Здесь описан алгоритм мозга, который с небольшими вариациями управляет разнообразными мыслительными процессами и все наше мышление есть по сути его комбинации. Я предполагаю, что он соответствует созданному эволюцией алгоритму разума, так как он простой и универсальный. Проявления этого алгоритма участвуют, как в распознавании картинки, так и в мышлении.
Рассмотрим понимание мозгом цветной плоской картинки - это двухмерная сеть из нейронов, в каждом нейроне есть цвет пикселя, нейроны объединяются в зоны одинаковых цветов. В процессе распознавания зонам и точкам картинки присваиваются распознанные текстовые названия объектов. В процессе обработки появляются зоны с текстурами (об этом ниже) (см. рис. 1).
Рассмотрим понимание мозгом цветной 3х мерной картинки, полученной на основе распознавания предыдущей плоской. Кроме всего выше перечисленного добавляется тип поверхности (выпуклость, вогнутость). Так же мы понимаем срез (разрез) объекта - будем называть его перпендикулярным срезом. Его особенность в том, что это кривая из нейронов, которая может менять свою форму и контактировать с другими 3х мерными объектами (см. статья). На его базе построен весь разум. Также эта кривая несет в себе информацию использующуюся при взаимодействиях. Существует также плоский срез - это тоже самое, тоже цепочки нейронов с информацией, но они лежат на картинке и могут деформировать картинку (лицо - улыбка, движение глаз) и делать ее морфинг (см. рис. 2).
Рассмотрим понимание мозгом карты местности - она имеет много общего картинками (тот же алгоритм):
*Зоны определенного цвета - стали зонами с лесом, травой.
*Именованные зоны - например, на карте квартиры есть шкаф, плита.
*Зоны с типом поверхности - на карте есть холмы и овраги.
*Перпендикулярный срез - здесь это переход (взаимосвязь) с одной карты с другую, а в общем случае взаимосвязь между различными объектами в мозге (у него очень много вариантов использования, об этом ниже).
*Плоский срез - непрерывный объект типа реки или дороги.
Пример понимания карты квартиры (см. рис. 3).
На этом этапе перпендикулярный срез превратился в блок - схему. Надо отметить, что глагол и блок схема это взаимосвязанные понятия. Рассмотрим понимание мозгом глагола (подробнее в статье) - это программа, которая показывает мозгу как изменится что то в памяти (карта, объект, зона, абсолютно что угодно) и если надо он меняет ее (см. рис. 4). Самые простые глаголы это перемещаться, создать, изменить, а на их базе создаются более сложные глаголы, например переложить - это переместить руку и переместить объект. Существуют универсальные глаголы (перемещаться) на базе которых образованно множество глаголов (ехать, лететь, ползти), также в глаголе может быть информация об объекте (идти - это только про человека) или сцена взаимодействия (резать).
Рассмотрим понимание мозгом блок - схемы это перпендикулярный срез без картинки и без карты, который может присоединяться к чему угодно (к любым зонам, объектам и картам) (см. рис. 5). На ее входах и выходах глаголы и через них он понимает те изменения, что вносит в модели эта блок - схема. Внутри нее может быть любая информация. Мозг без надобности не лезет во внутрь ее. Суть думания по блок - схемам это изменение информации в памяти, по указанным в них правилам.
Например, станок это блок - схема, которая в себе содержит еще и сцены (про них ниже) (см. рис. 6).
Между содержимым памяти есть связи. Например, они могут просто соединять карты, объект с его определением, так и содержать в себе условие. Так реализуется в мозге механизм логики "если - то".
В мозге существуют сцены, это шаблоны изменений в памяти (было, стало, условия), где убрано все несущественное - своеобразный безымянный глагол, но с большими возможностями, минимальная законченная часть действия.
Рассмотрим понимание мозгом стиля и текстуры, это результат действия блок - схем при распознавании (если мы видим выполнение кем то глагола, то мы его понимаем, здесь тот же механизм) (см. рис. 7). Стиль и текстура работают обязательно в 2х направлениях (как и глагол) это представление и распознавание. При некотором числе повторяющихся объектов происходит переход от картинки к текстуре, если мозг посчитает, что рассмотрение отдельных объектов не нужно.
Мы, например, понимаем в чем особенности стиля шрифта, зная его отличия от классического написания букв, законы толщины, закруглений и засечек. То же с одеждой, искусством и архитектурой.
Стиль и текстура это по сути безымянные глаголы - система работы с памятью
проявляющаяся во многих мыслительных процессах. По алгоритму стиль и текстура это поиск закономерностей, просто текстура все понятое обобщает.
*стиль - это поиск закономерностей одинаковых типов изменений в памяти, мозг заметил и запомнил какую то взаимосвязь, а потом заметил еще раз такую же взаимосвязь на другом объекте, карте, картинке. Он начинает их сравнивать и пытаться понять. Автоматический поиск стиля в том, что мы видим - стал поиском закономерностей в науке, вот так появились законы физики. Стили ищутся и во взаимоотношениях между людьми - вот и появились манеры поведения. И мы не зря называем одним словом "стиль" проявления этого алгоритма, ведь и правда алгоритм он везде одинаков.
*текстуры - изначально были защитой от перегрузки мозга лишней информацией, по сути это преобразование много чего в общее понятие. Потом они перешли в логическую операцию известную как "обобщение понятий" в логике.
Близко по алгоритму к текстурам стремление мозга к завершенным гештальтам - объединение частей в одно целое (велосипед мы воспринимаем, как одно целое, а не все части по отдельности) это тоже защита от лишней информации. Благодаря этому алгоритму происходит упрощение и уменьшение блок - схем, которые что то описывают и это относится ко всем областям знаний. Это один из базовых алгоритмов мозга.
Все существительные это именованные картинки, карты, блок-схемы. В своей статье где объяснено, как устроено определение существительного я писал, что оно состоит из списка глаголов указывающих, что это существительное делает (какое воздействие на память оказывает). Но это частный случай, в более общем случае на месте глаголов в определениях существительных сцены - это более совершенный вариант управления памятью. Основываясь на похожести этих глаголов и сцен можно подбирать синонимы и антонимы к существительным основываясь не на справочнике, а по пониманию. Также синонимы и антонимы можно подбирать и к глаголам основываясь на том, как они изменяют память.
Рассмотрим понимание мозгом науки геометрии. Когда мы ей занимаемся, и смотрим на картинку с геометрическими построениями, мы думаем ее законами, то есть существуют еще на картинке и зоны с правилами (законами). По сути все картинки школьной геометрии это плоские срезы и в момент понимания смысла линий мы привязываем к линиям, углам информацию - выход на смысл (см. рис. 8). А выходом на смысл являются блок - схемы.
Рассмотрим понимание мозгом текста. Плоские срезы здесь - это буквы. Распознанная буква превращается в блок-схему с названием буквы, а группа из них в блок схему с сутью слова (см. статья). Так понимаются предложения и абзацы для них строится модель (представление картинки, понимание событий и т.д.). После прочтения и понимания любого текста или информации связанной с наукой мы помним в памяти блок - схемы и при повторном прочтении легко и быстро вспоминаем (находим нужное).
В науках физика, математика, химия используется данный алгоритм, в общем случае мозг ориентируется на набор правил не имеющий ничего общего с реальностью в которой живем (квадратные уравнения, физика элементарных частиц), хотя например, химические опыты, математические задачи и кинематика моделируются нашим пониманием реальности (там действуют законы, которые мы можем увидеть).
Рассмотрим понимание мозгом процесса написания программы (см. рис. 9).
*Объявление переменных - моделируется карта (блок - схема), в которой мы представляем байты и максимальное число, и в ней закодированы все следствия из ее свойств переменной.
*Команды цикла - это карта с командами между которыми проявляется закон (сцена) изменения переменной.
*Отдельные строки имеют постоянный смысл, и легко прогнозируются.
*Фрагмент программы с нелинейным поведением по сути аналог набора сцен с изменением переменной.
*Вывод информации на экран - выход на карту и картинку экрана.
Рассмотрим понимание мозгом управления механизмами, езда в машине это взаимодействие с картами местности посредством управления. С точки зрения блок - схем ими являются: желание изменить скорость, что то включить, кручение руля и педали. Мозг действует так - руки исчезают и сливаются с органами управления и мы существуем в другой модели реальности с ее законами и управлением (см. рис. 10).
В программе Autocad, как и в управлении механизмами - есть свой мир со своими правилами и законами и работая в нем мы не замечаем ничего кроме экрана. Когда мы работаем, на курсор мыши внимания не обращаем, как и на руки во время вождения машины. У нас во внутреннем зрении в памяти есть план (карта), как оно должно примерно выглядеть и пользуясь кнопками и командной строкой мы переносим план из внутреннего взора в реальность монитора.
Рассмотрим понимание мозгом электрических принципиальных схем (см. рис. 11).
Рассмотрим понимание мозгом следующих процессов, в них используется один безымянный алгоритм работающий в разных областях жизни человека, он является противоположностью гештальта. Он превращает блок - схему с желанием в конечный результат.
*Приготовление еды - есть блок - схема с желанием и мозг ее раскрывает, преобразуя в цепочки других блок - схем и выходит некое подобие фрактала. Например, в мозг пришла мысль, что надо порезать субпродукты, но на карте рядом их нет, тогда в цепочку встраивается, еще одна цепочка действий по нахождению субпродуктов (блок - схемы раскрываются по типу фрактала в зависимости от ситуации) (см. рис. 12). Это алгоритм противоположен созданию гештальта видимого объекта.
*Написание истории - тоже составление цепочки из блок - схем со все большей конкретизацией, на базе известных писателю сценах. Постепенный переход от блок схем к тексту описывающему карты (модели) на которых происходили события. Моделирование персонажей истории с их характерами (разговорами, поведением) на базе субъектов (см. статья).
*Создание гипотезы - попытка по отдельным фактам создать модель, это похоже на написание историй, но используется случайная попытка мозгом через глаголы и память смоделировать что то. Мы создаем цепочку предположений и понимаем, что она может быть неверна, тогда придумываем опыты или обращаемся к предыдущему нашему опыту за подсказками и понимаем ее верность.
*Рассмотрим создание картины, она может быть создана на базе нескольких механизмов мышления. Как абстракционизм - рассмотрение чего то с применением стилей. Как реальная картинка природы, местности на базе карт. Как сцена, где показаны социальные отношения между людьми - там происходит моделирование субъектов с их эмоциями, поведением.
*Конструирование станка (см. рис. 12). Мы переходим от текстового желания, к структуре станка с механизмами играющими какую то функцию (с учетом их взаимодействия и нахождения рядом человека) к взаимосвязанным картам его устройства.
Рассмотрим, как понимает реальность мозг у слепых с рождения. Они понимают все, кроме цветных картинок, перпендикулярный срез 3D объекта они получают ощупыванием. Они представляют себе карту дома и города как и зрячие.
Мозг понимает сцены - это шаблон взаимодействия между людьми, есть карта, на ней отмечено, что кто-то, кому-то, что-то сказал или сделал. Есть глаголы типа поругался, полюбил, поссорился - это изменение правил и сцен поведения между людьми. Пример сцены поведения - попасть с кем то на общую карту (встретится, обменяться информацией, подарками, вместе что то сделать). Есть у нас и сцены управления другими через приказ, хитрость, идею. Так появилось социальное взаимодействие со своими глаголами и существительными. Один человек обиделся на другого (произошла сцена с плохим поступком, например изменой), и связанные с ним сцены поведения изменились, появились социальные слова описывающие обидчика, которые показывают другим людям как надо взаимодействия с виновным. Наша личность живет по сценам, от рождения в нас заложены некоторые сцены бессознательных желаний (понятие ОНО у Фрейда), в процессе воспитания в совести появляются сцены запретов. Например, рассмотрим социальное слово "атеист" по отношению к человеку, мы по одному этому слову понимаем часть сцен его поведения и можем предсказать его слова в разговоре.
Эти социальные механизмы взаимодействия между людьми перешли на работу с механизмами (замена субъекта объектом) и на профессии, где надо думать над вариантами действий. Например, хирург имеет набор сцен, как делать операцию и результаты обследования корректируют план его операции. Так же работа на станке или в Autocad это видоизмененное общение с субъектом со своими возможностями и сценами поведения. Бывает, что человек знающий одну область науки приносит в другую по аналогии решения и идеи, через этот механизм сцен.
Даже не смотря на то, что глаголы в разных областях науки различны, но их принципы работы с памятью одинаковы, карты построены по одному типу и существительные повторяются.
Рассмотрим понимание мозгом топографических карт, мы имеем карту мира, на ней зоны из стран, каждая страна имеет свою карту и так далее до минимальной детализации. Алгоритм морфинга картинки работает и на топографических картах, поэтому мы понимаем карту в любом разрешении и при любой детализации (видимая карта может быть создана на базе нескольких других). Рассмотрим карту квартиры, допустим на стене висит много картин, как мозг это запоминает? Есть карта соответствующая стене и привязанная к карте квартиры.
Рассмотрим понимание мозгом абстракции на примере задачи по математике, где едет по дороге машина и пункта А в Б. Тут рассматриваются не все входа у блок - схемы машина, а только часть. По сути абстракция применяется мозгом очень часто ведь мы рассматриваем, только нужные глаголы из подробной блок - схемы. Можно сказать, что абстракция машины в задачах по математике - это натяжение (применение) одной из сцен на условие задачи.
Понимание графика в математике - мозг использует алгоритм для работы с перпендикулярным срезом 3D объекта.
Когда мы видим как растекается вода, то по перпендикулярным срезом 3D объекта картинки моделируем фрагменты процесса. Мозг на основе опыта понимает законы деформации срезов воды, понимает глагол растекаться и он же может его моделировать в фантазиях. То же самое и с пониманием волн на воде.
Некоторые варианты применения данного алгоритма рассмотрены в статье, а именно фантазирование с увиденными объектами и работа пальцев рук.
Существует алгоритм привязки карт по ориентирам к местности (см. статья, там он рассмотрен на базе неврологических болезней) - он перешел в установление взаимосвязей между всем, чем угодно в памяти. Возможно в мозге запускается этот алгоритм во сне и сны его побочный эффект. Занимаясь сравнением памяти о прошедшем дне со всеми остальными воспоминаниями он оптимизирует память и решает, что надо забыть.
Синестезия - нейрологический феномен, при котором раздражение в одной сенсорной или когнитивной системе ведет к автоматическому, непроизвольному отклику в другой сенсорной системе - это доказывает некую общность памяти и ее глаголов обслуживающую одну систему с другой системой. Тест Люшера это проявление этого явления у нормального человека (связь приятных цветов с настроением).
Допустим, мы узнали правило про таблицу Менделеева, что в ней элементы расположены в порядке возрастания. Как можно сделать вывод, что в ней нет 2х одинаковых по массе элементов (см. рис. 13). В системе моделирования на уровне блок - схем строится график и по нему делается вывод (за счет анализа полученного графика). В нем формула разворачивается (моделируется), на после некоторого разворачивания делается вывод. Это дает возможность частично смоделировать любую формулу и сделать вывод. Пользуясь этим методом, можно при написании и отладке программы представить, как будет примерно меняться переменная. Может этот метод и глуп, но он прост и универсален.
Этот же алгоритм используется для понимания моделей предметов типа ключ или линейка. На них есть повторяющиеся выступы (ключ), или штрихи (линейка) с ними связано правило и например, мы узнаем ключ, не смотря на то, что абсолютно похожих ключей нет. Ребенок повертев в руках пузырек от лекарства создает правило, где должна быть этикетка, да и взрослый человек увидев оригинальное устройство начинает его осматривать, создавая модель.
Отдельные заметки
Пословицы - это сцены призванные заставить мозг сделать какое то действие. Рассмотрим, как мозг понимает пословицу (сцену) "цыплят по осени считают", которую нельзя представить. Сначала надо понять буквальный смысл и мы его интуитивно понимаем, на его базе понимаем общий смысл.
*Пословица должна присоединиться к текущему пониманию, но она бессмысленна и мозг ищет скрытый смысл, понимает идею.
*В ней содержатся условия и приказ действия.
*В мозге есть механизм понимания идеи - переход к более общим глаголам и замена конкретных объектов на общие понятия с пониманием сути этой ситуации.
*К каждому слову задается вопрос, а почему так, зачем оно здесь.
На базе этих и подобных правил происходит автоматическая цепочка рассуждений для странно поставленного вопроса (или предложения) дающая информацию для мозга - это алгоритм интуиции.
Рассмотрим, как мозг понимает предложение (сцену) "В начале всего было Слово, и Слово было с Богом, и Само Оно было Бог." В нем есть слова "все, всего, слово" под их определение попадает все, то что у нас есть в текущей памяти и будет пока помним это предложение, из-за большого числа объектов представление во внутреннем взоре не включается. Строится модель, где слова (ранее узнанная информация) переходят в нейросеть социум (бог) (см. статья), а она (нейросеть) в этом предложении понимается как субъект со сценами написанными в библии.
Рассмотрим, как мозг понимает предложение (сцену) "Удивительнее всего было то, что это событие произошло в предсказанное некогда время."
Тут выход на сцены эмоций и их привязка к предыдущему тексту. Эта сцена управляет работой мозга и она заставляет его запомнить предыдущие события используя эмоции и общие слова.
Прилагательные (см. статья) корректируют значения глаголов и связываются с глаголами у соответствующих существительных. Предложения «Мы отдали бананы обезьянам, потому что они были голодные» и «Мы отдали бананы обезьянам, потому что они были перезрелые» похожи по синтаксической структуре. В одном из них местоимение "они" относится к обезьянам, а в другом к бананам. Из-за глаголов связанных со входами блок-схем (существительных) бананы и обезьяны устанавливается связь со словами голодные или перезрелые.
Рассмотрим понимание фонетических омонимов во фразе «Серый волк в глухом лесу встретил рыжую лису», в ней слова слышатся одинаково, а понимаются по прилагательным с ними связанными. Прилагательные в себе содержат воздействие на глаголы в определении существительного (в глухом - не слышать) и на картинку субъекта (рыжую). Кстати, распознавание рисованной картинки (где понимаются все линии в сумме, а не по отдельности, то есть идет подбор имеющих смысл комбинаций) и понимание омонимов - это проявления одного алгоритма.
Рассмотрим предложение "Повышение температуры в стакане воды увеличит количество сахара, который растворяется." Оно преобразуется в сцену (правило), в ней есть - было (вода и сахар), стало (сладкая вода и немного сахара) и это связано с нашим ощущением температуры.
В результате имеем сцену со взаимосвязями и она может использоваться для моделирования, а может и для понимания аналогичных ситуаций. Тут ясна связь растворимости сахара с температурой и неважность типа емкости с водой. То есть мозг понимает, что это правило применимо также и к ведру.
Рассмотрим Эдипов комплекс из психоанализа (это сцена заложенная в генах) - он обозначает бессознательное или сознательное сексуальное влечение к родителю противоположного пола и амбивалентные (двойственные) чувства к родителю своего пола. Мозг определяет действующие лица (усложненный вариант импринтинга), потом они подставляются в сцену записанную эволюцией в генах и он срабатывает.
*Мать - понимается через систему взаимоотношений, мать та, что кормит грудью и вообще кормит, и играется, и обслуживает.
*Отец - это тот, кто рядом с ней.
Рассмотрим, как мозг понимает философию, которая основана на идеализированных моделях. Философия в своих рассуждениях дополняет и корректирует идеалы - в данном примере это слово "человек". С идеалом слова "человек" связанно множество сцен - поведения, отношения. Это определение по умолчанию, в зависимости от ситуации оно корректируется. Мы не вспоминаем сцен из идеала, мы корректируем правила их применения (если бы меняли сами сцены, это было бы моралью).
*Социализированный человек (выбор глаголов в определении человека связанных с отношением к людям) в норме (в определении идеала) обладает сложившимся жизненно-практическим миропониманием (выбор сцен из определения идеала человека).
*Как правило, (добавление связей вероятности в идеал) оно складывается стихийно, (причинно-следственная связь) опираясь на опыт предыдущих поколений (связь с другими людьми).
*Однако человек в своей жизни (временной отрезок) может столкнуться с проблемами,(сцены поведения у идеала оказались неэффективными) с которыми его мировоззрение не справляется (причина не срабатывания сцен).
Из-за того что в мозге существуют обыденные, привычные нам сцены окружающего мира (разновидность идеала описанного выше в философии, только это идеал места), возможна апперцепция. Это процесс, в результате которого элементы сознания становятся ясными и отчетливыми. Данное свойство выражается в том, что человек воспринимает предметы и явления внешнего мира в тесной взаимосвязи друг с другом.
Модный сейчас алгоритм GPT-3 состоит из сцен основанных на статистике использования слов (он знает возможные правильные комбинации слов и предложений). Описанный же здесь алгоритм то же включает в себя сцены, но в отличие от GPT-3 он их понимает.
Инженер Головин Александр Владимирович
E-mail: axelfl35@gmail.com
Комментарии (56)
Upsarin01
16.08.2022 21:43Думаю в основе ии должно лежать что-то простое, например любопытство. Это может быть основой ядра ии.
Основная цель - узнать и поробовать все (поглащать знания, получать новый опыт). Не обязательно ии должно видеть все так как видим мы. Может там достаточным матрицы векторов, что бы ии понимал что перед ним стул или человек. Насекомые не видят мир как мы, но интелект в некотором понимании у них есть.
Есть люди не зрячие, но они так же способны жить полноценно, в рамках полученных ограничений. Они вряд-ли смогут оценить все то что вы описали.
Так что зрение не является основой ии.
SubjectPersonalData Автор
16.08.2022 23:00Так что зрение не является основой ии.
Я имел в виду, что алгоритм разума и зрения имел общего предка. В статье Теория эволюции и работы мозга я описал порядок эволюции мозга.
DrinkFromTheCup
17.08.2022 10:18Думаю в основе ии должно лежать что-то простое, например любопытство. Это может быть основой ядра ии.
Суждение, достойное пера Лема. В т. ч. потому, что переводит наше внимание на ещё одну старательно замалчиваемую проблему робототехники и разумостроения.
Интеллект Искусственный Разумный - в чём должен состоять его modus operandi, чтобы ИИ действительно выступил как помощник человеку?
Любопытство - это, конечно, хорошо, но оно плохо "квантуется" и ещё хуже приоретизируется просто в силу избытка непознанного вокруг нас.
Pavel_Zak
17.08.2022 23:37"Думаю в основе ии должно лежать что-то простое, например любопытство".
В основе должно лежать желание жить (быть, длиться, сохраняться, существовать).
Все остальное - и любопытство, безусловно, тоже - это инструменты для.DrinkFromTheCup
18.08.2022 01:55В "Голем XIV" этот вариант очень-очень подробно рассмотрен.
Увы, для тех задач, которые может от него хотеть человек, этот вариант плохоприменим.
mad_god
16.08.2022 22:27+1То есть, информация (картинки, звуки, запахи, вкус, прикосновения, данные, слова, мысли) может кодировать в инфополе то, о чём мы думаем, вспоминаем, воображаем, представляем.
Ситуация (грубо говоря, какая-то комната или участок карты на улице) состоит из суммы каким-то образом расположенных рядом друг с другом объектов-предметов, абстракций и правил, по которым они могут переходить из состояния А в В, что позволяет предсказывать с той или иной правдоподобностью будущее, например, попадёт ли катящийся бильярдный шар в лузу или разобьётся ли падающая чашка и подготовиться к нему, либо представить то, что произойдёт в более отдалённом будущем или переживать уже произошедшие события, или вспоминать прочитанное, пересказанное или увиденное в кино.
Я правильно всё понял? Это ведь об этом?
Или ещё нужно про модели сказать? Вроде того, что объекты могут обладать сложным поведением и можно получать по желанию различные аспекты объекта, представляя объект в той или иной ситуации (на карте, которая загружена с желаемыми параметрами, окружением, условиями), прокручивая жизнь объекта от рождения до уничтожения или модификации и обратно, по желанию.
У нас есть данные, с которыми мозг может оперировать. Может быть, он и не представляет чёткую визуальную картину в HD, или видеоряд, но мозг уверен, что он это каким-то образом видит, знает, что это присутствует, существует для него так же реально, как реален мир вокруг.
Но остаётся вопрос: как именно это реализовано? Как именно нужно обработать данные, какие именно нужно произвести над ними операции, чтобы добиться нужного результата?
У природы был огромный полигон и миллионы лет, чтобы оттачивать нужные программы и уничтожать тех, кто нужными программами не обладал. Хороший быстродействующий компьютер или кластер компьютеров может совершать подобные операции тоже довольно быстро, но хватит ли ему быстродействия и времени, чтобы быстро отсеивать тупиковые программы?
Нужно решить вопрос, зависла ли случайная подпрограмма, функция, привела ли она к "синему экрану" или нет. А для этого каждый компьютер в подобной сети должен отслеживать своё состояние и быстро, за наносекунды возвращаться в строй, сообщая, достигла функция финала и был ли получен результат, была ли перезаписана целевая ячейка или нет, подпрограмма дефектная, она приводит к зависанию или нет (но не делает ничего полезного).
Если бы компьютер никогда не зависал, если бы он предугадывал своё дальнейшее состояние и предсказывая своё зависание, умел бы "уворачиваться" от своей ошибки, от своего будущего, такой бы проблемы не существовало бы, программы бы просто останавливали ошибочные потоки или процессы, останавливали бы функции перед ошибками и таким образом могли бы отсеивать полезные куски кода от бесполезных.
Мозг часто бьётся над решением задачи, ответа на которую он не знает. Он часто заходит в тупик. Он может долго, годами не находить решения, пробует различные варианты, в том числе и перебор. Но у него уже много приобретённых подпрограмм, основа, которая выдаёт ему ассоциации, услужливо подаёт ему из памяти нужные и ненужные примеры, ситуации, воображает различные сценарии, как оно может быть или как оно быть не может, составляет списки, что можно попробовать, расставляет приоритеты. Эта основа довольно сложная, она возникла не в один момент, она развивалась.
Если нейросеть - это тьюринг-полная система, возможно ли создать вручную такие кластеры нейросети, которые не должны меняться и которыми, можно создать некоторый базовый набор абстракций, из которых уже построить основу, например, математики, логики?
Хотя бы для того, чтобы можно было элементарно посчитать количество элементов на поданной картинке? Посчитать и увидеть, что объектов стало больше, меньше?
Что этот объект больше того? Что этот объект увеличился, а тот уменьшился?
Что я увидел круглый объект уже 10 раз, а квадратный только 2 раза?
Какие квадратные объекты мне известны? Какие квадратные объекты я использовал/видел/вспоминал чаще всего за последние полчаса или день? Какие квадратные объекты имеют для меня повышенное значение, имеют более высокий приоритет?
И так далее. Смотреть, что нам нужно и генерировать куски нейросети для того или иного нужного нам эффекта, результата. Возможно, как-то переводя обычный код в нейросеть и обратно.
Можно ли на нейросети создать объект типа "ячейка памяти"? Создать функцию отвечающую за запись в эту ячейку и за чтение из неё? За сложение этой ячейки и другой? И так далее.
Если мы оперируем какими-то базовыми абстракциями с элементарным поведением, можем ли мы на основе подобных абстракций генерировать более сложные, со сложным поведением?
SubjectPersonalData Автор
16.08.2022 22:55Можно ли на нейросети создать объект типа "ячейка памяти"? Создать функцию отвечающую за запись в эту ячейку и за чтение из неё? За сложение этой ячейки и другой? И так далее.
Я понимаю, что в мозге есть глагол создать и на карте он создает объект. Как таковая ячейка памяти, функция (запись, чтение) они в данном алгоритме бессмысленны, это ближе к классическому программированию. Сложение ячеек, умножение - мозг так вообще не работает, иначе бы мы легко бы делали эти операции. То же умножение, наши способности в уме практически ограничены таблицей умножения, ну можно в уме прикинуть столбиком, но мозг не на этом принципе работает.
Если мы оперируем какими-то базовыми абстракциями с элементарным поведением, можем ли мы на основе подобных абстракций генерировать более сложные, со сложным поведением?
В статье Теория эволюции и работы мозга есть рассуждения из которых выходит что сначала мозг обрабатывал поведение субъектов (живых существ, а оно как раз сложное), а потом деградировал до объектов с более простым описанием.
Про зависание мозга - эпилепсия
Ситуация (грубо говоря, какая-то комната или участок карты на улице) состоит из суммы каким-то образом расположенных рядом друг с другом объектов-предметов, абстракций и правил, по которым они могут переходить из состояния А в В, что позволяет предсказывать с той или иной правдоподобностью будущее, например, попадёт ли катящийся бильярдный шар в лузу или разобьётся ли падающая чашка и подготовиться к нему, либо представить то, что произойдёт в более отдалённом будущем или переживать уже произошедшие события, или вспоминать прочитанное, пересказанное или увиденное в кино.
Да
sim31r
16.08.2022 23:14Про зависание мозга - эпилепсия
Это органическое нарушение, как пробой ячеек памяти. Именно зависание, без органического поражения, это фобии, шок, ступор, аффект, маниакальность да и сон в какой-то мере.
Roman_S
17.08.2022 17:22Сон в значении "сновидения"? Это разные вещи, которые нужно уточнять, ведь просто сон без сновидения это как (наверное, по крайней мере, по ощущениям) потеря сознания. А сновидение может быть вполне осознанным состоянием (которое как только станет управляемым, становится подобным размышлению), осознанным, как и катарсис, например, и благоговение.
smrl
16.08.2022 22:57+6А какие другие варианты алгоритма универсального ИИ вам известны? Какие из них вы изучали, прежде чем решились предложить свой?
И чем он лучше, по сравнению с ними?SubjectPersonalData Автор
16.08.2022 23:08+2Я считаю что классический подход с нейросетями тупиковый. Он именно по сути работает на статистике и создает иллюзию разума.
Например, транзистор это аналоговая деталь, но несколько транзисторов становятся цифровой деталью (ячейка памяти). Может в мозгу нейроны объединены в такие структуры, которые подобны моему алгоритму.
sim31r
16.08.2022 23:20Тем не мене ИНС распознают изображения лучше человека или работают с абстракциями в Го например. AlphaGo, например работает сразу в пространстве игры, минуя распознавание образов или обычное пространственное мышление. Круг от квадрата не отличит, но распознает миллионы позиций игровых на уровне недостижимом человеку.
SubjectPersonalData Автор
16.08.2022 23:38-1В шахматах и в AlphaGo мы просто перебираем комбинации и пытаемся подогнать сцену из книг или из опыта. Но в этом нет практического смысла.
В старых книгах по ИИ часто встречается текст
сократ человек
человек смертен и т.д.
или что то про логические операции
Да это все нам не нужно, мы можем так думать, но практически в быту не думаем, в этих подходах нет практического смысла.
sim31r
17.08.2022 00:45+1Даже в шахматах просто перебор не работает. И в Го не работал перебор, пока не появились нейронные сети. Это именно анализ игровой ситуации на уровне образов.
Человек кстати тоже перебирает варианты в уме и осознанно и на уровне подсознания.
iskateli
17.08.2022 00:46+3" AlphaGo мы просто перебираем комбинации " - нет, не просто, если бы мы просто перебирали комбинации, то нам бы не хватило выч. мощностей и времени, т.к. мы бы увязли в комбинаторном взрыве.
" или из опыта " - так естественному разуму тоже нужен опыт, так что этот аргумент мимо
DrinkFromTheCup
17.08.2022 10:26Тем не мене ИНС распознают изображения лучше человека
Возражаю.
Когда нейросеть сможет не только узнать на фотографии лодки лодку, но и хотя бы базово рассказать о её конструкции, модели, принципах действия, etc-etc, - это будет какое-то подобие полноценного распознавания, а не попугайство.
Сейчас зачастую достаточно перевернуть фото лодки вверх дном, чтобы у ИНС мозжечок заискрился.или работают с абстракциями в Го
Возражаю.
Игра в Го - это игра в равновесие, присутствие и давление.
Причём, в принципе каждому этому понятию можно подобрать как численный эквивалент (как для конкретной точки на поле И её состояния, так и для какого-то фрагмента поля и его состояния), так и некий переносимый на проблематику реального мира смысл.
Игра в Го - вычислима. Интуицией и "талантом" же человек вынужден пользоваться в этой игре в силу недостаточности своей "вычислительной мощности".sim31r
17.08.2022 11:13это будет какое-то подобие полноценного распознавания, а не попугайство.Сейчас зачастую достаточно перевернуть фото лодки вверх дном, чтобы у ИНС мозжечок заискрился.
Да, человек не такой специализированный, в этом плюсы и минусы. Минусы в том, что иногда может нафантазировать то, чего нет. Эксперимент известный с определением характера по лицам, например. Если намекнуть что на фотографии положительный или отрицательный персонаж, все испытуемые додумывают черты характера которых нет. Ориентация лодки тоже признак, его можно учитывать, можно не учитывать. Перевернутая лодка и человека сбивает. Вот пример, мозг на ходу определяет улыбку без "переворачивания", а на самом деле это не улыбка.
DrinkFromTheCup
17.08.2022 12:01+1Боюсь, Ваш аргумент - немного к другой проблематике.
Человек всё ещё может поискрить мозжечком минуту-другую и понять, что на самом деле изображено на фото (или понять, какой информации ему не хватает для принятия решения).
Текущие реализации ИИ/нейросетей так не могут.
Нейросети ограничены датасетами, на которых их обучали.
ИИ же - они в некотором роде ограничены восприятием строящих их людей. Человек решает за ИИ, как кодифицировать для ИИ информацию и какую информацию признавать достоверной, ооооох...sim31r
18.08.2022 00:01Нейросети ограничены датасетами, на которых их обучали.
ИИ же - они в некотором роде ограничены восприятием строящих их людей. Человек решает за ИИ, как кодифицировать для ИИ информацию и какую информацию признавать достоверной, ооооох...Есть и общие черты. Человек тоже обучен на каких-то примерах, без обучения вырастает "Маугли". Обучение что-то дает, а какие-то возможности блокирует. Так же и не каждый человек может определить какая информация достоверна, часто верит на слово, считая источник информации достоверным, так проще.
ИИ обучен и предсказуем, вы считаете это минусом. У человека проявляется непредсказуемый "человеческий фактор". Иногда это в плюс, иногда в минус, вот примеры среди пилотов, лучших из лучших и отобранных после строгого отбора.
DrinkFromTheCup
18.08.2022 02:00Тем не менее, человек как программа может сам себя писать - и принимать куски кода извне.
Нейросеть и ИИ - пока нет.
ИИ обучен и предсказуем, вы считаете это минусом.
Истинно.
Но я смотрю на эту проблему с непопулярной точки зрения. С той, о которой не говорят вслух.
Об этом есть очень хорошая мини-повесть "Двухсотлетний человек".
iskateli
17.08.2022 00:41+3" по сути работает на статистике и создает иллюзию разума" - а что вы считаете не иллюзией? Самолёт и птица решают задачу полёта по-разному, но оба достигают своей цели, в чём по вашему состоит задача интеллекта? От этого ключевого ответа будет зависеть что вы считаете настоящим ИИ, не "иллюзией".
Какой у вас подход к разработке ИИ - «сверху вниз» или «снизу вверх»?
Почему не рассмотрели теорию AIXI? Там единая концепция и твёрдый мат. аппарат.
Affdey
16.08.2022 23:31+2Эмм. в тексте очень много утверждений и про мозг и про понимание и т.д. Но очень мало пруфов и обоснований. На основании чего, каких научных работ по нейропсихологии и по нейробиологии, экспериментов написана статья? Потому что современные знания отличаются от написанного.
SubjectPersonalData Автор
16.08.2022 23:44Это написано в начале статьи Теория эволюции и работы мозга Эволюция мозга (базовые предпосылки)
SensDj
17.08.2022 07:24+2Статей про ИИ написаны уже тысячи, уже хватит, все ждут не статью, а программу с сильным ИИ. Почему вы сразу не написали что лично вам мешает сесть и написать программу ?
У меня тоже есть статья про ИИ - когда и как он будет написан. Нужен суперкомпьютер и полная симуляция реальности, в ней и будет происходить обучение ИИ как обучают детей с первого месяца жизни - https://aftershock.news/?q=node/718819
michael_v89
17.08.2022 09:10Нужен суперкомпьютер и полная симуляция реальности, в ней и будет происходить обучение ИИ
Что мешает использовать для обучения ИИ обычную реальность?
SensDj
17.08.2022 09:23В моей статье есть ответ. Коротко тут не ответишь...
Polunochnik
17.08.2022 11:38можно обойтись и обычным компьютером используя игру GTA5. по сути это и есть современная симуляция реальности на которой можно начать тренировки. останется написать персонажа со сложными характеристиками. вероятно если нужен ИИ похожий на человека, то скорее всего его мыслительный процесс и должен быть похож на поток мыслей человека. т.е. у разума должны быть какие никакие эмоции (зависящие от значений параметров в разный момент времени- параметр гормон1, параметр гормон2 и прочие характеристики человека- тонкая настройка которых и приведет к особой индивидуальности испытуемого), особенности характера, индивидуальные физиологические особенности. в памяти не весь багаж знаний мира а основная база, которую интеллект сам должен пополнять изучая окружающую действительность. Скорее всего это не будет классическим ИИ, а будет представлять собой сложный скрипт анализа и поиска информации.
michael_v89
17.08.2022 12:14можно обойтись и обычным компьютером используя игру
Зачем надо использовать игру с симуляцией реальности вместо обычной реальности?
Polunochnik
17.08.2022 12:41Предполагалось что в таком виде будут наименьшие затраты на начальных условиях. +Удобство и тонкая последующая настройка алгоритма. Если же говорить о настоящей реальности и попытку в той же степени воспроизвести обучение похожее на человеческое-то как мне видится тут нужен современный андройд с запущенным алгоритмом на своем обрабатывающем устройстве. Наврядли у автора будет в ближайшем будущем такой андройд (даже наврядли у кого то в нашей стране в ближайшем будущем), поэтому симуляция реальности в игре мне показалось наиболее перспективной на ближайший промежуток времени.
michael_v89
17.08.2022 13:04тут нужен современный андройд с запущенным алгоритмом на своем обрабатывающем устройстве
Не нужен, делаем минимально простую конструкцию, которая может двигаться, на нее ставим камеру и микрофон, все данные передаем на сервер.
Polunochnik
17.08.2022 13:10в этом то и прикол что минимально простая конструкция не подойдет. тогда и будет минимально простое развитие ограниченное физической конструкцией. мы же не можем получить опыт приближенный к человеческому для двигающейся машинки с камерой?мне кажется максимально нужно приблизить как физический объект так и окружение. больше того я думаю нужно моделировать работу самих нейронов, как они передают информацию, как сохраняют и прочее. как например в проекте https://ru.wikipedia.org/wiki/Blue_Brain_Project
michael_v89
17.08.2022 18:12Так и в игре у моделей минимально простая конструкция.
Polunochnik
17.08.2022 18:25Я бы не сказал что в игре GTA5 поведение NPC минимально простое. В любом случае можно использовать моды для настройки или в конце концов с локального использования перенести развитие интелекта в GTA online, где уже ввшло много DLC прокачивающих поведение ботов
michael_v89
17.08.2022 18:40Так я не про поведение, а про конструкцию тела робота. В игре конструкция моделей относительно простая, поэтому если сделать простую конструкцию в реальности, отличий не будет. Зато не надо будет моделировать виртуальную реальность.
michael_v89
17.08.2022 12:09В моей статье есть ответ.
Там нет ответа, поэтому я и спросил. Там есть только утверждения вида "Обучать ИИ проще всего поместив его в виртуальную реальность" без каких-либо доказательств.
Вы пишете про то, зачем ИИ нужен опыт взаимодействия с физическими явлениями, но ничего не пишете про то, почему нельзя использовать реальные физические явления, а надо обязательно их моделировать на компьютере.SensDj
17.08.2022 12:44В статье я пишу что человек имеет в голове симуляцию реальности и живёт в ней, при этом ему кажется что это и есть реальная реальность. Для ИИ тоже надо такую создать. И мысленное тело есть у человека чтоб представлять свои будущие телодвижения, для ИИ нужно создать виртуальное тело. Это база чтоб уметь учится и думать. Выход в реальность в реальном теле будет для ИИ лишь дополнительной возможностью.
michael_v89
17.08.2022 13:02В статье я пишу что человек имеет в голове симуляцию реальности и живёт в ней, при этом ему кажется что это и есть реальная реальность. Для ИИ тоже надо такую создать.
Ну так если человек создает симуляцию реальности, наблюдая за настоящей реальностью, то и ИИ может ее создавать таким же способом. Зачем ему наблюдать именно виртуальную реальность?
для ИИ нужно создать виртуальное тело
Ну вот опять. Почему нельзя создать для ИИ настоящее тело?
SensDj
17.08.2022 13:06Потому что у человека к глазам прилагается мозг, умеющий создавать мысленную копию реальности (особенно хорошо это видно во сне), а у робота что прилагается к камерам ?
SADKO
17.08.2022 09:41+5Автору бы чего по физиологии аудио визуального восприятия почитать в частности, ну и о нейрофизиологии вообще...
Сова пищит, глобус трещит, а теории не видать, сплошной набор определений, которые если бы и соответствовали действительности, то всё равно при таком подходе стремились бы к бесконечности без намёка на генерализацию.
Pavlp59
17.08.2022 11:20+2Рассмотрим понимание мозгом цветной плоской картинки - это двухмерная сеть из нейронов, в каждом нейроне есть цвет пикселя, нейроны объединяются в зоны одинаковых цветов.
Это единственная фраза в статье, которая пытается описать механизм понимания мозгом чего-либо. И описывает в корне неверно, так как нейроны в мозге формируют далеко не двухмерную сеть. Дальнейшее повествование является описанием разнообразных примеров "понимания" мозгом объективной реальности, данной нам в ощущениях, которое в отсутствие внятного описания собственно процесса "понимания" какой-либо практической ценности не имеет.
В мозге есть механизм понимания идеи - переход к более общим глаголам и замена конкретных объектов на общие понятия с пониманием сути этой ситуации.
Звучит не как описание конкретного алгоритма разума, а скорее как констатация факта, что разум - предмет тёмный, и исследованию не особо поддается.
Данная статья - это скорее некое описание синтаксиса разума. Да, у нашего разума есть представление об объектах, о возможных действиях с этими объектами, он умеет в причинно-следственную связь, способен помнить состояние этих объектов в течение времени и даже представлять состояние этих объектов в будущем и еще многое другое. Это все известно, при том, что не является ключевой особенностью нашего разума. Более того, каких-либо конкретных алгоритмов реализации даже этого базового функционала разума в статье по сути нет, слишком громкий заголовок для поверхностного содержания.
Zara6502
17.08.2022 12:01Жаль что статья основывается на константах, которые таковыми не являются. Работа мозга - это статистические выборки, то есть у человека А и человека Б всегда всё по-разному, но по статистике они скорее одинаковы, чем различны. Поэтому интерпретации (а мозг именно что занимается интерпретацией) цветов, звуков, вкуса, образов у разных людей разные.
Например интересный факт, что человек может не видеть объект например на дороге, хотя он "видит" то что за объектом, точнее мозг ему достраивает образ так, что человеку кажется что он видит полную картину и в ту же секунду - ДТП и "он появился из ниоткуда" или "я её вообще не видел", потому что фраза - не верь глазам своим, весьма ёмко описывает сам процесс - мы вынуждены верить и по статистике мы чаще всего получаем верную информацию.
odins1969
17.08.2022 13:48+1Автор через строчку использует термин "понимание". Может ли он дать определение термину не прибегая к логической тавтологии ? человек - наблюдатель понимает логику ходов AlphaGo или AlphaStar ? А сама ИНС понимает эту логику ? Это все к тому, что смешивать махровый субъективизм с механицизмом - бесполезно. Это легкий путь, но тупиковый. И почему то именно информационщики опять хотят населить биологию "Духами " субъективизма типа сознания и запустить кризис в объяснении поведения живых организмов по новой.
P.S. мозг ничего не "понимает". Это просто очень большая популяция клеточных машин прошедшая отбор на выживание в еще большей среде через сцепление друг с другом по принципу Хебба . "shut up and count"
shadrap
17.08.2022 19:56Скажу честно , не углублялся в область работы мозга, с научной точки это очень сложная и наименее исследованная тема, но будучи знаком с эволюционной биологией, думаю, что автор пытается притянуть работу мозга интеллект и сознание на бинарно-програмный интерфейс сегодняшних машин Тьюринга . С моей точки зрения работа мозга как минимум ближе к квантовой машине, где работа каждого нейрона подобна волновой функции и их интерференция создает личность.
Потом, представление окружающего мира это сложный, фенотипически скорректированный комплекс(т.е. создавшийся на основе развития конкретного организма), состоящий из каких-то "паттернов" (сформированных от всех органов чувств- зрение, обоняние, тактильно-двигательной системы, пищеварительной, вкусовых рецепторов и тд и тп перечисление было бы долгим) еще и накладывающихся на друг друга во временной последовательности, плюс подкрепленной системой обучения. Почти уверен ,что для двух разных индивидумов восприятие одного и того же физического объекта , события или еще чего-то , очень разнятся с точки зрения этих "паттернов" и молекулярно биологического их сопровождения (ферментов, нейромедиаторов, белков регуляторов и тп).
Тот же рассматриваемый автором станок- у разных личностей даст абсолюно разную схему "паттернов", например для слесаря и для девушки станка не видевшей. Для первой личности слесаря звуковой ряд даст в разы больше чем для второй полное его "осязание" и "разглядывание". В то же время если со станком что-то серьезно не так , скорее всего поймут оба, первый базируясь на огромном наборе знаний, вторая на например "паттернах опасности" , в прямую к станку , отношения не имеющих.
В мозге существуют сцены..
не согласен, не хватило бы емкости мозга на все наши "сцены". Я бы перефразировал в " в мозгу существуют накопленные развитем 3х мерные слои связанных данных, которые получая на вход определенные сигналы на выходе выдают сложный комплекс ответных реакций.
odins1969
18.08.2022 08:10Обратите внимание , пока неизвестно ни одной верифицированной работы где бы удалось декодировать "спайковую активность = поведение" in vivo, используя ИНС. Даже Deep Mind уже года 2 как убрала из своих обещаний такую задачу, после 5 лет активных попыток это сделать.
ZloyVampir
Вся эта красота разобьется о проблему самоприменимости Тьюринга-Черча. См. алгоритмическую разрешимость.
pavel_kudinov
да пусть "разбивается" в философском смысле, главное чтобы работало
ZloyVampir
Так оно и не будет работать. По причинам озвученным выше - алгоритмическая неразрешимость.
pavel_kudinov
Машина Тьюринга (и все современные языки программирования, которые к ней сводятся) имеют философскую проблему самоприменимости, при этом успешно решают все практические задачи, которые перед ними стоят
Наше сознание тоже скорее всего не в состоянии решить проблему самоприменимости, при этом успешно решает задачи самоосознания и другие практические задачи
С чего вдруг проблема самоприменимости - препятствие для практического функционирования сильного ИИ?
ZloyVampir
Вот только сильного ИИ так пока и не получили. ИИ не может создавать новое, а наш естественный интеллект - может.
vassabi
если оно не будет работать на программах от 10 миллиардов операций (т.е. до этого числа - "алгоритмически разрешает", а все что больше - зависает), то норм, можно брать.
kichrot
Зачем такие сложности.
Легче проверить на практике, пройдет система, реализующая описанный в статье алгоритм, зеркальный тест или не пройдет. :)
Пройдет, достаточное основание, для утверждения о наличии самосознания. Не пройдет, увы, в топку. :)
sim31r
Как вариант ИИ может быть без органов чувств не и жить в реальном времени. Как Альфаго например, ему реальный мир не нужен и не интересен. С его условной точки зрения человеки заняты выживанием в мире повторяя однообразные паттерны поведения с минимумом абстракций. И все остальные не разумны и придумывают нелепые тесты, а настоящая и интересная вселенная она на игровом поле.
Кто-то с еще более простым подходом может сказать, что вот если попался в драке на обманный выпад левой, значит не разумный, тест не прошел )