Антинаучный искусственный интеллект

Этот поток сознания носит технический характер и предназначен только для меня, для упорядочивания мыслей.

Прочитал залпом книгу: М. Тим Джонс – Программирование искусственного интеллекта в приложениях – 2011. Зачем? Чтобы иметь представление о том, что сделано в этой области. Это конечно не исчерпывающие знания, но хотя бы вводные. Основной вопрос для меня после прочтения этой книги – это совмещение моих собственных знаний и того, что изложено в книге. Основные главы: Сильный и слабый ИИ, Алгоритм отжига, Введение в теорию адаптивного резонанса (кластеризация), Введение в архитектуру нейронных сетей и алгоритм обратного распространения, Введение в генетические алгоритмы, Искусственная жизнь (симуляция), Введение в системы, основанные на правилах (экспертные системы), Введение в нечеткую логику, Модель состояний (скрытые модели Маркова), Программное обеспечение, основанное на использовании агентов.

Мои основные мысли, которые были во мне до прочтения и имеют отражение в этой книги: входящие сигналы, база знаний, выбор действия, обработка данных для решения. Это, конечно, сумбурное представление, но оно лежит в основе всех моих измышлений на тему ИИ или просто И.

Что меня всегда интересовало?

  • распознавание изображений: лиц, объектов, их движение

Здесь все довольно просто. Наблюдение, определение объекта. Запись характеристик его движения, выявление особенностей, аномалий.

  • распознавание речи.

Хотелось бы иметь свою систему распознавания речи. Задача, которую решили крупные игроки в этой области. Но области огромна…

  • анализ поведения объектов в системе

Люди, машины, даже сигналы имеют определенное поведение. Выявление разных моделей поведения, их классификация – очень познавательная область.

  • анализ изменений в системе

То, что происходит с системой в целом – это наблюдение, накопление фактов, генерация выводов.

  • формирование базы знаний

В процессе распознавания, наблюдения, анализа – создается огромный массив данных. Для меня – это работа нашего бессознательного.

  • поиск соответствия входящим сигналам с существующими в базе знаний

Это опять же некая связь с бессознательным. А в других системах – это распознавание аномалий и т.п.

  • обратная связь машины с человеком

Машину можно научить не только общаться с нами в адекватной форме, но и влиять на нас.

Теперь о моем любимом бессознательном. Как я уже писал в другом посте, важна роль трансдеривационного поиска внутри нас. Это поиск, вызванный воздействием на систему набора внешних стимулов. В процессе жизни внутри нас создается огромная база, хранящая связки – входящие сигналы – ощущения, изображения, звуки и т.п. Прочитав эту книгу, я еще больше убедился в том, что это является фундаментом нашего существования. Такие сложности, как ходьба, оперирование руками и ногами – это моторные комплексы бессознательного. Они, можно сказать, автономны. А после какого-то возраста, они практически не меняются. Например, почерк. Или стиль ходьбы. После накопления критической массы знаний, система мало обучается. Это хорошо) Но только в том смысле, что эти части бессознательного можно рассматривать автономно. А отбросив эти большие части можно увидеть сам механизм работы бессознательного. То есть понять наше строение можно тогда, когда сложные комплексы нас не отвлекают, и мы можем смотреть вглубь нас самих. Это мудреное предположение, но…

Возможно ли выделить сегменты обученной нейронной сети мозга, отвечающие за конкретные задачи? Да. Сейчас с помощью МРТ это делается довольно просто. Да и вообще уже выделены части мозга отвечающие за конкретные действия. Но это просто выделение. А вот можно ли пойти глубже и считать работу всего сегмента? Или может быть можно каким либо образом симулировать хоть малую часть какого либо сегмента?

Эти вопросы относятся к моему предыдущему посту о возможности перенесения базы знаний человека и модели его поведения в машинный вид. Какие способы мы придумаем для того, чтобы провести такой перенос? Сканирование каждого нейрона и связи с соседними? Сканирование реакций и создание структуры, которая бы аналогичным образом реагировала на входные сигналы?

 

 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *