался:
http://ru.wikipedia.org/
http://ai.obrazec.ru/
статья написана как введение,поэтому ознакомляйтесь,кто не знает,но интересуется
надеюсь,что многим она будет интересна и понравится
на мой взгляд,я разобрал все основные моменты,единственное,возмо жно,стоило затронуть тему роботов
Хорошая подборка материала, для примерного представления о том что это такое. ИИ, нейросети и нечёткая логика очень интересная штука, но довольна таки сложная, без математического склада ума и логического мышления заниматься этим не стоит. Сам увлекаюсь этой темой, но пока только в теории (на практике только связывался с программированием простых моделей экспертных ситсем в fuzzyclips и создания моделей нейросетей в NNW)
Сейчас залью очень хорошие книги по этой теме, которые я сам читал(некоторых в интернете нет, ну или очень сложно найти=) )
-=lebed=-
03.11.2008, 23:57
Угу капчи бы распозновать правильно компом было бы неплохо... ;-)
P.S.ТС + за статью.
Вот, как и обещал, залил очень хорошие книги по теме.
Алтунин - Модели и алгоритмы принятия решений в нечётких условиях
Формат: chm
Барский - Нейронные сети - распознавание, управление, принятие решений
Формат: pdf
Батыршин - Основные операции нечёткой логики и их обобщения
Формат: pdf
Гаврилова - Базы знаний интеллектуальных систем
Формат: djvu
Гайдышев И. - Анализ и обработка данных. Специальный справочник
Формат: djvu
Головко - Нейронные сети - обучение, организация и применение
Формат: djvu
Гриняев С.Нечёткая логика в системах управления
Формат: pdf
Заенцев - Нейронные сети - основные модели
Формат: pdf
Закревский - Логика распознования
Формат: djvu
Ярушкина - Нечеткие гибридные системы
Формат:djvu
Общий размер архива: 21.9 Мб
Скачать (http://www.biomechanica.by.ru/ai.rar)
Underwit
04.11.2008, 00:41
Тоже интересна эта тема. Есть гига 3-4 книжек в том числе и на английском про ИИ, нечёткую логику и нейронные сети. Постараюсь на днях выложить наиболее интересные.
За статью +
Искусственный интеллект. Современный подход.
Автор: Стюарт Рассел, Питер Норвиг
Год: 2006
Страниц: 1408
Формат: DjVu
Размер: 17.3 mb (rar + 3%)
Качество: отличное
Язык: русский
В книге представлены все современные достижения и изложены идеи, которые были сформулированы в исследованиях, проводившихся в течение последних пятидесяти лет, а также собраны на протяжении двух тысячелетий в областях знаний, ставших стимулом к развитию искусственного интеллекта как науки проектирования рациональных агентов. Теоретическое описание иллюстрируется многочисленными алгоритмами, реализации которых в виде готовых программ на нескольких языках программирования находятся на сопровождающем книгу Web-узле.
Книга предназначена для использования в базовом университетском курсе или в последовательности курсов по специальности. Применима в качестве основного справочника для аспирантов, специализирующихся в области искусственного интеллекта, а также будет небезынтересна профессионалам, желающим выйти за пределы избранной ими специальности. Благодаря кристальной ясности и наглядности изложения вполне может быть отнесена к лучшим образцам научно-популярной литературы.
Скачать (http://ai.obrazec.ru/books/ai_sp_2-iz(rn).rar)
Интеллектуальные робототехнические системы
Курс посвящен основам теории и методологии создания интеллектуальных систем и робототехнических комплексов. Даются примеры создания интеллектуальных систем и решения робототехнических задач.
Рекомендовано для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальностям в области информационных технологий.
В курсе излагаются основы теории интеллектуальных систем: представление знаний, методы поиска решений. Даются методология и примеры создания экспертных систем. Рассматриваются основы теории распознавания изображений и системы распознавания изображений, общение с ЭВМ на естественном языке и системы речевого общения.
Излагаются основы теории решения робототехнических задач, включая элементы искусственного интеллекта при выполнении технологических операций. Распознавание качества обрабатываемой поверхности, определение геометрических параметров при распознавании сложных поверхностей. Построение систем управления специальных роботов-станков с элементами искусственного интеллекта при выполнении обработки сложных поверхностей.
Тыкать (http://www.intuit.ru/shop/product.xhtml?id=2493372)
ЗЫ раз роботов не затронул,пусть хоть так будет
От автора.
В виду того,что эта статья,написанная о ИИ, перешла в обсуждение нейронных сетей(оно и понятно:Нейронные сети-это одна из успешных и более развитых частей ИИ,да и сама она больше всего удовлетворяет тематике форума),я решил написать еще вводный курс и о них.
Немного теории.
Нейронные сети (НС) — математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге при мышлении, и при попытке смоделировать эти процессы.
О биологическом нейроне.
Нервная система человека состоит из нейронов . Нейроны связаны между собой нервными волокнами, которые передают электрические импульсы. Все "мыслительные" процессы в человеческом организме реализованы как передача электрических импульсов между нейронами.
http://www.gotai.net/documents/images_nn-007/Image6.gif
Как устроен нейрон? У каждого нейрона есть отростки - дендриты и аксон. Дендриты и аксон - это и есть те самые нервные волокна. По дендритам передаются "входящие" импульсы, которые нейрон получает от других нейронов, по аксону - "исходящие" импульсы, которые нейрон отправляет другим нейронам. Сила импульса зависит от синапсов: через них аксон связывается с дендритами других нейронов. Синапс - это переходник, соединяющий дендриты нейрона с аксонами других нейронов.
Вторая функция "переходника" - это усиление сигнала. Синапс не просто передает импульс, он усиливает его, при прохождении через синапс сила импульса увеличивается в несколько раз. Множитель увеличения силы импульса принято называть весом синапса.
Что происходит, когда в нейрон поступают импульсы? Когда они одновременно поступают в нейрон по нескольким дендритам, их импульсы от каждого дендрита суммируются. Если суммарный импульс превышает какое-то значение (так называемый "порог"), то нейрон возбуждается и посылает собственный импульс, который передается по аксону. Вес синапса - непостоянная величина, она может изменяться, и в зависимости от этого изменяется и характер нашего нейрона.
Математическая модель.
Как представить человеческий нейрон в виде математической модели? Это будет функция, которой передается N параметров - это дендриты. Wn - это вес синапсов каждого дендрита. Для простоты будем считать, что дендритов имеется три. К синапсам поступают импульсы силы X1, X2, X3. После прохождения синапсов к нейрону поступают импульсы силы W1*X1, W2*X2, W3*X3. Суммарный полученный импульс равен S = W1*X1+ W2*X2+ W3*X3. Сила исходящего импульса задается некоторой функцией F(S) = F(W1*X1+ W2*X2+ W3*X3).
http://www.gotai.net/documents/images_nn-007/Image8.gif
Обучение сети.
Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что, в случае успешного обучения, сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке.
Рассмотрим пример обучения сети на примере изучения алфавита(капча :D ):
Обучение нейронной сети похоже на обучение ребенка - мы показываем ему букву "А" и спрашиваем, что это за буква. Ребенок ответил неправильно - нужно сказать, что ему показали букву "А". Так будем повторять, пока ребенок не запомнит все буквы алфавита, и точно так же происходит процесс обучения нейронной сети.
Обучение сети заключается в том, чтобы подобрать значения весов так, чтобы сеть выдавала правильные ответы. Например, чтобы не получилось так, что на входе изображение буквы "L", а сеть сообщает, что ей передали значение "G". Обучение нейросети - это очень сложный процесс, потому что на практике количество весов может составлять 10-20 тысяч. Практически для каждой архитектуры нейронной сети разработаны специальные алгоритмы обучения, которые позволяют относительно быстро подобрать веса сети. Например, для обучения сети перцептрона используется метод Error Back Propagation (EBP) - метод обтачного распространения ошибки.
Примерно так выглядит искусственный нейрон:
http://ai.obrazec.ru/photos/Image39.gif
Вернемся к примеру обучения сети английскому алфавиту. Пусть имеется база данных, содержащая картинки - наборы изображений букв. На вход нейронной сети передаем изображение буквы "D", а в ответ получаем какой-нибудь символ. Сначала ответ будет неправильным - это нормально, так как сеть еще ничего "не знает". Мы-то знаем правильный ответ, а сеть - нет, поэтому нужно сообщить ей, какую букву мы ей показали. Для этого на внешнем выходе, который ассоциируется с буквой "D", устанавливаем максимальный уровень сигнала - (0,0,0,1,0,0…). Буква "D" - четвертая в алфавите, поэтому четвертая компонента вектора будет равна 1, все остальные - 0. Можно так повторить все 26 раз, а можно использовать алгоритм EBP.
Сначала вычисляем разницу между полученным ответом и правильным ответом (получим вектор ошибки), а затем, согласно алгоритму EBP, вводим необходимые поправки в веса сети. Одну и ту же букву можно повторять несколько раз, пока сеть не будет ее узнавать с вероятностью 100% - вот так тренируется сеть. После многократного повторения система весов сети стабилизируется и сеть начинает давать правильные ответы почти на все вопросы. При работе с нейронными сетями нужно помнить, что сеть может ошибаться - это нормальное явление, и человеку точно так же свойственно ошибаться. В процессе обучения суммарное количество ошибок постепенно уменьшается. Когда количество ошибок равно 0 (или очень близко к этому значению в процентном соотношении), сеть считается обученной - ее можно использовать.
"Умственные" способности сети, как и человека, зависят от образования - того набора данных, которые получила сеть в процессе обучения. Наша сеть может отлично знать английский алфавит, но если вы передадите ей на вход изображение буквы "Б", сеть или ничего не ответит, или ответ будет неправильным. Изображения буквы "Б" не было в той базе данных, которая использовалась для обучения сети. Обучение сети - это очень сложный процесс, который во многом зависит от той самой базы данных: чем больше примеров в базе, тем лучше будет работать сеть.
Сразу после обучения сеть находится в полной готовности к использованию. И на данном этапе нужно понимать, что сеть - это не простая база данных, содержащая информацию из некоторой предметной области. Нейронная сеть, как и человеческий мозг, может "думать", то есть правильно реагировать на те ситуации, в которых она не была в процессе обучения. И чем, полнее база данных примеров, тем больше вероятность правильных действий сети. Если нашей сети передать изображение буквы "D", написанное другим шрифтом, сеть сама "додумается", что мы передали ей изображение именно этой буквы, а не какой-нибудь другой. Система весов сети хранит довольно много информации о написании букв (и об отклонениях от нормы), поэтому сеть может дать правильный ответ.
Использование и применение сети.
На практике нейронные сети используются для решения трех типов задач: классификации, поиска зависимостей и прогнозирования. Пример задачи классификации - это та же задача распознавания текста. Распознавание текста - это самая тривиальна задача, которую может решить нейронная сеть. Более серьезное ее применение - это экспертные системы.
Экспертная система выступает в роли эксперта, с которым мы советуемся. В некоторых странах врач не может назначить лечение, отличное от того, которое было предложено экспертной системой: доктор подает на вход системы симптомы болезни и результаты анализов больного, получает диагноз и указания о необходимом лечении. Кстати, медицинские диагностические системы - это тоже пример нейронной сети. Сеть учитывает множество входящий параметров, в том числе кардиограмму, энцефалограмму и т.д.
Следующий пример нейронной сети, которая занимается прогнозированием - это программы определения перспективности предприятий, которые используются в основном в банках для определения степени риска при предоставлении предприятию кредита.
Задачи поиска зависимости - это тоже прерогатива нейронных сетей. Сеть поиска зависимостей может за пару секунд выучить таблицу умножения или выяснить финансовые возможности, скрытые от зорких глаз методов статистики. Правда, для второй задачи понадобится намного больше времени, чем для обучения таблице умножения.
З.Ы.
Наверное,это все,мой маленький экскурс закончен,вроде рассказал о всех основах и понятно,даже для тех,кто слышит об этом впервые.
Рекомендую посетить и почитать:
http://ai.obrazec.ru/-статьи
http://www.gotai.net/documents/doc-nn-007.aspx-статьи
http://www.intuit.ru/department/ds/neuronnets/-лекции
http://www.orc.ru/~stasson/neurox.html-статьи,книги
В создании статьи пользовался:
http://ru.wikipedia.org/
http://www.gotai.net/documents/doc-nn-007.aspx
Underwit
15.11.2008, 22:26
Книги
Введение в искусственный интеллект
Смолин Д.В.
Скачать (http://rapidshare.com/files/160893132/___ae______________________________.rar)
--------------------------------------------------------------------------------------------
Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов.
Поспелов Д.А.
Скачать (http://rapidshare.com/files/160892691/__ae_________________ae____.rar)
--------------------------------------------------------------------------------------------
Underwit
15.11.2008, 22:40
Кста вот ещё вспомнил про Breve http://www.spiderland.org/
Вообщем типо симулятор искусственного интеллекта.
ТЕСТ ТЬЮРИНГА.
Начало эры искусственного интеллекта приходится на середину прошлого века, когда Алан Тьюринг в своей работе "Может ли машина мыслить?" (оригинальное название - Computing Machinery and Intelligence) сформулировал критерий интеллектуальности, который до сих пор остается основным определением этого понятия.
На самом деле любая попытка сформулировать четкое определение понятия "интеллект" обречена, потому что нам не известна природа интеллектуальности. Если задаться простым вопросом о том, является ли кошка интеллектуальным существом, то и здесь ответы будут неоднозначными. Единственное действительно интеллектуальное существо, в котором нельзя сомневаться - это человек. Поэтому Тьюринг предложил для определения интеллектуальности компьютерной системы проводить сравнение этой системы с заведомо интеллектуальным существом - человеком.
Однако всем ясно, что нельзя строить сравнение интеллектуальности человека и ЭВМ на основе какого-то стандартного набора тестов наподобие IQ, так как не составит проблем написать компьютерную программу, которая знала бы ответы и принципы решения конечного числа известных задач. Поэтому сравнить способности ЭВМ со способностями человека сможет только другое заведомо интеллектуальное существо - человек-наблюдатель.
Тест Тьюринга проводится в виде эксперимента следующим образом: в разные комнаты помещаются компьютерная система, претендующая на интеллектуальность и подлежащая тестированию, и человек-испытуемый. В третьей комнате находится человек-наблюдатель, который может общаться с двумя испытуемыми с помощью текстовых сообщений (с помощью IRC или ICQ). Задача наблюдателя состоит в том, чтобы в ходе беседы обнаружить, в какой комнате находится человек, а в какой - компьютерная система. Система признается интеллектуальной, если в результате серии экспериментов наблюдателю (или нескольким наблюдателям) удается однозначно отличить компьютерную систему от человека.
ПРИЗ ЛЕБНЕРА.
В 1990 году был учрежден приз Лебнера: проводятся ежегодные соревнования на прохождение теста Тьюринга, выдается приз размером в $2 тыс. за самую удачную (по мнению жюри) программу и $25 тыс. за программу, которая ввела бы жюри в заблуждение. Дополнительный приз в $100 тыс. обещан программе, которая пройдет полный аудиовизуальный тест Тьюринга, но эксперты скептично относятся к вероятности того, что в ближайшее время этот приз кто-то получит. До сих пор вручались лишь бронзовые медали, они же поощрительные призы, программам, которые продемонстрировали лучшие результаты в беседе с членам жюри.
Если кому интересна эта тема и кому есть что сказать-просьба тоже выкладывать интересный материал или ссылки на книги и тп
Роботы.
http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/05/HONDA_ASIMO.jpg/200px-HONDA_ASIMO.jpg
Другой круг вопросов, связанных с ИИ - робототехника, достижения которой уже давно используются на предприятиях, а недавно начали проникать и в повседневную жизнь.
Робот (от чешск. robota) — Автоматическое устройство с антропоморфным действием, которое частично или полностью заменяет человека при выполнении работ в опасных для жизни условиях или при относительной недоступности объекта.
История возникновения слова.
Слово «робот» было придумано чешским писателем Карелом Чапеком и его братом Йозефом и впервые использовано в пьесе Чапека «Р.У.Р.» («Россумские универсальные роботы», 1921). До появления промышленных роботов считалось, что роботы должны выглядеть подобно людям.
Надо сказать, что роботы Чапека были не механическими, а биологическими существами. Просто у них отсутствовали некоторые человеческие функции, в частности -- способность влюбляться, а значит -- и желание продолжать свой род. В произведении фантаста роботы преодолели этот недостаток и стали неотличимы от людей.
Интересные факты.
В 1981 году Кензи Урада, рабочий завода Kawasaki стал первой официальной жертвой, погибшей от руки робота. С этого времени число жертв роботов растет, несмотря на внедрение усовершенствованных механизмов безопасности.
18 марта 2008 года 81-летний австралиец стал первым человеком, который покончил жизнь самоубийством при помощи робота, которого сам собрал согласно схемам, взятым из сети Интернет.
Повсеместные роботы.
Роботы-пылесосы - это только один пример использования робототехнических средств в быту. На самом деле понятие "робототехника" уже давно потеряло свой романтический ореол: на производстве повсеместно используются роботы, которые автоматизируют процесс изготовления и сборки продукта. И еще больше впечатляет то, что создание многих современных изделий просто невозможно без роботизированных конвейеров сборки. Например, электронные компоненты и платы могут быть настолько компактными и хрупкими, что доверить их сборку человеку чревато непоправимыми последствиями.
Промышленные роботы часто внешне имеют мало общего с человеком. Помимо промышленных роботов, за последние годы в мире народились домашние роботы, по облику похожие на человека или домашних животных. Лидером в этой области является компания Sony, выпустившая в 1999 году робота-собаку AIBO (англ. Artificial Intelligence Bоt). Сейчас в линейку AIBO входит робот-кошка AIBO ERS-7 - весьма мощный компьютер со специализированным программным обеспечением, поставляемым на картах памяти Memory Stick.
Владелец "собачки" может выбрать режим воспитания питомца, и тогда его (робота) возможности будут расти по мере жизни и в зависимости от окружения будет формироваться определенный характер. А можно поселить у себя дома уже готовое "воспитанное" существо, которое умеет реагировать на команды и выполнять полезные действия, к примеру сообщать владельцу о пришедшей электронной почте, фотографировать и сохранять в памяти или посылать по электронной почте фотографии, заменять будильник и т.д.
Следующим логическим шагом по применению ИИ должно стать создание бытовых человекоподобных роботов. Многие компании уже работают над этим и даже создали экспериментальные прототипы. Например, SONY Qrio умеет танцевать (в том числе в коллективе с такими же роботами), дирижировать оркестром, бегать на двух конечностях, вставать на ноги после падения и т.д.
Технологический прогресс за последние десятилетия привел к появлению целого ряда «умных» машин, которые с течение времени только повышают свои «интеллектуальные» способности. Одновременно с этим происходит и расширение профессиональных навыков роботов – они учатся управлять автомобилем, помогать в уходе за пожилыми и больными, и даже осваивают целый ряд военных специальностей: разведчики, саперы, пехотинцы и пр. В связи с этим крайне необходимо интегрировать все более умелых роботов в человеческое общество, и для этого необходимо, по мнению Вендела Уолока, специалиста по этике Йельского Университета, и Колина Алена, историка и философа Университета Индианы, реализовать шесть правил, которые снизят опасность, исходящую от умнеющих роботов.
Правило первое: не доверять роботам задач, которые связаны со значительным риском для общества. Другими словами, действия роботов должны быть предсказуемыми, а возможность катастроф сведена к минимуму. Однако уже сейчас поведение вычислительных систем не всегда возможно прогнозировать, а в будущем, по мере усложнения интеллектуальных способностей роботов и компьютеров, их «самостоятельность» будет только повышаться.
Правило второе: ни при каких условиях не доверять роботам оружие, и/или не предоставлять им управление вооружением. К сожалению, предотвратить появление боевых роботов невозможно – уже разработаны и поставлены на вооружение полуавтономные роботизированные установки, в небо подняты беспилотные летательные аппараты, а несколько единиц боевых роботов были посланы в Ирак, пусть и для ознакомления с их возможностями.
Правило третье: соблюдение трех законов робототехники Азимова. Знаменитые законы Айзека Азимова должны обеспечить безопасное сосуществование роботов в человеческом обществе, избежать несчастных случаев и злоупотребления роботами своими возможностями. Однако подводным камнем является тот факт, что Азимов специализировался на научной фантастике и не имел опыта в роботостроении, а значит, его законы лишены научной базы. Более того, сам автор в своих произведениях описывает ситуации, когда сформулированные им правила перестают работать в нужном направлении.
Правило четвертое: программирование роботов с учетом целого ряда условий и принципов. Одним из таких принципов должен являться принцип максимально полезных действий – то есть, выбирать из целого ряда возможных поступков лишь те, которые принесут пользу как можно большему количеству людей. С другой стороны, следуя этому принципу робот может принести в жертву жизнь одного человека, чтобы спасти жизнь пятерых. Сегодня же ни один врач не способен за счет убийства одного человека спасти жизнь и здоровье других пациентов, реализация столь высоких моральных качеств – одна из главных проблем, которая встанет перед робототехниками в будущем.
Правило пятое: постоянное обучение роботов. Это позволит «умным» машинам гибко изменять свое поведение с течением времени, анализировать собственные действия, выбирая из них правильные и ошибочные. Впрочем, достижение указанной цели невозможно без целого ряда технологических прорывов, ведь уровень развития современной науки не позволяет создавать действительно мыслящих и анализирующих роботов.
Правило шестое: наделение роботов основным набором эмоций. Подобная «функциональность» крайне необходима для интеграции роботов в человеческое общество – машины должны с легкостью распознавать эмоции человека, на основании чего выбирать собственную стратегию поведения. Ведь не секрет, что значительная часть информации, необходимой для успешного общения человека с себе подобными, передается за счет выражения лица, языка жестов – все это должны с легкостью воспринимать и роботы. И хотя эта задача очень сложна в реализации, уже сейчас наблюдаются подвижки в создании роботов, способных распознавать эмоции. То есть, задача не является невыполнимой.
http://www.3dnews.ru/news/shest_pravil_idealnogo_robota/
Google Reader
05.02.2009, 01:16
']Вот, как и обещал, залил очень хорошие книги по теме.
Алтунин - Модели и алгоритмы принятия решений в нечётких условиях
Формат: chm
Барский - Нейронные сети - распознавание, управление, принятие решений
Формат: pdf
Батыршин - Основные операции нечёткой логики и их обобщения
Формат: pdf
Гаврилова - Базы знаний интеллектуальных систем
Формат: djvu
Гайдышев И. - Анализ и обработка данных. Специальный справочник
Формат: djvu
Головко - Нейронные сети - обучение, организация и применение
Формат: djvu
Гриняев С.Нечёткая логика в системах управления
Формат: pdf
Заенцев - Нейронные сети - основные модели
Формат: pdf
Закревский - Логика распознования
Формат: djvu
Ярушкина - Нечеткие гибридные системы
Формат:djvu
Общий размер архива: 21.9 Мб
Скачать (http://www.biomechanica.by.ru/ai.rar)
Выложите пожалуста книгу Головко - Нейронные сети - обучение, организация и применение
Формат: djvu
или по возможности полный архив
долгое время обдумывал статью на этот вопрос, точнее ее сочинял. потом забил, а потом обнаружил похожую здесь...
http://forum.antichat.ru/thread90137.html
я думаю, и эта статья тебя заинтересует из той же серии
Тест Тьюринга исследует только внешнее выражение человекоподобной разумности машины. За подробностями: http://ru.wikipedia.org/wiki/Китайская_комната
http://www.membrana.ru/themes/robots_and_ai/
http://www.eternalmind.ru/index.php?option=com_content&task=category§ionid=1&id=136&Itemid=2
Тест Тьюринга исследует только внешнее выражение человекоподобной разумности машины.
да, но это основное с чего нужно начинать
Тест Тьюринга исследует только внешнее выражение человекоподобной разумности машины. Тут как в физике, материально то что можно зафиксировать и/или измерить.
По сути мы об интеллекте можем судить только по его внешним проявлениям.
Информация нематериальна, аналогии с физикой неуместны.
В случае искусственного интеллекта мы можем покопаться в коде и понять, насколько машина самостоятельна и насколько строго её поведение детерминировано создателем.
Информация нематериальна, аналогии с физикой неуместны.
В случае искусственного интеллекта мы можем покопаться в коде и понять, насколько машина самостоятельна и насколько строго её поведение детерминировано создателем. Ещё неизвестно, самостоятелен ли человек, и насколько можно говорить о человеческой разумности ;)
Тут имхо только вариант, отталкиваться от теста Тьюринга и считать разумным всё обладающее человекоподобным мышлением.
Ещё неизвестно, самостоятелен ли человек, и насколько можно говорить о человеческой разумности ;)
Тут имхо только вариант, отталкиваться от теста Тьюринга и считать разумным всё обладающее человекоподобным мышлением.
полностью согласен, хорошо это показывает пример с кошкой
Когда то посвятил этой теме, очень большое количество времени....
Бредни 4 летней давности, в то время у меня не было внешних источников, логические выводы приходилось делать самому
Первая запись
11.06.2006
Домыслы:
нейронные сети+семантический уровень представления
Т.е. каждый участок (регистр) памяти отвечает за состояние ячейки памяти и моделирует свое рассуждение на семантическом (смысловом) уровне, исходя из различных состояний регистра памяти.
=> можно смоделировать(!!!), но .. есть одно но, это мотивация представления. надо бы почитать философию вирусов, может быть там что то найду...ведь это первая удачная попытка создать жизнь(пусть слишком примитивную но.. в этом что есть!)
Да идеи возникли после прочтения этой статьи. Комп. вирусы действуют точно также как органические. Т.е. вписывают часть програмного кода в то место в для которого программе жизненно необходимо чтобы нормально функционировать. И начинают размножаься тем самым заражая программу изнутри.
думаю я на правильном пути..
Нейронные сети(ведь это участки памяти)- соединенные по каким то правилам. Это что типа банка данных, нет базы данных, с разными связми. 1-1, 1-М, М-1, М-М(различные состояния). Это первый этап к созданию неронных сетей. Попоробую на бейсике смоделировать..
...
Последняя
03.05.2007
Проект невозможен. Никогда компьютер не сможет думать как человек. Нужна другая архитектура процессора. Можно лишь сэмитировать разговорную речь но не более того, и то для этого уйдет много сил и места для хранения базы знаний.
Проект закрыт!
Поток сознания, текущий не в ту сторону и обрывающийся из-за нежелания автора проходить сквозь стены. Полный текст в студию, тогда будет что обсуждать.
Формально компьютер может полностью, с точностью до кварка, смоделировать мозг человека. Но, конечно, происходить это должно не на компе обычного античатовца образца 2006 года и не на бейсике.
При создании чего угодно отталкиваться при оценке результата от *тестов* нельзя. Даже если речь идёт о калькуляторе. Тестами всех аспектов функционирования не охватишь.
Поток сознания, текущий не в ту сторону и обрывающийся из-за нежелания автора проходить сквозь стены. Полный текст в студию, тогда будет что обсуждать.
Формально компьютер может полностью, с точностью до кварка, смоделировать мозг человека. Но, конечно, происходить это должно не на компе обычного античатовца образца 2006 года и не на бейсике.
При создании чего угодно отталкиваться при оценке результата от *тестов* нельзя. Даже если речь идёт о калькуляторе. Тестами всех аспектов функционирования не охватишь.
вообще-то еще никто не прошел тест Тьюринга, который является основой;зачем идти кудато дальше, если не пройдена и основа?
Какая основа? С чего бы это? Если он предложен первым - пожалуйста, пусть он будет "исторически первым критерием проверки интеллектуальности", но основой его называть нельзя - на нём ничего не выстроено и толковых конкурентов не предлагается. Так вот, можно написать бота с двумя миллиардами вопросов и соответствующих ответов, и он пройдёт тест Тьюринга, но. Я отказываюсь называть интеллектуальной систему, с которой я не могу потрепаться о философии. Даже если мне придётся предварительно объяснять ей, что такое философия, после этого она должна самостоятельно делать выводы, как из своего опыта, так и из предлагаемого мной материала. Даже если мне придётся общаться с ней на SQL или BrainFuck. А программы, пишущиеся для прохождения теста Тьюринга - не более чем заглушки.
вообще-то еще никто не прошел тест Тьюринга, который является основой;зачем идти кудато дальше, если не пройдена и основа?
Тогда почему автомат изобрели раньше полиморфной бесконечноконцовой кевларовой дубинки с термоядерным реактором, ведь дубинка - это основа, надо сначала её доработать, а уже потом идти дальше?
Этот бот не пройдет тест Тьюринга, поверь уж мне за более чем полвека такого бота бы создали, тест Тьюринга основывается не на этом.
Из слов:"Я отказываюсь называть интеллектуальной систему, с которой я не могу потрепаться о философии. Даже если мне придётся предварительно объяснять ей, что такое философия, после этого она должна самостоятельно делать выводы, как из своего опыта, так и из предлагаемого мной материала. Даже если мне придётся общаться с ней на SQL или BrainFuck. А программы, пишущиеся для прохождения теста Тьюринга - не более чем заглушки."-я могу лишь сделать вывод, что ты не до конца понимаешь, что такое вообще тест Тьюринга,хотя бы по тому, что если ты не можешь с ней "потрепаться", то эта система не пройдет тест и если это всего лишь заглушки, то почему их еще никто не написал?или приза в 100тыс.$ для этого мало?
А это:"Тогда почему автомат изобрели раньше полиморфной бесконечноконцовой кевларовой дубинки с термоядерным реактором, ведь дубинка - это основа, надо сначала её доработать, а уже потом идти дальше?"- не более чем уход от ответа, основанный на какомто софизме
Поток сознания, текущий не в ту сторону и обрывающийся из-за нежелания автора проходить сквозь стены. Полный текст в студию, тогда будет что обсуждать..
Там много лишнего...
Главной мыслью был эта задумка
Построение алгоритмов динамически , т.е. в процессе мышления, учитывая только основы и принципы и структуру его построения.Ведь ничего идеального нет, поэтому мы должны моделировать и строить процесс мышления динамически, правда исходя из кое-каких фактов, т.е. "на лету". Этот алгоритм должен быть универсальным подходящим, пусть не ко всем, но к большому числу случаев, конкретного решения.
Я могу лишь сделать вывод, что ты неправильно делаешь выводы. В тесте Тьюринга делается упор на человекоподобность речи. Моё "потрепаться" подразумевает упор на исследование мышления. Речь - только инструмент, не забывай.
Да потому что не нужны больше нигде такие заглушки. Я могу написать программу, которая отвечает на 1k вопросов, которые могут задавать на тесте. Если взять десять программистов Google, они напишут программу, которая отвечает на 1kk вопросов, которые могут задавать на тесте. И приделают небольшую память - типа "помнишь, о чём я тебя спрашивал две минуты назад?". Но кроме как на тесте эта программа не нужна. Она не сможет делать самостоятельные выводы и даже просто просить информацию. Ещё раз осмысли пример с китайской комнатой. И кроме этих ста тысяч ничего за неё не дадут. И самим программистам будет стыдно быдлокодить такое вот убожество. Но тест оно пройдёт, да.
Полный текст, полный! Покопавшись в выложенных отрывках, я вижу, что тебе банально надоело. К примеру, ты не выписал эти самые "кое-какие факты", имеющие место в основе нашего мышления.
Речь-инструмент, но с помощью него мы можем узнать все,включая и ответ на вопрос:имеет ли чтото интеллект.
Тест Тьюринга, основывается на очень гениальной на мой взгляд идее:только человек может назвать чтото интеллектуальным, способным мыслить.
Здесь не идет прямое значение речь, это существо может не говорить и обладать интеллектом, здесь все строится на разговоре и только разговор может выявить интеллект, ведь посмотрев на чтото, мы не сможет сказать обладает интеллектом или нет.
В тесте Тьюринга не делается упор на человекоподобие речи, в нем делается упор на поддержание разговора, дача ответов на вопросы, а чтобы ответить на некоторые из них-нужно обладать интеллектом.
Пусть ты запрограммируешь какойто вопрос, какоето количество, пусть миллион, но вопросов бесконечно много и их можно задать поразному:"Сколькол тебе лет?"-"А сколько тебе лет?"-"Какого ты возраста?"-"Ты вечное существо?"- и тп.И как потвоему чтото пройдет этот тест?или ты думаешь, что там дураки сидят и будут задавать 2+2=5?
Ты отрицаешь полувековую историю, мол до тебя никто не догадался:была Элиза, но она не прошла тест, хотя ее запрограммировали немного умнее, чем "просто набить 1кк вопросов"
Я немного не понимаю, что ты от меня хочешь и о чем дальше можно спорить.
зы Если тебе нужны все факты нашего мышления, то милости прошу на психологические форумы.
ззы Древние греки говорили:"Скажи чтонибудь, чтобы я смог тебя увидеть" Еще есть очень емкое высказывание:" Мы не можем сказать больше того, кем мы являемся".
с помощью него мы можем узнать все
Принципиально неверно. Хотя бы потому что он линеен, а мышление человека двумерно. Хватит молиться на язык, давно пора понять, он несовершенен.
Поправка. "Только человек может назвать что-то по-человечески интеллектуальным". А лучше "проявляющим внешние признаки человекоподобного интеллекта". А ещё лучше "только интеллектуальная сущность может назвать что-то проявляющим внешние признаки интеллекта, подобного её интеллекту".
И как потвоему чтото пройдет этот тест?
В лоб. Гугл опечатки понимает, хотя с тобой говорить и не может, значит, половина вопроса снята. Вторая половина висит на лени наполнителей базы вопросов. Брутфорсом (в нашем случае - перебором всех существующих вопросов) можно решить что угодно. Ты отрицаешь очевидное.
Я от тебя ничего не хочу. Нужно ли тебе успокоиться, плюнуть на "авторитетные источники" и прочую "историю развития отрасли" и пойти наконец путём самостоятельного мышления - это решать тебе. Какими источниками буду пользоваться я, кстати, решать мне.
Древние греки были уверены в себе и довольны своей жизнью, поэтому вопрос разумности машин перед ними не стоял как ненужный и идиотский. Машина не должна обладать интеллектом, потому что труд - посильный - облагораживает, а из-за умных машин человек обленится, будет круглые сутки сидеть на стуле перед компом и яростно уныло спорить с анонимусом.
Последнее высказывание ещё раз подтверждает, что язык менее совершенен, чем мышление. Читай найденные по отдельным словам цитаты, прежде чем лепить их в текст.
BrainDeaD
13.08.2009, 04:49
мышление человека двумерно.
что за бред? а почему не трёхмерно?
Хватит молиться на язык, давно пора понять, он несовершенен.
так же как и мышление
В лоб. Гугл опечатки понимает, хотя с тобой говорить и не может, значит, половина вопроса снята. Вторая половина висит на лени наполнителей базы вопросов. Брутфорсом (в нашем случае - перебором всех существующих вопросов) можно решить что угодно.
для создания интелектуальной системы требуется алгоритм. алгоритм - это точный набор инструкций, описывающих последовательность действий исполнителя для достижения результата решения задачи за конечное время. количество всех существующих вопросов бесконечно. (читай теорию алгоритмов).
Я от тебя ничего не хочу. Нужно ли тебе успокоиться, плюнуть на "авторитетные источники" и прочую "историю развития отрасли" и пойти наконец путём самостоятельного мышления - это решать тебе. Какими источниками буду пользоваться я, кстати, решать мне.
полный бред. может ты и законы природы свои придумываешь?))
я лично встречался с иосифом вайценбаумом(создатель элайзы) не за долго до его смерти. и он, человекк большого ума не уставал повторять, что машины крайне несовершенны и никогда совершенными не будут.
вместо того чтобы воображать себя гением, иди почитай книжки.
to Sinay:
imho, спор бесполезен, т.к. похоже он представитель того типа лйдей, которые имея расплывчатые представления о чём либо, но имея своё мнение по этому поводу, упираются рогом и не хотят слушать фундированых доводов.
я лично встречался с иосифом вайценбаумом(создатель элайзы) не за долго до его смерти. и он, человекк большого ума не уставал повторять, что машины крайне несовершенны и никогда совершенными не будут. Угу, пока машины будут мыслить цифрами, а не образами.
я вот, хоть убей, не представля как можно создать искусственный разум.
имхо человеческий мозг самая загадочная штука во вселенной.
я вот, хоть убей, не представля как можно создать искусственный разум.
имхо человеческий мозг самая загадочная штука во вселенной.
древние греки создали несколько правил, на которые, как они полагали, опирается человек при размышлениях, эти правила были основой создания дискретной математики.
Было и существует много других путей, но пока, на том уровне, что есть сейчас, о какомто ии говорить не приходится, хотя все может быть.
Принципиально неверно. Хотя бы потому что он линеен, а мышление человека двумерно. Хватит молиться на язык, давно пора понять, он несовершенен.
Поправка. "Только человек может назвать что-то по-человечески интеллектуальным". А лучше "проявляющим внешние признаки человекоподобного интеллекта". А ещё лучше "только интеллектуальная сущность может назвать что-то проявляющим внешние признаки интеллекта, подобного её интеллекту".
В лоб. Гугл опечатки понимает, хотя с тобой говорить и не может, значит, половина вопроса снята. Вторая половина висит на лени наполнителей базы вопросов. Брутфорсом (в нашем случае - перебором всех существующих вопросов) можно решить что угодно. Ты отрицаешь очевидное.
Я от тебя ничего не хочу. Нужно ли тебе успокоиться, плюнуть на "авторитетные источники" и прочую "историю развития отрасли" и пойти наконец путём самостоятельного мышления - это решать тебе. Какими источниками буду пользоваться я, кстати, решать мне.
Древние греки были уверены в себе и довольны своей жизнью, поэтому вопрос разумности машин перед ними не стоял как ненужный и идиотский. Машина не должна обладать интеллектом, потому что труд - посильный - облагораживает, а из-за умных машин человек обленится, будет круглые сутки сидеть на стуле перед компом и яростно уныло спорить с анонимусом.
Последнее высказывание ещё раз подтверждает, что язык менее совершенен, чем мышление. Читай найденные по отдельным словам цитаты, прежде чем лепить их в текст.
Мне если честно надоело с тобой спорить, учитывая, что я перефразирую то, что говорил.
Тебе достаточно ответил BrainDeaD.Ты до сих пор не понял, что я говорю не о языке, а о разговоре.В наше время не нашли какихто иных разумных существ, поэтому считается, что человек единственное интеллектуальное и слова:"по-человечески интеллектуален и тп"-выглядят немного глупо.
Ты не знаешь, как проходит вообще тест Тьюринга, раз говоришь о какойто базе вопросов.Опечатки и переформулировки-это разные вещи.Применение красивых слов, напримере:"Брутфорсом"-не к месту ничего не доказывает.И что бы ты знала:все с Древних греков и пошло.
Остальное полнейший бред и как уже заметили:спор бессмысленен;я надеялся, что цитаты помогут, но и они не спасли, хотя тебе бы стоило обратить на них внимание.
У меня все.
зы это не говоря о контексте
BrainDeaD:
почему не трёхмерно?
Потому что это среднестатистический человек. Он может одновременно обрабатывать несколько наборов данных, но обрабатывать их несколькими способами не сможет, быстро собьётся.
так же как и мышление
Человеческое.
количество всех существующих вопросов бесконечно.
Количество всех слов языка общения человека с машиной конечно. Так как время теста конечно, количество всех вопросов, которые за это время можно задать, тоже конечно. Читай комбинаторику, теорию множеств.
законы природы свои придумываешь?
Да.
машины крайне несовершенны и никогда совершенными не будут
Как несовершенный человек может говорить о совершенстве чьего бы то ни было разума?
Sinay:
Да, мне тоже тебя жаль. Ну что ж, пусть каждый останется при своём. Говори дальше. А я (с чего бы это?) продолжу вместо языка использовать мышление.
P.S. И пошло всё либо с Большого взрыва, либо со Слова, либо с подключения питания.
BrainDeaD:
Потому что это среднестатистический человек. Он может одновременно обрабатывать несколько наборов данных, но обрабатывать их несколькими способами не сможет, быстро собьётся.
Человеческое.
Количество всех слов языка общения человека с машиной конечно. Так как время теста конечно, количество всех вопросов, которые за это время можно задать, тоже конечно. Читай комбинаторику, теорию множеств.
Да.
Как несовершенный человек может говорить о совершенстве чьего бы то ни было разума?
Sinay:
Да, мне тоже тебя жаль. Ну что ж, пусть каждый останется при своём. Говори дальше. А я (с чего бы это?) продолжу вместо языка использовать мышление.
P.S. И пошло всё либо с Большого взрыва, либо со Слова, либо с подключения питания.
Человек может обрабатывать один набор данных, те линейно;возможно лишь подобие параллизма и то на первый взгляд, но в один момент времени только чтото одно.
Как я уже сказал "по-человечески"-выглядит глупо или ты знаешь еще какихто высших существ?
Ты говоришь читай комбинаторику, теорию множеств, но как видно только ты знаешь ее со стороны, ты применяешь ее не к тому:время конечно, но вопросы которые нужны добавить в твою базу данных от этого конечными не становятся, тебе нужно добавить их все, тк ты не знаешь какие будут заданы;это если с натягом считать, что слова конечны(сленг, заимствования, новые слова, фразеологизмы, устаревшие, если так уходить...)
Мне вот интересно:как ты вместо языка используешь мышление, если до сих пор не понял, что я говорю не о языке?это не беря в расчет многое другое;но это опустим.
Тебе говорили и другие, что говорил я(я понимаю, что возможно одному человеку нельзя поверить, но если говорят так многие, стоит и задуматься); я тебе привел ссылки, где ученые пишут тоже самое, я могу привести еще сотню другую этого, но ты это слепо отрицаешь, просто используя слова не к тому-а что можешь привести ты?приведи какието доказательства своих слов, какуюто научную литературу, на чем ты основываешься?если это твое и ты это сам придумал, то доказательство в студию-мы все порадуемся за тебя и признаем, что были не правы, если оно конечно верное.
А то со стороны это все выглядит, чтото ктото чтото слышал и уперся рогом в свое;а если доказательств не будет, то все будет понятно и, думаю, наш с тобой спор тогда можно будет прекратить за ненадобностью
Ученые из Университета штата Миссури пришли к выводу, что среднестатистический человек может хранить в рабочей памяти головного мозга не более 3х-4х потоков информации одновременно. Ранее считалось, что наша рабочая память может оперировать в 7 направлениях. Однако результаты экспериментов, опубликованных в апрельском номере журнала Proceedings of the National Academy of Sciences, развенчали эту теорию и показали, что память не столь многовекторна, как принято было считать.
http://sci-lib.com/article109.html
а можно ли тут считать именно формальностью: хранить-не значит обрабатывать?тк я имел ввиду именно это и тут говорится про память, а мы говорим про мышление?
видимо, можно:
"Мы знаем, что такого рода память играет большую роль в нашей повседневной жизни", говорит соавтор научной работы Нельсон Кован, профессор психологии и эксперт теории рабочей памяти. "Если человек пытается решить задачу по математике, то должен держать в уме частичные результаты. Если ему нужно выполнить какие-то задания по дому, - например, запомнить, где лежат ключи, выключить газовую плиту, замесить тесто для будущего пирога или вспомнить чей-то номер телефона - он непременно обратится за помощью к своей рабочей памяти, которая поможет ему удержать в голове все аспекты выполняемых задач".
человек не занимается 4 задачами, он решает одну, держа 3-4 аспекта этой задачи
"Как участник справлялся с заданиями в этом опыте, зависело от индивидуальных параметров его рабочей памяти", продолжает Кован. "Результаты эксперимента показали, что у человека фиксированный объем памяти, а это говорит о простой организации мышления. Многие теоретики полагают, что объем рабочей памяти может увеличиваться или уменьшаться в зависимости от ситуации и вида теста, и в силу своей сложной организации он, якобы, не имеет общих закономерностей. Однако, мы пришли к заключению, что процесс мышления в данном случае менее сложный. Это важное открытие, поскольку в будущем оно обязательно найдет свое применение в лечении некоторых расстройств".
И на счет Теста Тьюринга, хочу показать, что бд будет неэффективна:
мы можем задавать испытуемому какие-угодно вопросы,то :
можем задавать просто набор символов;тогда если машина не обладает интеллектом, она ответит какойто перестановкой слов этого предложения или вообще чтото другое, а например, надо так:это бред и тп
есть много слов по типу "лука" и без контекста и мышления невозможно правильно ответить, а если ктото предложит угадывание, то можно применять два значения этого слова в вопросе
есть много вопросов, чтобы ответить на которые, нужно решить задачу, например логическую, и без мышления не получится дать правильный ответ
+ бесконечное число вопросов, которые нужно добавить в бд, не исключают возможности вопроса, на который машина просто не имеет инструкций
както так
возможно лишь подобие параллизма и то на первый взгляд
За доказательствами к богу, аллаху или создателю Матрицы. Как бы то ни было, если ты в мозгу проговариваешь (да, проговариваешь, это принципиально, я говорю именно о языке, а не о чистой обработке информации) только один процесс одновременно, это не значит, что он единственный сейчас обрабатывается. Это всё равно что говорить, что компьютер обрабатывает сейчас только одну задачу, потому что на устройство вывода идёт только один поток данных. Из простого: ты знаешь, как идти, даже несмотря на то что в момент ходьбы ты читаешь газету и обдумываешь содержимое. И не говори мне, что это инстинкты тела, потому что они тоже обрабатываются мозгом, следовательно, тобой.
знаешь еще какихто высших существ?
Да. Любой из нас. Человек и личность - не одно и то же, личность сильно ограничена телом. Впрочем, это почти религиозный спор. Остановимся на словах "по-человечески", потому что они не помешают.
бесконечное число вопросов, которые нужно добавить в бд
Слова конечны. Количество вопросов конечно. Я знаю, что оно огромно и вряд ли в ближайшие лет двадцать кто-нибудь решит эту гептабайтную базу забивать, тем более вручную. Но теоретически это возможно. И хватит тыкать мне в лицо эту бесконечность. Тебе действительно не помешает изучить теорию множеств, чтобы научиться пользоваться понятиями конечности и исчислимости.
что я говорю не о языке
НЕТ. Потому что ты говоришь о тесте Тьюринга. А в нём выводы делаются по речи. По внешним проявлениям.
если говорят так многие, стоит и задуматься
Многие говорят "Зиг хайль" и "Балтика рулит".
Тебе нужны ссылки? Авторитетные источники? Британские учёные, которые всё высчитают вместо тебя? Джон Роджерс Сёрль тебя устроит? Я уже его упоминал, только не открытым текстом. Держи: http://en.wikipedia.org/wiki/Chinese_room.
Помоему в споре достаточно глупо упавать на "За доказательствами к богу, аллаху или создателю Матрицы."
"Это всё равно что говорить, что компьютер обрабатывает сейчас только одну задачу, потому что на устройство вывода идёт только один поток данных. "-а это уже полный бред, если мы говорит про одноядерные процессоры, то в определенный момент времени они обрабатывают одну задачу.А за устройство вывода отвечает уже проц видеокарты и это разные вещи, а ты все сливаешь в одну кучу.
Нет, что инкстинты я не скажу, я сведу примерно это к одноядерному процессору, в один момент времени-одна задача, но скорость обработки на некоторых оказывает ложное влияние и они думают о параллелизме(в статье что привел выше Qwazar об этом мельком говорится).Приведу тоже пример:не редки случаи, когда идущих людей по проезжей части сбивает машина, тк они думали о чемто постороннем-тк в один момент времени одна задача, то бывают ситуации что изза постронних мыслей они не могут среагировать.Это чувство может возникнуть, когда о чемто задумался еще.
Да. Любой из нас. Человек и личность - не одно и то же, личность сильно
ограничена телом. Впрочем, это почти религиозный спор. Остановимся на словах "по-человечески", потому что они не помешают.
Ты еще все к религии сведи,мы говорим не об этом.
Слова конечны. Количество вопросов конечно. Я знаю, что оно огромно и вряд ли в ближайшие лет двадцать кто-нибудь решит эту гептабайтную базу забивать, тем более вручную. Но теоретически это возможно. И хватит тыкать мне в лицо эту бесконечность. Тебе действительно не помешает изучить теорию множеств, чтобы научиться пользоваться понятиями конечности и исчислимости.
Ты понятие не имеешь про теорию множеств, помоему я тебе уже показал, что бесконечно, но ты все слепо отрицаешь, мне надоело уже повторять.Сам на досуге перечитай, если открывал.
НЕТ. Потому что ты говоришь о тесте Тьюринга. А в нём выводы делаются по речи. По внешним проявлениям.
Это не так, ты не знаешь как проходит тест Тьюринга, а о чемто споришь.Выводы делаются не на речи, а на разговоре;как данные передаются-не важно, все равно речь или аська.
Кстати в ссылке, что ты привел, об этом говорится, но ты видно не знаешь=\
Многие говорят "Зиг хайль" и "Балтика рулит".
Тебе нужны ссылки? Авторитетные источники? Британские учёные, которые всё высчитают вместо тебя? Джон Роджерс Сёрль тебя устроит? Я уже его упоминал, только не открытым текстом. Держи: http://en.wikipedia.org/wiki/Chinese_room.
Мне нужны доказательства твоих слов, которых я не увидел.Помоему одно верить желтой прессе, а другое какомунибудь математическому доказательству, которое ты можешь проверить, если понимаешь, конечно.
Читаем:Кита́йская ко́мната — мысленный эксперимент, описанный Джоном Сёрлем, в котором критикуется возможность моделирования человеческого понимания естественного языка, создания так называемого «сильного искусственного интеллекта».
Тут говорится об исключении, если дадут книгу, то тото, а если не дадут и будут задавать другие вопросы?на которые понимающее существо должно ответить?Причем, как я понимаю,Тьюринг всетаки имел ввиду общение на доступном друг для друга языке:если ты будешь говорить на китайском, а я на английском, то что получится?как тогда о чемто можно говорить?
И повторюсь:я не говорю, что тест Тьюринга-это один и всеобъемлющий фактор, я сказал, что он основной и с него нужно начинать, но он не исключает всего.
зы помнишь про "спор бессмысленен"?(
О времена, о нравы. Даже на Античате.
Тролль детектед. Хватит приписывать мне не мои слова. Иди и учи всё то, названия чего тыкаешь мне - я прошёл это на первом курсе своего отделения ИИ. Спор закрыт.
О времена, о нравы. Даже на Античате.
Тролль детектед. Хватит приписывать мне не мои слова. Иди и учи всё то, названия чего тыкаешь мне - я прошёл это на первом курсе своего отделения ИИ. Спор закрыт.
мда, не знаешь даже основ, ну-ну
kossharp
19.08.2009, 22:01
Народ большая просьба ко всем
в начале темы были выложены книги
в частности: Ярушкина - Нечеткие гибридные системы
если кто успел их скачать перезалейти пож-та
или хотя бы Ярушкину где-нибудь выложите
PS : очень надо, а её ни в электронном ни в бумажном виде нигде нет.
Народ большая просьба ко всем
в начале темы были выложены книги
в частности: Ярушкина - Нечеткие гибридные системы
если кто успел их скачать перезалейти пож-та
или хотя бы Ярушкину где-нибудь выложите
PS : очень надо, а её ни в электронном ни в бумажном виде нигде нет.
обратись к m0le[x] в личку
Большая база с вопросами, это конечно не интеллект. Интеллект должен уметь отвечать на незнакомые вопросы и уметь придумывать их самостоятельно. Как это сделать? Я поделюсь своими размышлениями. "Размышления" громко сказано, но вдруг я осеню кого-нибудь безумно талантливого.
Я думаю начать следует с чат-бота, но только не такого каких сейчас полно. Сейчас они выискивают фразы из контекста последнего вопроса или, в лучшем случае, нескольких. А практически все ответы заранее заготовлены. Конечно у человека тоже есть заготовленные фразы типа "Привет, как дела?" но их не много и они не основа для общения.
Нужно сделать так, чтобы программа понимала значения слов. Для начала не всех, а просто какой-то базы, чтобы было за что "зацепиться" в процессе обучения. В последствии программа сможет учиться новым. Это можно сделать по тому принципу, как мыслит человеческий мозг. Нужно чтобы программе поступали такие данные, которые можно было бы связать с уже имеющимися, логической и ассоциативной связью. Между всеми словами в "мозгу" программы, тоже должна иметься связь. Только тогда она сможет "понять" их значение.
Все поступающие в программу данные, должны быть изложены по определенным правилам. Чтобы программа могла определить связь между словами. Все слова будут анализироваться в зависимости от места на котором они стоят от части речи, и что там еще бывает.. Чтобы понимать смысл всего предложения а не отдельных слов.
Для этой цели русский язык очень плохо подходит. Как раз потому, что он богатый и всемогущий. Все слова могут переставляться... короче полный беспредел. Написать программу понимающую русский будет очень сложно. Поэтому нужно либо создать определенные правила "общения с программой" либо выбрать иной язык, или вообще создать специальный, но это конечно для начала. Так же нужно сделать возможность, чтобы программа выполняла определенные инструкции изложенные в тексте. Программа сможет как бы дорабатывать себя.
В общем если задуматься, то все это потребует очень больших ресурсов.. А если в последствии нужно будет сделать ,чтобы интеллект не только болтал по асе, но еще и распознавал зрительные образы.. которые бы тоже ассоциировал со словами и со звуками, то это нужна огромная мощность. ну собственно иного ожидать и не приходилось. Я считаю, что создание ИИ сравнимого с человеком, а затем и превосходящего его, вполне реально.
Большая база с вопросами, это конечно не интеллект. Интеллект должен уметь отвечать на незнакомые вопросы и уметь придумывать их самостоятельно. Как это сделать? Я поделюсь своими размышлениями. "Размышления" громко сказано, но вдруг я осеню кого-нибудь безумно талантливого.
Я думаю начать следует с чат-бота, но только не такого каких сейчас полно. Сейчас они выискивают фразы из контекста последнего вопроса или, в лучшем случае, нескольких. А практически все ответы заранее заготовлены. Конечно у человека тоже есть заготовленные фразы типа "Привет, как дела?" но их не много и они не основа для общения.
Нужно сделать так, чтобы программа понимала значения слов. Для начала не всех, а просто какой-то базы, чтобы было за что "зацепиться" в процессе обучения. В последствии программа сможет учиться новым. Это можно сделать по тому принципу, как мыслит человеческий мозг. Нужно чтобы программе поступали такие данные, которые можно было бы связать с уже имеющимися, логической и ассоциативной связью. Между всеми словами в "мозгу" программы, тоже должна иметься связь. Только тогда она сможет "понять" их значение.
Все поступающие в программу данные, должны быть изложены по определенным правилам. Чтобы программа могла определить связь между словами. Все слова будут анализироваться в зависимости от места на котором они стоят от части речи, и что там еще бывает.. Чтобы понимать смысл всего предложения а не отдельных слов.
Для этой цели русский язык очень плохо подходит. Как раз потому, что он богатый и всемогущий. Все слова могут переставляться... короче полный беспредел. Написать программу понимающую русский будет очень сложно. Поэтому нужно либо создать определенные правила "общения с программой" либо выбрать иной язык, или вообще создать специальный, но это конечно для начала. Так же нужно сделать возможность, чтобы программа выполняла определенные инструкции изложенные в тексте. Программа сможет как бы дорабатывать себя.
В общем если задуматься, то все это потребует очень больших ресурсов.. А если в последствии нужно будет сделать ,чтобы интеллект не только болтал по асе, но еще и распознавал зрительные образы.. которые бы тоже ассоциировал со словами и со звуками, то это нужна огромная мощность. ну собственно иного ожидать и не приходилось. Я считаю, что создание ИИ сравнимого с человеком, а затем и превосходящего его, вполне реально.
Вопрос только как все это сделать?в этом и вся суть.
Я думаю нужны очень большие знания в различных областях, чтобы ответить на этот вопрос. Знать например как работает мозг. Что именно происходит во время когнитивных процессов. Потом смоделировать их... Задача сложная и требует огромные ресурсы, но выполнимая.
Еще нужно разобраться с nlp (natural language processing обработка текста на естественных языках). Я прочитал что nlp как раз и является AI-полной задачей. Основные проблемы с пониманием системой естественного языка, можно обойти если использовать определенные правила. Наподобие тех, что мы "общаемся" с компилятором.
Да собственно я уверен, что те кто пытается создать искусственный интеллект, как раз этим и занимаются. И не только этим.
Я только что скачал:
Искусственный интеллект. Современный подход.(Стюарт Рассел, Питер Норвиг).
Очень полезная книга. Мне нужно было ее сначала прочитать перед тем как я написал сообщение выше. Потому что в книге в самом начале как раз это и расписано сразу после введения, будто я пересказ писал.
В мае этого Стефен Вольфрам собирается представить миру систему Wolfram Alpha(http://www.wolframalpha.com/). Как говорит о ней он сам, это "a true computational knowledge engine". Подробнее написано в блоге Стефана(http://blog.wolfram.com/2009/03/05/wolframalpha-is-coming/), а ещё подробнее в твайне у Нова Спивака(http://www.twine.com/item/122mz8lz9-4c/wolfram-alpha-is-coming-and-it-could-be-as-important-as-google).
Если кратко, эта система призвана вычислять ответы на вопросы. Утверждается, что в основе WA нет никаких баз знаний вроде Вики, поисковых индексов, как у Гугл и заложенных пар вопрос–ответ. Зато есть триллионы заложенных "кусочных данных" и миллионы строк кода. Не хотелось бы делать преждевременных выводов, но выглядит всё это очень революционно.
зы давно хотел добавить, но все забывал, а тут снова на глаза попалось
Да уж, действительно революционно. Если им удастся довести распознавание естественного языка до совершенства то это будет революция во взаимодействии человека с компьютером.
Для сферы инет-комп-система важно самообучение ии а также автономность ии. вир сети обучающиеся исходя из средств им противостоящих. романтический образ всепоглощающей и всяконтролирующей компьютерной системы... в определённый момент при нажатии энтер, происходит действие отличное от ожидаемого, и программер понимает - это не глюк, а что-то хаотически образовавшееся, разумное...
Эх давно тут не был, решил откоментить
Во время интервью с Михаилом Донским (автор Каиссы, первого чемпиона среди шахматных программ, если кто не в курсе) у него спросили:
- А что такое искусственный интеллект?
На что был дан ответ:
- Не знаю. Лучше спросить об этом журналистов.Словосочетани Artificial intelligence придумали, лежа на калифорнийском пляже, Алан Тьюринг и Джон Маккарти. Но два гениальных человека опростоволосились. Термином "искусственный интеллект" они натравили на себя толпу журналистов, которые подумали, что если машина сегодня играет в шахматы, то завтра она начнет расстреливать людей. Для меня "искусственный интеллект" - это область сложных, неформализуемых задач. Шахматные программы перестали быть явлением из области искусственного интеллекта, как только они научились прилично играть.
vBulletin® v3.8.14, Copyright ©2000-2026, vBulletin Solutions, Inc. Перевод: zCarot