[ Новые сообщения · Участники · Правила форума · Поиск · RSS ]
  • Страница 1 из 1
  • 1
Вести с полей.
FuncДата: Воскресенье, 09.09.2018, 12:03 | Сообщение # 1
Группа: Администраторы
Сообщений: 187
Статус: Offline
 ВНИМАНИЕ! Все посты размещенные до 24.09.2021 года считать устаревшими и представляющими лишь сугубо историческую ценность.

ДЕЙСТВИТЕЛЬНО АКТУАЛЬНЫЕ СООБЩЕНИЯ О РАБОТе НАД ПРОЕКТОМ SPAI  начинаются с сентября 2021.


==================
В этом топике будет сообщаться информация относящаяся к проекту СПАЙ.

Проект СПАЙ есть прямое продолжение проекта СПИ, в нем получает свое дальнейшее развитие идея биполярных вероятностей. Плюс к этому в данном проекте будут использоваться и принципиально новые вещи, в частности, в нем предполагается использовать новый тип индуктивных знаний (казуальные знания) и задействовать многошаговое прогнозирование.
 
FuncДата: Воскресенье, 09.09.2018, 12:05 | Сообщение # 2
Группа: Администраторы
Сообщений: 187
Статус: Offline
Судя по сообщениям с Готайки к идее казуальных знаний удалось придти 7-10 августа.

"Выйти из создавшегося положения и спасти "Один подход..." оказалось возможным за счет найденного 7-10 августа соображения о изменении отношения к концепции причинности.
(Если раньше концепция причинности рассматривалось лишь как следствие из БМП (из тенденции к нахождению максимальных вероятностей), то теперь причинность - это отдельная, совершенно самостоятельная базовая категория.) "
 
FuncДата: Воскресенье, 09.09.2018, 12:07 | Сообщение # 3
Группа: Администраторы
Сообщений: 187
Статус: Offline
К идее организации многошагового прогнозирования (как к одной из из форм специальным образом организованного одношагового) удалось придти 5 сентября.
 
FuncДата: Понедельник, 10.09.2018, 14:16 | Сообщение # 4
Группа: Администраторы
Сообщений: 187
Статус: Offline
Чтобы написать программу, в которой можно было бы использовать новые идеи, первым делом необходимо определиться со средой, в которой будет функционировать агент.

А это проблема.
Готовых стандартных сред для проверки эффективности работы создаваемых мной типов агентов, кажется, не существует. Нет эталонных сред специально предназначенных для агентов с RL способных на многошаговое прогнозирование в интересующем меня разрезе. (нет непрестанно существующих сред, которые агент мог бы преобразовывать, и в которых можно было организовать общение агентов между собой).

Можно, конечно, сделать среду, причем, предельно простую, предельно формализованную и ранжируемую по степени сложности, взяв за основу клеточный автомат. Это было бы строго академично, корректно и наукообразно до невозможности.
Но тогда возможны проблемы с визуализацией, с отслеживанием (прочтением и толкованием) действий агента. Стороннему наблюдателю будет трудно понять то, что именно происходит в таком - предельно схематичном - виртуальном мире. Изучение работы агента в такой среде, отлаживание его и настройка будет адской мукой.

Похоже, придется делать свою собственную, доморощенную среду. Среду с одной стороны достаточно условную и формализованную, но при этом содержащую некие "псевдо-естественные" элементы имеющие место и в реальном мире. За основу можно нечто подобное некоторым картам игры Старкрафт (там, где действо происходит в замкнутых локациях с открывающимися/закрывающимися  шлюзами, добавить к этому еще способность агента передвигать и взрывать блоки).
В такой мир можно будет заложить достаточно сложные нелинейные цепочки причинно-следственных связей между отдельными объектами (которые агент должен будет выявлять и использовать в своих интересах) и, кроме того, таким образом организованный мир агент сможет преобразовывать и переделывать так, как ему будет угодно.

Для создания же наиболее простых и естественных условий, приводящих к возникновению потребности в общении, каждый агент будет иметь "слепую зону", т.е. невидимую для него часть мира (расположенную поблизости)  - но видимую остальным агентам.

Такая особенность мира позволит смоделировать  и изучить процесс возникновения языка с самого начала, с того момента. когда он выполняет элементарную сигнальную функцию (предупреждения, оповещения).
 
FuncДата: Понедельник, 28.01.2019, 20:59 | Сообщение # 5
Группа: Администраторы
Сообщений: 187
Статус: Offline
Сегодня, 28 января, в первой половине дня пришло понимание того, как может быть реализовано 2-шаговое прогнозирование без построения дерева вариантов действий. Этого можно добиться путем скрещивания БМП и Q-learning/
 
FuncДата: Понедельник, 05.08.2019, 10:22 | Сообщение # 6
Группа: Администраторы
Сообщений: 187
Статус: Offline
31 июля наконец-то сообразил, как именно должна строиться продукционная машинка механизма сознания. Краем глаза прочитал у Потапова "мышление как поиск" и, судя по всему, подсознательно его обдумал.
И пришел к пониманию того, что:
Мышление - это, в конечном счете, поиск, а поиск - это, в конечном счете, перебор или организация перебора.

Процессы перебора, процессы организации перебора, контроля перебора и т.д.
 
FuncДата: Пятница, 26.06.2020, 07:31 | Сообщение # 7
Группа: Администраторы
Сообщений: 187
Статус: Offline
Цитата Func ()
31 июля наконец-то сообразил, как именно должна строиться продукционная машинка механизма сознания. Краем глаза прочитал у Потапова "мышление как поиск" и, судя по всему, подсознательно его обдумал.
И пришел к пониманию того, что:
Мышление - это, в конечном счете, поиск, а поиск - это, в конечном счете, перебор или организация перебора.

Процессы перебора, процессы организации перебора, контроля перебора и т.д.


Почти год размышлений был потрачен .
 
FuncДата: Пятница, 26.06.2020, 07:32 | Сообщение # 8
Группа: Администраторы
Сообщений: 187
Статус: Offline
24 стало понятно как должна работать ЕИ подобная целенаправленная система
 
FuncДата: Пятница, 24.09.2021, 16:42 | Сообщение # 9
Группа: Администраторы
Сообщений: 187
Статус: Offline
24.09.2021

В этом топике я буду рассказывать о некоторых результатах исследований полученных уже на втором этапе работы по практической реализации идей и соображений изложенных в книге "Об одном подходе к созданию СИИ".

Первый же этап этой работы на сегодняшний день можно считать полностью пройденным и, по всей видимости, надолго закрытым.

Одним из наиболее важных направлений на первом этапе было все то, что относилось к проекту СПИ (т.н. "самый простой интеллект").  Т.е.  все, что было связано с созданием предельно простого по архитектуре агента, (но, при всем при том, все же обладающего способностью обучаться на собственном опыте).

Этот агент был наделен способностью совершать предельно простые действия, причем, действия двух типов: одни из них  совершались внешними эффекторами и были предназначены для оказания воздействия на внешнюю среду. С помощью же действий второго типа он мог менять свою собственную конструкцию (во всяком случае, так это все задумывалось).

Обучение агента производилось в рамках парадигмы обучения с подкреплением (RL).

Подразумевалось следующее. В процессе обучения агента, методом кнута и пряника принудить его  модифицировать/оптимизировать как  свое поведение, так и формы организации своих внутренних когнитивных процессов.

Однако, при проведении широкого спектра исследований принципиальной возможности этого агента к радикальному эволюционному улучшению  путем принуждения его к этому методом поощрений и наказаний выяснилось следующее.

В рамках данной - изначально предельно простой конструкции/(внутренней организации) процесс направленного обучения оказался уж очень ресурсо- и трудо-емким. И не дающим возможности значительного улучшения изначально задаваемой конструкции за обозримые промежутки времени.

Максимум, что мы сможем получить двигаясь по этом пути за сколь-нибудь приемлемое время - это интеллект условно сопоставимый с интеллектом насекомых.

Вывод:  конструкция СПИ в предложенном виде является неполноценной и не применимой в качестве базовой платформы для создания СИИ.

Как выяснилось, конструкции агента СПИ изначально не хватает некоторой "сложности" конструкции, т.е. архитектура этого агента должна быть более богатой и изощренной.

Начало Второго Этапа как раз и знаменует собой вынесение вопроса о архитектуре агента-предтечи СИИ на первый план. Решением этого вопроса можно считать нахождение/построение такой архитектуры, которая наделили бы нашего агента потенциальной способностью к развитию в полноценный СИИ.

(Краткое изложение всего изложенного выше:  Филогенез рулит, онтогенез мастдай!

Даже самый лучший учитель в мире не успеет даже за всю свою жизнь сделать из ученика гения, если у того были изначально были пусть и пластичные, но уж очень примитивно устроенные мозги.
Каким бы старательным не был этот тупоголовый ученик, увы.)
 
FuncДата: Пятница, 24.09.2021, 17:31 | Сообщение # 10
Группа: Администраторы
Сообщений: 187
Статус: Offline
Итак, проект SPAI или Второй этап реализации "Одного подхода... "

Прежде чем приступить к описанию использованной в нем принципиально новой - гораздо более интересной, изощренной и перспективной BICA ( инспирированной из биологии когнитивной архитектуре) интеллектуального агента SPAI, мы попробуем разобраться с тем базисом, на основе которого она возникла.

Все знают, что на сегодняшний день все еще не создано одновременно полного, корректного и конструктивного определения понятия СИИ.
Ничего страшного в этом нет, это абсолютно нормально.
(Полноценные определения инновационных вещей обычно появляются лишь после их создания и последующего изучения.)

Не имея на руках такого определения мы при построении архитектуры своего агента поступим следующим образом.

В качестве исходного возьмем утверждение - пусть и предельно общее, предельно расплывчатое - но с которым будут согласны большинство сиишников.

Т.е. утверждение о некоторых необходимых, но не достаточных особенностях устройства конструкции СИИ. Которое будем затем постепенно усложнять, добавляя все новые и новые требования о необходимости наличия еще каких-то свойств.

Делающих получаемую при этом конструкцию все более интеллектуальной, (т.е. все более похожей на искомую конструкцию перспективной платформы СИИ).

Новые требования конечно же будут сужать общность первоначального утверждения (и уменьшать количество сиишников его признающих - и это минус), но зато и делать его более конкретным и конструктивным - а это плюс.

и архитектурами, прямым продолжением которых она является.

Вместе с тем, многие исследователи сходятся в том, что про интеллект можно говорить лишь в контексте описания  агента взаимодействующего с внешней средой.

Пройдемся теперь по ступенями усложнения архитектуры разного рода агентов способных к реализации поведения в среде.

1. ступень. Высшая ступень обобщения.   Архитектура агента в принципе способного к некоторому взаимодействую со средой и реализации поведения проще простого.
Какие либо уточнения и ограничения пока отсутствуют напрочь.

Описать эту архитектуру и создать агента пусть и формально, но абсолютно точно соответствующего данному описанию проще простого. Но беда в том, что и интеллекта там нет и в помине.

Это значит, что приведенное условие является необходимым, но не достаточным.

Все чувствуют что это не то и обычно первое, что говорят не хватает этому аген
ту для признания его интеллектуальным - это способности к обучению.

2. ступень Чуть большая конкретизация.
Добавим требование об обучаемости

тоже не то.

3. ступень творчество
 
  • Страница 1 из 1
  • 1
Поиск:

Контакты
AI.MOY.SU
e-mail:
strongAI@bk.ru
strongai.gig@gmail.com
3139 Brownton Road
Long Community, MS 38915



Расположение