Есть ли интеллект в современном «Искусственном Интеллекте»?

Это далеко не праздный и совсем не риторический вопрос. Над созданием ИИ трудились, да и сейчас корпят по всему миру десятки тысяч научно-остепенённых деятелей, несчётное количество различных исследователей-разработчиков совсем без степени, кодирующих в бесчисленных «айтишных» компаниях, да и масса просто амбициозных энтузиастов, редко выходящих из дома. За последние полвека на эту тему написано множество диссертаций, монографий, статей, и в этой области созданы самые разнообразные роботы и программы для ЭВМ, претендующие, как заявляют их авторы, на «интеллектуальность». Однако, того искомого интеллекта, которого мы так долго ждем от всех этих теорий и прикладных апробаций, к нашему разочарованию, практически не просматривается.

Как же так – можно озадачиться — столько усилий и что, всё впустую? Чтобы разобраться в этом и понять глубинные причины имеющихся провалов, давайте попытаемся воспользоваться методологией системного анализа и технотронной терминологией, согласно которым под «интеллектом» какой-либо системы понимается технология её поведения. Так вот, если рассматривать поведение человека, как «естественно-интеллектуального» существа, именно в этом аспекте, то окажется, что базис поведения людей определяют не одна, а ровно две технологии, которые условно назовём как: Технология «Психика» (ТП) и Технология «Разум» (ТР).

Суть их различий заключается в том, что в основе ТП, будь она присуща человеку или животному, лежат рефлекторно-программные реакции, возникающие в ответ на сигналы и/или воздействия, поступающие из окружающего мира. Эта технология прекрасно реализуется в кибернетике и её машинном инструменте – компьютере.

А вот ТР уже базируется на анализе возмущений среды (изменения обстановки) вокруг индивидуума и на принятии им решения о необходимости того или иного мотивированного реагирования по полученным им же самим аналитическим результатам. И делается это на основе имеющихся у разумного индивидуума знаний и накопленного им опыта.

Известно, что в ТП для анализа используется один единственный условный оператор: «Если А=X, то делай Y, иначе выполни Z». А в ТР их сразу восемь, главные из которых это так называемые операторы «мочности» и «должности». Но компьютер или даже животное, интеллект которых основан на одном лишь условном операторе, совсем не интересуется, почему это [А] должно быть равно [Х], да и может ли [А] быть равным [Х], и зачем надо делать [Y] и тем более делать [Z], а вот человеческий «Разум», наоборот, занимается, как раз, этим самым делом, задавая разные «почемушные» вопросы и стараясь найти на них какие-либо онтологотивные ответы. То есть, для «разумных технологий» свойственно оценивать не двузначную ситуацию, а многозначную обстановку.

Если же теперь взглянуть с рассмотренных выше представлений на специалистов, занятых в области разработки и создания ИИ, а также на то, чем они в реале занимаются, то окажется, что возятся они все абсолютно над созданием чего-то такого, возможно даже и очень интересного, но исключительно в рамках «психической технологии», и ну ни никак не в области «Разума».

Почему же такое происходит? Из-за чего, собственно, не развивается ТР и в чём здесь трудности? Оказывается, что ответ на этот вопрос можно найти лишь изучив и познав такой фантом, как «процедурность человеческого мышления», а эта штука является весьма непонятной для лингвистов и кибернетиков, да и физиологи-мозговеды не очень-то преуспели в данном направлении.

Ответить за всё здесь должна была брейнетика, как научная дисциплина, изучающая алгоритмы умственной деятельности. Именно на неё ложилась обязанность дать разработчикам софта необходимый инструмент для понимания текста или для осмысления контекста с целью когнитивации знаний, чего, собственно, не может сделать компьютерная лингвистика (компьюлинг) в её современном виде, поскольку это просто вне рамок её компетенции. Но брейнетика, к сожалению, долгое время оставалась золушкой у лингвистики в научных кругах и лишь только сейчас начинает набирать необходимую силу и вес, постепенно превращаясь в принцессу и занимая положенный ей статус в деле решения проблемы создания настоящего, а не суррогатного ИИ.

Почему же именно брейнетика, а вовсе не компьютерная лингвистика может помочь в создании Искусственного Интеллекта? А ровно вот по следующей причине. Естественный интеллект, действующий как система «разумного поведения», обязательно использует знания об окружающем мире, выстраивая в своём естественном сознании некую модель мироздания, чтобы ориентироваться в ней. «Психические роботы», не имеющие подобного сознания, такого делать совсем не умеют, поскольку в компьюлинге нет места ни знаниям, ни, тем более, модели мироздания. Кибернетики с лингвистами просто ещё не знают, как это можно создать в машинных стандартах, и потому оперируют с одними лишь данными. Операции со знаниями – это для них непосильный высший пилотаж. Ну, а если нет знаний, значит нет и «разумного интеллекта».
Поделиться публикацией
AdBlock похитил этот баннер, но баннеры не зубы — отрастут

Подробнее
Реклама
Комментарии 205
  • +2
    Пользуясь случаем, рекомендую хорошую книжку по теме.
    • +5
      Что за термин такой «брейнетика»? Поиск по гуглу дал ссылки только на эту статью/ее копии.
      Как этот термин звучит на английском?
      • 0
        «Естественный интеллект, действующий как система «разумного поведения», обязательно использует знания об окружающем мире, выстраивая в своём естественном сознании некую модель мироздания, чтобы ориентироваться в ней.»

        Я тоже считаю, что какими бы алгоритмы распознавания объектов на изображении, распознавания речи, перевода, да даже распознавания символов и другие не были бы совершенными, без общей картины мира, не заложенных в системе, они в среднем всегда будут проигрывать человеку (Конечно есть случаи, где человек проигрывает, например большая зашумленность, но такие случаи встречаются редко).

        Вопрос в том, почему же не делают такие системы с небольшими знаниями, зато во всех областях? Ответ как мне кажется заключается в чрезмерной сложности таких систем, а именно сложности хранения и использования таких знаний (например рекурсивное использование). Требуется большое количество ученых и программистов для реализации таких систем.

        Кроме того, еще одним перспективным направлением ИИ, как мне кажется, является создание алгоритмов, которые могут модифицировать свой код, причем новый, модифицированный код также в будущем может модифицировать свой код, чтобы получить что-то новое и более совершенное. Данное направление тоже является очень сложным и непонятным в реализации, хотя и интересным.
        • 0
          KvanTTT/Вопрос в том, почему же не делают такие системы с небольшими знаниями, зато во всех областях?/

          Дело в том, что в академических кругах не могут договориться о единой стандартной терминологии в области ИИ. Каждая школа проповедует свой собственный «научный» подход". Без такого стандарта нельзя обобщить все достигнутые результаты в этой области. Без такого объединения нельзя создать единую модель мироздания… Вот и получается, что всё взаимосвязано в одну цепочку и некому взять и разрулить.
          • 0
            Вместо программ модифицирующих себя, давно уже есть программы модифицирующие данные(машинное обучение) это фактически тоже самое.
          • +1
            Не знаю про брейнетику, но мои «холивары в колуарах» на эту тему неизбежно приводили к тому, что все пытаются сделать ИИ СРАЗУ на уровне человеческого могзка, когда как для начала волне достаточно что-то типа голосового интерфейса в iFone — Siri. Пусть это не ИИ, но это маленький шаг в его сторну.
            • 0
              *мозга
              • 0
                Согласен с Вами и поддерживаю такой подход, который называется «От простого к сложному».
                • +2
                  По-моему как раз таки наоборот — все пытаются сделать ИИ для какой-то определенной области (логические игры и игры в реальном времени, распознавание голоса (Google), распознавание символов и перевод (ABBYY, Google), вопросно-ответные системы и онтологии (Как раз Siri, а также Wolfram Alpha, Google, DBPedia), навигация и передвижение по миру для роботов и многое другое.

                  А вот если по чуть-чуть совместить это все и использовать вместе (точнее даже просто использовать базы знаний везде), то можно было бы создать универсальный ИИ, но это сложно.
                  • +1
                    А разве можно сделать «разумное» без мышления? А мышление — без осмысления? Явно, НЕТ!
                    Однако, ни в одной из перечисленных Вами компаний не разрабатывают «искусственное мышление». Они занимаются простейшей лингво-статистической обработкой текста без того, чтобы заставить компьютер извлекать смысл из текста, как это делает человек. Тем более, что проблема машинного осмысления текста уже решена в научном плане. Остаётся только реализовать новацию в практической плоскости. Однако, нет, все эти компании упорно тянут одеяло на себя, причём не выходя за рамки компьюлинга. (Смотрите мой пост на Хабре)
                    • 0
                      Смысл давно пытаются извлечь, вот например WolframAlpha извлекает факты из текста, это ведь и есть смысл? Но только после извлечения, у нас получается огромная база знаний с которой нужно что-то сделать.
                      • 0
                        Neir0

                        Вот это интересная тема! Если Вы приведёте в качестве примера один «факт», извлеченный WolframAlpha из какого-либо текста, то мы с Вами разберем этот пример «по косточкам» и постараемся раскрыть семантические нагрузки таких неоднозначных терминов, как «смысл», «знания», «события» и факты".
                        • 0
                          Ну вот например www.wolframalpha.com/input/?i=who+is+mr.putin

                          Факты о путине. То же самое делает watson от IBM.
                          • 0
                            Я с осторожностью скажу, чтобы не задеть уважаемых учёных, присутствующих в данном топике, что, собственно, WolframAlpha никаких фактов из каких-либо текстов программным способом НЕ ИЗВЛЕКАЕТ.

                            На самом деле, есть прога, которую обслуживают многие операторы, изучающие тексты и заносящие полуавтоматическим способом фактологические данные в БД по конкретному объекту запроса.

                            Давайте, сделаем с Вами такой эксперимент с WolframAlpha. Добавьте, пожалуйста, к вопросу: «who is mr. putin» всего одно слово, например, vladislav, так, чтобы запрос получился в виде: «who is mr. vladislav putin» Посмотрите, что получится.
                            • 0
                              Это неправда, в блогпостах о работе вольфрам альфы и ватсона написано, что они самостоятельно извлекают факты из текста. Ну и понятное дело, чтобы забить в них такое количество информации потребуется нереальное количество ресурсов.

                              А кто такой владислав путин? владимир путин, влад путин прекрасно находит, это значит что для системы эти имена являются синонимами, хотя говорить влад — неправильно, но в западной прессе очень распространено такое именование путина.
                              • 0
                                Извините, что у Вас получилось при эксперименте?
                                • 0
                                  А вот что даёт Гугл на запрос «vladislav putin»:
                                  www.linkedin.com/pub/vladislav-putin/20/243/10b

                                  В общем, сплошная дуриловка с этими вольфрамами.
                                  • 0
                                    1. Вольфрам альфа не анализирует весь интернет (как и ватсон)
                                    2. Даже если б она проанализировала странички содержащие сведения о владиславе путине, не факт что она бы внесла их в базу, я не знаю как она работает и какие алгоритмы используются, может быть необходим минимальный порог повторений, чтобы знание добавилось, может еще как-то.
                                    • 0
                                      Из того, что задекларировано в открытой прессе, Вольфрам использует так называемую технологию «машинного обучения» (Machine Learning). А вот персоны или объекты задаются вручную оператором. При этом используются все методы и инструменты для парсинга текстов, включая тезаурусы и конкордансы.
                                      И Вольфрам и Ватсон импотентны в отношении извлечения смысла из текста, то есть они не способны понимать текст, как это может делать обученный человек. А без этого настоящих знаний не извлечь. Поэтому используются разного рода математико-статистически-лингвистические ухищрения.
                                      Фактически получается разновидность Википедии в весьма структурированном (формализованном) виде.
                                      • 0
                                        … импотентны в отношении извлечения смысла из текста, то есть они не способны понимать текст, как это может делать обученный человек. А без этого настоящих знаний не извлечь…

                                        Охохохохоооохоох…
                                        Физики которые на основе данных экспериментов, используя «математические ухищрения» типа регрессии, извлекают знания об окружающем мире выпали в осадок.
                                        • 0
                                          Ну, так то физики! Они наделены хоть сколь-нибудь сознанием и могут обрабатывать собранные статистические данные. У тут безмозглые Ватсон с Вольфрамом… Или за ними скрытно стоят «ретраны»?
                                          • 0
                                            Найденная корреляциями в наборах данных — это уже не знания?
                                            • 0
                                              Кто нашёл-то? Человек, обладающий сознанием, умеющий мыслить аналитически, создающий термины (в том числе и «корреляция») и многое другое или электрон (сигнал, символ, данное...)?
                                              • 0
                                                Метод наименьших квадратов, например.
                                                • 0
                                                  Ну и кто разработал данный метод? Протон с нейтроном или альфа с омегой?
                                                  • +2
                                                    А при чем тут это?
                                                    По вашей логике ваша брейнетика тоже не сможет извлекать знания. Ее ж кто-то разработал.

                                                    МНК опять же не знает с какими именно данными он работает и смысла их не понимает. Но знания извлекает, причем заметьте новые, которые никто в него не закладывал.
                                                    • 0
                                                      Нет, конечно, брейнетика, как научная дисциплина, разрабатывающая технологию искусственного мышления, сама никакие знания не извлекает.

                                                      Вообще, сами по себе, ни способы, ни средства, которые сотавляют любую технологию, не могут извлекать знания. Это не их епархия. А вот аппарат, использующий технологию, может. Например, наше сознание, как аппарат, использует две технологии — Разума и Психики. При этом технология Психики знаний не извлекает. Это тупой робот. Зато извлечение знаний — прерогатива технологии Разума.

                                                      Метод НК тоже, сам по себе, не может извлекать знания, поскольку для этого, открою секрет, нужно, как минимум, две вещи — это Модель Мироздания и устройство, забрасывающее в эту ММ получаемые данные (сумма символов) и получающее ответ о том, несёт ли данный набор данных какие-либо знания.

                                                      Вот, если выход Вашего МНК подсоединить, условно говоря, ко входу такой ММ и с её помощью тестировать поток данных, то ММ должна сказать, есть ли в них какие-либо знания или нет, и, если есть, то «выдать их на гора».

                                                      Резюмируя, можно сказать, что База Знаний и есть та ММ, которую пытаются многие построить, но пока безуспешно. Но я очень верю, что решение проблемы не за горами.
                                                      • 0
                                                        «Метод НК тоже, сам по себе, не может извлекать знания, поскольку для этого, открою секрет, нужно, как минимум, две вещи — это Модель Мироздания и устройство, забрасывающее в эту ММ получаемые данные (сумма символов) и получающее ответ о том, несёт ли данный набор данных какие-либо знания.»

                                                        WTF? «Модель Мироздания»?
                                                        Простите, у вас в профиле написано «системный аналитик». Вы знакомы с понятием «регрессионный анализ»?
                                                        • 0
                                                          Буду Вам очень признателен, если просветите меня в отношении того, как реганализ может извлекать знания.
                                                          • 0
                                                            Поиск закономерностей в некотором потоке данных, например.
                                                            А найденная закономерность — уже знание.
                                                            • 0
                                                              Это называется метод наложения шаблонов. Получаете, опять-же данные.
                                                              • 0
                                                                Метод наложения шаблонов не имеет ничего общего с регрессией.
                                                                • 0
                                                                  Это моё мнение. Вся аналитическая математика это наложение шаблонов.
                                                        • 0
                                                          При этом технология Психики знаний не извлекает. Это тупой робот. Зато извлечение знаний — прерогатива технологии Разума.

                                                          Животные, в частности млекопитающие, оперируют какой технологией? Являются они тупыми роботами или способны извлекать знания из фактов?
                                                          • 0
                                                            Знания появляются тогда и там, когда ищутся и находятся онтологотивные ответа на онтологотивные вопросы: «Когда?», «Где?», «Во сколько?», «Откуда?», «Почему?» и так далее.
                                                            Если это есть у животных, значит, у них есть знания. Если Вы посчитаете, что этого нет, то, выходит, что и знаний нет. Выбор за Вами.
                                                          • 0
                                                            Хм… если исходить из паттерна MVC :), то «должна сказать, есть ли в них какие-либо знания или нет» функция скорее контролера, а не модели. Модель хранит и обрабатывает данные, но смыслом их не наполняет. Модель мироздания может выдать состояние всех его объектов в определенный момент времени с определенной вероятностью, но интерпретация этого состояния остаётся за контроллером.
                                                            • 0
                                                              А что в Вашем понимании означает термин «смысл»? Мне это очень интресно. Буду Вам признателен именно за Ваше мнение по этому поводу.
                                                              • 0
                                                                Пожалуй, осознание цели и/или (хотя бы) следствий процессов. Если мы не осознаем (пускай и не верно) цель какого-либо процесса (в том числе процесса создания и/или существования какого-либо объекта), то он для нас бессмысленен.
                                                                • –1
                                                                  Вы, знаете, понятие «смысл» очень часто используют не по своему прямому назначению, подменяя им другие уместные по контексту понятия, например, говорят: «Не вижу смысла» там где следует сказать «резана», «цели» и такое прочее.
                                                                  Таким же универсальным словом стал глагол «пошёл».
                                                                  1. Петя пошёл в школу в семь часов утра.
                                                                  2. Петя пошёл в школу с семи лет.
                                                                  3. Петя пошёл весь в отца.
                                                                  4. Петя пошёл в рост.
                                                                  5. Петя пошёл на это из-за бедности.
                                                                  6. Петя, пошёл ты…
                                                                  ну и так далее.
                                                                  Здесь одним и тем же словом [пошёл] обозначают разные действия, разные модели поведения образа [Петя]. Соответственно, извлекаются и разные смыслы.
                                                                  • 0
                                                                    * «резона»
                                                                    • +1
                                                                      Поэтому и считаю, что модель мироздания не должна быть завязана на лингвистику. Может представляться лингвистически, но нужно понимать, что это лишь одно из множества возможных представлений мысленной абстракции.
                                                                      • 0
                                                                        Вы могли бы кратко описать Ваше видение модели мироздания?
                                                                        • 0
                                                                          Объекты и их свойста, отношения между ними и т. п. абстрактны от любого их представления (тексты, аудио- и видеообразы и т. п.) Объекты и другие сущности БЗ связаны с представлениями отношениями один-ко-многим. Первична задача представления как-то введенных в БЗ знаний в разных формах, а не ввод в разных формах.
                                                                          • –2
                                                                            К сожалению, это не работает. Вот, например, фраза: «Патрон вошёл в магазин». Отношения и связи есть, а однозначной смысловой картины нет. У [Патрон] четыре семантиса: человек-руководитель, электроламповый патрон, станочный патрон и оружейный патрон. Соответственно, у [магазин] тоже пара семантисов: магазин, как торговое предприятие, или магазин, как катридж для патронов.
                                                                            На уровне лингвистики (синтаксический граф и семантическая сеть) проблема не решается. Нужно строить модели поведения образов. Потом, как бы, анимировать их и по анимации стараться понять, в чём, собственно, дело.
                                                                            • +2
                                                                              Забыли ещё про многозначность слова «вошёл» :) Без контекста мы эту фразу вообще не вытащим. Как минимум может руководитель зайти в помещение торгового предприятия, может оружейный патрон поместиться в картридж. Но если эта фраза как-то попала в БЗ, ссылаясь на объекты «торговое помещение» и «руководитель» (как на субъект) и отношение между ними «субъект переместился извне объекта внутрь него посредством шагания», то задача представления этой фразы решается элементарно для любого способа представления, для которого существуют соответствующие «лексемы» (слова, изображения, 3D-модели, алгоритмы, что угодно в общем) и правило синтеза из них «предложений» вида «субъект-действие-объект».

                                                                              Вопрос как с сущностями БЗ будут ассоциироваться лексемы и как будут соотноситься входные данные с сущностями я пока не рассматриваю. Вернее возлагаю это роль на естественный интеллект оператора.
                        • 0
                          Брейнетика изучает процедурность мышления. Используется в узком кругу специалистов-разработчиков «умного софта». Введен в оборот покойным академиком из Киева Зиновием Рабиновичем в 60-х годах 20 века. В Интерене может не встретиться. В СССР не приветствовалось введение иностранной терминологии. А в России не хотели пользоваться работами суверенной Украины. Везде ведомственные интересы…
                          • +1
                            Мозгетика? нормально же)
                            • 0
                              Мне нравится! И ещё мне нравится «Мыслетика».
                              • 0
                                Мыслетика лучше!
                                • 0
                                  Добро! Если ничего лучшего не найдём, остановимся на Мыслетике. Будем считать, что первый камень в терминологический стандарт Искусственного Мыслителя заложен. Теперь осталось дело за малым, а именно, определиться с такими понятиями, как: «смысл» и «знания».
                                  А ещё можно подумать над названием машины, которая будет реализовывать Мыслетику. Я, например, предлагаю «Смартпьютер». То есть, «хитрый вычислитель». А Вы как думаете?
                                  • 0
                                    Электронно мыслительная машина (ЭММ)… чтоб далеко от ЭВМ не ходить)
                                    • 0
                                      Тоже очень здорово! Электронно-мыслящая машина, искусственно-мыслящая машина…
                                    • 0
                                      Вы предполагаете, что потребуется архитектура принципиально отличная от тьюринговой?
                                      • 0
                                        VolCh

                                        Ну, скажем, у «тьюринговой машины» никакой архитектуры в понятно-законченном виде нет. Есть только некий подход и функции, которые она должна выполнять.
                                        ЭММ или Смартпьютер должен иметь в своей основе «Эвристический Процессор», отличный по определению от обычного счётного, который оперирует знаниями в виде «Моделей Поведения Образов». В такой машине также должны быть «Ассоциированная Память» и некий блок, способный к обучению и самообучению.
                                        В принципе, всё, вроде, известно. Вот, только надо со знаниями разобраться.
                                        • 0
                                          Ну, я имел в виду доминирующую на рынке архитектуру ПК и прочих ЭВМ. Вы считаете, что она в принципе не подойдёт как платформа для ИИ, то есть эти блоки не могут быть реализованы программно, скажем, для x86?
                                          • 0
                                            Могут, наверное, но будет очень уж медленно. Скорее, подойдут аппаратно реализованные нейторнное сети или другие многослойные чипы (как дополнительные устройства к стандартным процессорам).
                            • +8
                              Куча слов, особенно «брейнетика» и «компьюлинг» доставляют, и ничего по существу. Всю статью можно свести к одному предложению: «ИИ не создан, т.к. алгоритмы не опираются на знания об окружающем мире». Ну а что конкретно нового (или просто конкретно) вы предлагаете в рамках «брейнетики»?

                              Есть куча проектов, которые пытаются создать либо организовать базу знаний, такие как Cyc, Mindpixel. Да даже и WolphramAlpha.
                              • 0
                                To Irokez
                                Компьюлинг означает сокращенное от «Компьютерная лингвистика». Термин достаточно распространеный.

                                Компаний и проектов, пытающихся создать «базы знаний» тьма-тьмущая. Но на сегодня никто ничего не создал. Почему? Потому что не могут определиться с понятием «знания». Вы, например, можете дать Ваше личное понимание (описание, дефиницию) этого термина?

                                Кто-то первый должен это сделать. Его результат потом возьмут за основу стандарта. Дальше-проще. Знания в неформализованном виде имеются в достатке. Но нет пока ни одного знания в виде, удобном для оперирования машиной. Вот этим я, как раз, и занимаюсь.

                                • 0
                                  Как раз-таки, в проектах, которые я привел в пример, знания представляются в формальном виде (в основном в виде триплетов: субъект, связь, объект). Такие базы знаний применяются в лингвистике (например, интегрируя Cyc с ворднетом) и информационном поиске. Вольфрам Альфа тому пример — рабочая система. Гугл недавно анонсировал выдачу справочной информаций на определенные запросы, основанной как раз таки на «графе знаний». Чем не рабочие системы?

                                  Вы говорите, что не существует стандарта представления знаний. Как насчет RDF и OWL? Возможно, они не совершенны, но стандартны и широко используются.
                                  • 0
                                    Уважаемый Irokez,

                                    Всё, что существует в мире на сегодняшний день, на текущий момент является не более чем Базами Данных. Все эти триплеты и ворднеты — абсолютно всё — ДАННЫЕ. Данные о словах, данные о связях между словами, данные об отношениях между словами, а также данные о данных… В общем, сплошная статистика.

                                    Знания отличаются от данных, как фотокадр от видеофильма, хотя последний и состоит из десятков тысяч первых. Точно также и знание может состоять от десятка до тысяч данных, которые для понимания должны приводиться в движение, как лента из множества кадров в проекторе, чтобы понять, что происходит.

                                    Проблема здесь в том, что сообщество компьюлигвистов ещё не определилось с дефиницией «знание». Вот Вы, например, могли бы дать такое определение? Был бы Вам очень признателен, если Вы смогли бы это сделать. Отсутствие четкого описания термина «знания» не позволяет нам всем двигаться вперед. Без этого нельзя формализовать знания. Без формализации машина их не поймет. Пока машина не будет понимать знания, до тех пор не будет прорыва в «искусственном мышлении». А если нет мышления, то откуда взяться «разумному интеллекту»?

                                    То, что декларируют авторитетные фирмы, употребляя термин «знания», мягко выражаясь, выдача желаемого за действительность. Всё, суть, разновидность данных.
                                    Очень рекомендую Вам ознакомиться с работой Зеновия Львовича Рабиновича «ПАМЯТЬ И МЫШЛЕНИЕ ЧЕЛОВЕКА В ПИРАМИДАЛЬНО-КОНЦЕПТУАЛЬНОМ ПРЕДСТАВЛЕНИИ».
                                  • 0
                                    Поделитесь наработками, если не секрет. Модели данных любимая тема
                                    • НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
                                      • 0
                                        Но нет пока ни одного знания в виде, удобном для оперирования машиной

                                        Извините, можете рассказать почему представление знаний в виде фреймов нельзя взать за основу стандарта?
                                        • 0
                                          CAH4A
                                          /почему представление знаний в виде фреймов нельзя взать за основу стандарта?/

                                          Да просто потому, что нет, собственно, никаких знаний. А то что есть, то просто данные.
                                          Давайте, для наглядности, разберем вопрос на примере простого текстового сообщения: «Петя сказал, что завтра он не пойдёт в школу».
                                          Что здесь «знание» и что здесь «данные»?
                                          «он не пойдёт в школу» — это знание? Если Вы скажете, что да, знание, то можете ошибиться, поскольку знания могут иметь место только о свершившихся событиях. будущего не знает никто. В данном случае это не знание, а прогноз, который может сбыться и стать знанием, а может и не сбыться, как в случае с прогнозом погоды или политическим прогнозом.
                                          • +2
                                            В Вашей фразе знание лишь то, что источник сообщения счёл нужным сообщить нам эту информацию. На самом деле не факт, что Петя это сказал. Не факт, что даже если он это сказал, то он действительно не собирается идти в школу завтра. И не факт, что если он действительно не собирается, то он действительно не пойдёт. Это всё данные и заранее неизвестно ложные они или нет. Но на базе этого сообщения и других знаниях априори (доверие к источнику сообщения, доверие к Пете, знания о состоянии его здоровья, статистику его прогулов, отношения в семье, дата и день недели и т. д, и т. п., и это только в предположении что Петя однозначно идентифицируется как школьник), мы можем делать прогнозы (пойдёт завтра Петя в школу или нет) и принимать на их базе решения, в том числе пересматривать имеющиеся знания (если достоверно известно, что Петя грудной младенец и ни говорить, ни ходить не умеет, то уровень доверия к источнику сообщения лучше понизить, включая всю полученную от него до этого информацию).
                                            • 0
                                              Да, очень здорово Вы всё разложили и лучше меня всё объяснили, почему данные не являются знаниями. Посмотрите, Вы сами показали, сколько условий должно выполниться, чтобы сведения стали знаниями. Для этого, оказывается, нужен целый «механизм понимания», чтобы выяснить, при каких условиях сведения могут стать знаниями.
                                              С другой стороны, знания обладают свойством «вложенности». То, что человек увидел (текстовое сообщение) или услышал (вербальное сообщение), уже есть знание, поскольку читающий или слышаший фиксирует сообщение. Он знает, что такое сообщение есть и оно становится знанием, так как реципиент сообщения знает, что именно сказал креатор данного сообщения. А затем уже вступает в силу второй уровень вложенности, то есть, анализируется то, что именно сказано в сообщении и является оно знанием или нет. Таких уровней вложенности для знаний может быть сразу несколько. Вот почему становится затруднительным создать Базу Знаний — она должна обладать способностью стать «матрёшкой».
                                              Обычные Базы Данных являются на деле, в основном, координатными таблицами, в ячейки которых внесены базовые элементы. Реже встречается БД в виде «графа», которую часто принимают за БЗ. В таком графе обычно обозначаются не координатные связи и отношения между элементами-словами. В лингвистике он называется синтаксический граф. Сейчас встречаются и другие разновидности графа, например, синтаксико-семантический.
                                              • +1
                                                Т.е. Ваша точка зрения заключается в том, что для перехода от данных к знаниям необходимо увеличить детализацию самих данных, их контекста и учесть некоторый набор типовых поведенческих, мыслительных алгоритмов человека?

                                                О какой вложенности идёт речь, можно больше конкретики? Описанная вложенность — алгоритмическая, она не отражается на представлении знаний.

                                                Перечисленные типы БД не обладают качественными различиями в контексте обсуждения. Вложенность можно реализовать используя любой из обозначенных подходов, равно как перевод данных из однго представления в другое не представляет сложностей (это лишь дело удобства и быстродействия обработки данных).
                                                • 0
                                                  exaide
                                                  /Вложенность можно реализовать используя любой из обозначенных подходов, равно как перевод данных из однго представления в другое не представляет сложностей/

                                                  Вы могли бы продемонстрировать пример записи в Вашу «Базу Знаний» рассмотренного выше сообщения: «Петя сказал, что завтра он не пойдёт в школу»?
                                                  • +3
                                                    Вы вырываете тезис из контекста.

                                                    Если отвечая на мой первый вопрос выше, Вы скажете «да», это означает, что знания, содержащиеся в сообщении «Петя сказал, что завтра он не пойдёт в школу» могут быть сохранены в любой современной БД. Если же ответ «нет», то рассуждать нужно не о «матрёшечной» структуре, а хотя бы о базовой реализации БЗ на самом примитивном уровне (раз уж он, на Ваш взгляд, качественно отличается).

                                                    В целом, не конструктивно предлагать дискуссию о знаниях столь туманно описывая проблематику и не ссылаясь ни на какие публикации. Спекулировать на фундаментальных проблемах не предлагая новых теорий или методов, критикуя всех и вся — удел псевдонаук.

                                                    Для меня такае науки, как семиотика, сенсформика и индефинитика дают достаточное понимание о том, как можно представлять и обрабатывать знания. А такие стандарты (RDF, OWL, micro*) или онтологии (такие, как SIOC, SKOS, DC, FOAF) являются отличными инструментами для того, чтобы воплощать это в жизнь.
                                                    • 0
                                                      Уважаемый exaide!

                                                      Мне кажется, что Вы под термином «знания» понимаете «данные», примерно также, как лингвисты отождествляют понятия «семантика» и «смысл».
                                                      Был бы Вам очень признателен, если Вы смогли бы снять мои сомнения и дали в подтверждение Ваших слов чёткие примеры и дефиниции.
                                                      • +1
                                                        Обращаю внимание на то, что Вы ещё не приводили «чётких примеров и дефиниций», равно как и ссылок на публикации по брейнетике.

                                                        Тем не менее, приведу несколько ссылок про семиотику. Их более чем достаточно для понимания концепции представления знаний. Сенсформика и индефинитика представляют меньший интерес для данной темы.
                                                        • 0
                                                          Буду Вам очень признателен, если Вы смогли бы дать ВАШ пример «представления знаний». Пока это никому не удавалось. Но Перельманы иногда появляются.
                                                          • 0
                                                            Я уже заметил, что Вы не читаете ответы, избегаете неудобных вопросов игнорируя их или давая псевдоответы с использованием терминов, о которых никто (кроме Вас, конечно же) не слышал. В моих глазах, Вы себя полностью дескредитировали как учёный.

                                                            Если же Вы не приведёте пруфов Ваших слов «брейнетика, к сожалению, долгое время оставалась золушкой у лингвистики в научных кругах и лишь только сейчас начинает набирать необходимую силу и вес», уровень статьи уверенно окажется между паранаукой и жёлтой прессой.
                                                        • 0
                                                          Вы ошибаетесь, и вот почему:

                                                          Любые знания это данные. Но не любые знания это данные.
                                                          Вот к примеру я напишу третий закон Ньютона: F1-2=-F2-1.

                                                          Видите как элегантно в последовательность байтов(в данном случае char'ов) легло знание?

                                                          Но по вашей логике, третий закон Ньютона (да и любой другой) — данные. (И если честно я так и не понял, что именно вы понимаете под «Знаниями»)

                                                          Теперь весь вопрос как интелектная система будет использовать эти знания, в каких случаях. Потому что все три закона Ньютона будут работать и давать правильные предсказания, но только на скоростях не сравнимых со скоростью света. В противном случае мы должны использовать общюю теорию относительности, которая имеет для этого случая предсказательную силу.

                                                          Вот то что я написал — знания. И данные одновременно.

                                                          Складывается впечатление, что у вас в голове творится легкий бардак, вы можете дать дефинации понятий «данные» и «знания», как их понимаете вы?
                                                          • 0
                                                            * Но не любые данные это знания.
                                                            • –1
                                                              /вы можете дать дефинации понятий «знания», как их понимаете вы/

                                                              Легко!

                                                              ЗНАНИЯ – это сохраненные на ментальном или физическом носителе записи в виде онтологотивных ответов {актоид + онтологотив}, полученные в результате процесса понимания смысла свершившихся образо-акциональных преобразований реальных и/или мнимых объектов в пространственно-временных координатах и/или в формо-сущностных типодинатах в виде хроник и/или постулатов о событиях и/или фактах, имеющих причинно-следственные связи и/или конструктивно-функциональные отношения.
                                                              • НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
                                                                • +2
                                                                  то есть:
                                                                  1) Знания — это записи — а записи это данные
                                                                  2) Знания субъективны
                                                                  3) Знания получены из «процесса понимания смысла», а этот процесс может давать из одного смысла (если он есть, и однозначен) неоднозначные знания.

                                                                  А вообще мне не нравится слово смысл в вашем определении. Нет никакого смысла. Есть свершившиеся образо-акциональные преобразования реальных и/или мнимых объектов в пространственно-временных координатах и/или в формо-сущностных типодинатах в виде хроник и/или постулатов о событиях и/или фактах, имеющих причинно-следственные связи и/или конструктивно-функциональные отношения, и есть знания которые можем выделить из них. О каком смысле идет речь?
                                                                  • 0
                                                                    СМЫСЛ – это понятная (хроникальная) модель поведения образа (МПО) объекта, выстриваемая актоидом совместно с сабжем.
                                                                    • +2
                                                                      Чушь.
                                                                      • –1
                                                                        Это форма Вашего восхищения?
                                                                        • +1
                                                                          Это мое извлечение смысла из вашего понимания «смысла» в виде знания о том, что в вашем описании «смысла» нет смысла.
                                                                          • 0
                                                                            Понятно, в общем «звук запаха видит вкус».
                                                                    • –2
                                                                      ПОНИМАНИЕ – это процесс сопоставления регистрируемых сознанием реальных или ментальных (мнимых) континуальных перемен, происходящих с образами объектов, с хранящимися в памяти МПО.
                                                                      • –2
                                                                        ИЗВЛЕЧЕНИЕ СМЫСЛА – это процесс понимания происходящих перемен с образом при переходе из одного его (начального) состояния в другое (конечное).
                                                                        • +3
                                                                          Вы придумываете собственную терминологию?
                                                                          Больше похоже на псевдонауку, если честно.

                                                                          Смысла в вашем понимании не существует, так как:
                                                                          1) Квантовая неопределенность
                                                                          2) Зависимость опыта от наблюдателя
                                                                          3) Субъективность извлечения смысла
                                                                          4) Все научные знания опровергаемы
                                                                          • –1
                                                                            /Вы придумываете собственную терминологию?/
                                                                            А у Вас есть «научная терминология» в отношении понятия «знание»?
                                                                            Был бы Вам очень признателен, если Вы поделитесь со мною.
                                                                            Я насчитал 43 различных дефиниций для этого термина. Все абсолютно различны и большинство взаимно противоречивы. Какое именно из них одно «научное» я определить не могу. Может, Вы знаете?
                                                                      • +1
                                                                        Знания – это тоже данные, но которыми интеллект способен оперировать для достижения каких-то целей. Все эти онтологии во временных многомерных и прочих измерениях – результат классификации данных, и какого вида она зависит от интеллекта.
                                                                        • 0
                                                                          Рассмотрим такой пример. Есть некая стена, выложенная из кирпича. Вы смотрите на стену и понимаете, что это стена. Понимание, что это есть стена — это знание. Да, она выложена из кирпича с участием, песка, цемента, воды..., которые можно понимать как данные. Но, если мы запишем в базу: песок, цемент, вода, кирпич..., то мы стену (знания) не получим, а получим простой список или таблицу данных.
                                                                          • 0
                                                                            Это смотря какая у вас модель знаний. Обычная задача поиска. Разница лишь в том, что сам поиск был осуществлен интеллектом при классификации данных, а в текущий момент уже используются ассоциации между данными. И повторюсь, что важно достижение какой-то цели при оперировании данными, чтоб их назвать знаниями.
                                                                            • 0
                                                                              Вы полагаете, что у знаний могут быть несколько моделей? Разве бывают у термина разные модели? Вот разные толкования могут, а модель, даже у знаний, должна быть одна.
                                                                              • 0
                                                                                Причем тут термин? И с чего вдруг модель знаний должна быть одна (одинаковой)? Вы это в своем локальном смысле понимаете?
                                                                                • 0
                                                                                  Вот, например, модель «треугольник» => «геометрическая фигура, образованная тремя отрезками прямых линий, соединенных последовательно и образующих три угла».

                                                                                  Если в эту модель подставить «четыре вместо три», то получится четырёхугольник. Как видите, модель ТА ЖЕ, а результат разный.
                                                                                  Аналогично и с моделью знаний.
                                                                                  • 0
                                                                                    И что вы хотите этим доказать?

                                                                                    Заведомо изменяете описание, чтоб нельзя было идентифицировать нечто как треугольник. И что? А можно избавиться от некоторых характеристик или, наоборот, добавить, и все равно будет треугольник.

                                                                                    Как это касается модели знаний? Вы, похоже, рассуждаете про единство модели (структуры) в рамках одной базы знаний. Я же вам толковал, что результат определения нечто как «стена» будет зависеть от состояния и особенностей модели знаний. Здесь нет ничего сверхразумного. Обычный поиск. Можно по кирпичам и песку получить ассоциацию только на стену, можно на много чего разного найти или в обще ни на что.
                                                                                    • 0
                                                                                      Модель => это всегда некий шаблон или формула, которые могут представлены в символьной форме, словечной форме или какой либо иной. В формулу или в шаблон вставляются ПЕРЕМЕННЫЕ ДАННЫЕ.
                                                                                      Входные данные меняются и выходные результаты меняются, а вот, формула или шаблон, как модель, остаётся постоянной, неизменной.

                                                                                      Когда на складе лежат песок, цемент, кирпич, гравий и пр., то какие ассоциации они вызывают?
                                                                                      • 0
                                                                                        У кого?
                                                                                        • 0
                                                                                          Вот, Ваш вопрос и есть ответ. Никаких, кроме того, что это могут быть стройматериалы.
                                                                                          • 0
                                                                                            Что это означает, какой вывод?
                                                                      • –1
                                                                        Благодарю за пример с формулой для выражения ТЗН. Вы сами этим примером и ответили на свой же вопрос.

                                                                        Сама формула внешне это всего лишь запись в виде набора условных символом с условными назначениями (семантисами), понятными для людей со знаниями в данной предметной области.

                                                                        В общем случае, математические формулы призваны обозначать некие процедуры, которые подразумевают те или иные действия. А действие — это акция, глагол, предикат. Чтобы понять, что написано, хоть текстом, хоть формулами, человек должен знать, какими имеющимися в его сознании динамическими моделями поведения образов (МПО) нужно восстанавливать (декодировать) прочитанное. И если Вы не
                                                                        знаете априори, что оно означает, то Вы и не восстановите динамическую картину образо-акционального преобразования (ОАП) в виде тождества двух ньютоновских сил. Например, неуч явно не поймёт, поскольку в его памяти нет однозначно идентифицируемых ассоциативных восприятий МПО для данной формулы.

                                                                        А данные — это ровно то, что подставляется в формуле вместо символов. При этом в другой системе сама формула также может являться данным для другой процедуры и так далее.
                                                                        • +1
                                                                          Вы сами себе противоречите.
                                                                          Если у вас есть данные математических формул, и данные моделей, которыми они оперируют, то вы можете подставить данные конкретных значений и получить с определенной в данных адекватностью, прогнозируемые данные.

                                                                          Почему вдруг динамические модели это не данные?
                                                                          • –2
                                                                            /Если у вас есть данные математических формул, и данные моделей, которыми они оперируют/

                                                                            Данные матформул НЕ МОГУТ ОПЕРИРОВАТЬ ни данными, ни данными моделей! Матформулы также НЕ МОГУТ ОПЕРИРОВАТЬ ни данными, ни данными моделей. Оператор — это человек (сознание). Машина пока также не может выступить в роли оператора знаний, поскольку она не распознаёт такой класс (объектов), как знания. Машина действует по инструкциям (алгоритму), которые составляются для неё разумным оператором, на основе знаний самого оператора.
                                                                            • +1
                                                                              Данные матформул НЕ МОГУТ ОПЕРИРОВАТЬ ни данными, ни данными моделей!
                                                                              Очень даже оперирует. Исходны код программы содержит данные о матформуле, которые оперируют данными на входе программы.

                                                                              Машина пока также не может выступить в роли оператора знаний
                                                                              Пока вы здесь нигилизмом занимаетесь, все уже давно умеют писать хотя бы те же экспертные системы, которые выступают в роли оператора знаний.
                                                                              • –3
                                                                                /Исходны код программы содержит данные о матформуле, которые оперируют данными на входе программы./

                                                                                Странно, а я считал, что это именно программа ОПЕРИРУЕТ данными. А оно, оказывается, вона как — «данные оперируют данными».
                                                                                Это выше моих понятий. Значит, Вы каким-то образом наделяете «замороженные» данные, которые, в принципе, ничего не умеют и не могут сами что-либо делать, кроме как находиться в ячейках БД, вдруг начинают действовать, как актанты, оперируя другими данными. Я понял, что я, видимо, учился не там и не тому.
                                                                                • +3
                                                                                  фон Нейман смотрит на ваши умозаключения как на…
                                                                                  • 0
                                                                                    Большой привет фон Нейману!
                                                                                  • +1
                                                                                    Программа — это данные. Бинарная последовательность. Точно такая же как и данные — бинарная последовательность.
                                                                                    И если это выше ваших понятий, то значит вы просто не разобрались в обсуждаемой вами теме.

                                                                                    Как можно с апломбом рассуждать о создании искусственного интеллекта с помощью программных средств, да и более того осуждать и утверждать что никто не сделал ничего похожего, если вы не разбираетесь в программировании, или разбираетесь в нем на начальном уровне?

                                                                                    Не будьте настолько самоуверенным, это не та черта, которой придерживаются ученные.
                                                                                    • 0
                                                                                      /Программа — это данные./

                                                                                      Меня учили, кстати, в Бостоне, что в программе участвуют «операторы», например, такой условный оператор, как: «Если А=X, то делай Y, иначе делай Z». Вот эти программные операторы и оперируют «данными». Видимо, зря учили.

                                                                                      • 0
                                                                                        А вас там не учили, что такое «архитектура фон Неймана» и чем она отличается от более ранних?

                                                                                        И почему почти все современные ЭВМ построены на основе именно этой архитектуры?
                                                                                        • 0
                                                                                          Нас учили computational linguistics. Компьюлинг по-нашему значит.
                                                                                          А при чём тут «архитектура Неймана», разве она оперирует знаниями?
                                                                                          • 0
                                                                                            Очень странно изучать что-то со словом «computational» без изучения разных моделей и архитектур вычислений.

                                                                                            Знания тут ни при чем.
                                                                                        • 0
                                                                                          Данными оперирует процессор. Который их берет из памяти. Оперирует выполняя команды. Которые откуда берет? И чем эти команды для него внезапно являются?
                                                                                          • –1
                                                                                            Ах, всё-таки, данными оперирует процессор, а не сами данные! Ну, у меня на сердце полегчало, а то я очень запереживал.
                                                                                            • +1
                                                                                              А процессор управляет данными на основе программы (которая другие данные).

                                                                                              И программу не обязательно составляет человек. Ее может составлять другая программа (метапрограммирование, называется). На основе еще каких-нибудь данных.

                                                                                              Очень простой пример — чисто стохастическим генетическим алгоритмом можно подобрать такую последовательность команд (данных!), которая на заданные входы (данные!) будет выдавать заданные выхода (тоже данные). При этом этот алгоритм не обязан ровным счетом ничего знать ни о том, что значат эти данные (вот это уже знания), ни о том как их правильно преобразовывать (и это знания).

                                                                                              • 0
                                                                                                /При этом этот алгоритм не обязан ровным счетом ничего знать ни о том, что значат эти данные (вот это уже знания)/

                                                                                                Я то полагал, что знания есть продукт (процесса) ментального мышления. А у Вас получается, что бездушный «алгоритм знает». Выходит, что (согласно моему пониманию Вашей версии) стохастический генетический алгоритм способен мыслить.
                                                                                                Хочу такой алгоритм!
                                                                                                • 0
                                                                                                  Вообще-то я как раз-то написал о том, что знания алгоритму не нужны. Проиллюстрировав тезисы о том, что не все данные — знания, и о том, что «внешне интеллектуальное» поведение не обязательно требует каких-либо знаний.
                                                                                              • 0
                                                                                                Есть исполнительное устройство (процессор), поддерживающее ограниченный набор операций. На вход он принимает условно два потока данных: данные, подлежащие обработке, и данные, содержащие описание операций над первыми данными. Абстрагировавшись от исполнительного устройства можно считать, что вторые данные оперируют первыми.
                                                                                                • 0
                                                                                                  Если так далеко абстагироваться, то получится, что на входе процессора появляются электроны и на его выходе тоже получаются электроны. Получается, что электроны, участвующие в электрическом токе, управляют электронами схемотехнических устройств. А может, вообще углубиться до кварков?
                                                                                                  Давайте, будем серьёзнее.
                                                                                                  • +2
                                                                                                    Вы не в ту сторону «абстрагируетесь» ;)))
                                                                                                    И не абстрагируетесь, а конкретизируете.

                                                                                                    Аргумент не засчитан.
                                                                                                  • 0
                                                                                                    Это гарвардская архитектура. У неймана поток один ;)
                                                                                          • 0
                                                                                            >Это выше моих понятий.
                                                                                            >Я понял, что я, видимо, учился не там и не тому.

                                                                                            Ваш сарказм совершенно безоснователен. Если его убрать, то эти 2 фразы были бы проявлением разума.
                                                                            • 0
                                                                              В первом приближении:
                                                                              Таблица объектов:
                                                                              1 Петя
                                                                              2 школа

                                                                              Таблица действий:
                                                                              1 сказал
                                                                              2 пойдёт

                                                                              Таблица времени:
                                                                              1 завтра

                                                                              Таблица знаний:
                                                                              id Субъект Действие Отрицание действия Тип объекта Объект Время timestamp Источник
                                                                              1 1(Петя) 1(сказал) false <знание> 2(след. запись) null <24 мая 2012, 08:41> 2 1(Петя) 2(пойдёт) true <объект> 1(школа) 1(завтра) <24 мая 2012, 08:41> 1 (пред. запись)

                                                                              Много нюансов не учтено, но этого, имхо, достаточно, чтобы передать основной смысл сообщения. Причём в любой форме, не обязательно на русском языке и вообще на языке, а например в виде визуальных образов говорящего и идущего Пети, школы и завтра — нужно лишь ассоциировать соответствующие представления объектов, действий и т. д. (слова на каком-то языке, визуальные образы) с их идентификаторами и задать правила представления (синтеза предложения, генерации видеоряда и т. п.). Из этой «базы знаний» уже можно (немного её модифицировав) извлекать ответы на такие вопросы как: что когда-то сделал Петя, что он не будет делать завтра, кто завтра не пойдёт в школу, куда завтра Петя не пойдёт и т. п., причём восстанавливая известный контекст (откуда что известно, когда это стало известно, насколько актуально на настоящий момент и т. п.).

                                                                              В общем проблемы хранения знаний в РСУБД в форме, позволяющей извлекать их оттуда по различным запросам, я особой не вижу. Проблема в том, что помещать их туда (формализовать) и извлекать оттуда (наполнять смыслом) должен человек. Машина на настоящий момент не способна помещать их из неформализованной формы, извлекать их на основании неформализованных запросов и, тем более, наполнять их смыслом. Например, только на основании данного сообщения предположить, что с большой вероятностью Петя — это мальчик школьного возраста (Петя — мужское имя, а из лиц мужского пола больше всего школу посещают мальчики школьного возраста), а завтра выходной день или каникулы (в это время посещаемость школы минимальна).
                                                                              • 0
                                                                                Можно на основе регулярных грамматик. Но сложно.
                                                                                • –1
                                                                                  VolCh

                                                                                  Владимир, Вы имеете отношение к ИПС «Нигма»? Моя интуиция и мой анализатор текстов говорит, что самое непосредственное.

                                                                                  //Проблема в том, что помещать их туда (формализовать) и извлекать оттуда (наполнять смыслом) должен человек. Машина на настоящий момент не способна помещать их из неформализованной формы, извлекать их на основании неформализованных запросов и, тем более, наполнять их смыслом.//

                                                                                  Вот квинтэссенция всех сегодняшних разговоров. Очень Вам признателен за это высказывание.
                                                                                  Какой отсюда можно сделать вывод? Либо формализовать текстовое сообщение до приемлемого для машины уровня, либо придумать такую БЗ, которая способна на приём-обработку-выдачу в естественном (неформализованном) виде. Мы пошли по пути формализации смысла и знаний. Но имеем по-прежнему проблему с Базой Знаний, которая нами задумана в виде Кондуита.

                                                                                  // на основании данного сообщения предположить, что с большой вероятностью Петя — это мальчик школьного возраста (Петя — мужское имя, а из лиц мужского пола больше всего школу посещают мальчики школьного возраста), а завтра выходной день или каникулы (в это время посещаемость школы минимальна).//

                                                                                  Здорово! Это уже называется Кондуит или знания о мироздании. Понятно, что все эти базовые знания должны быть предварительно занесены в Кондуит, а вот, в какой форме — этот проблемный вопрос. Чувствую, что Вы над этим уже ломали голову. Мы тоже испытываем здесь проблемы.

                                                                                  //Из этой «базы знаний» уже можно (немного её модифицировав) извлекать ответы на такие вопросы как: что когда-то сделал Петя, что он не будет делать завтра, кто завтра не пойдёт в школу, куда завтра Петя не пойдёт и т. п., причём восстанавливая известный контекст (откуда что известно, когда это стало известно, насколько актуально на настоящий момент и т. п.).//

                                                                                  А я вот, похвастаюсь, что уже умею это делать. Мы разработали такое детище, ДумБот называется, которое анализирует контекст сообщения, извлекает смысл по шаблону, а затем выдаёт на гора знания и прогнозы, а также научили его выдавать версии. Сейчас учим строить гипотезы.

                                                                                  Теперь насчет Вашего разбора предложения. В нашей версии [Петя сказал] — (это называется «актоид» или образо-акциональным преобразованием) — является элементарным знанием в рамках данного сообщения. [(он) пойдёт] — другой актоид. [в школу] — онтологотивный ответ на вопрос: «Куда?». [завтра] — тоже ответ на вопрос: «Когда?»
                                                                                  Однако, [(не) пойдёт завтра в школу] уже не знание, а прогноз.
                                                                                  В целом, Вы на правильном пути.
                                                                                  • +2
                                                                                    >Владимир, Вы имеете отношение к ИПС «Нигма»? Моя интуиция и мой анализатор текстов говорит, что самое непосредственное.

                                                                                    Они ошибаются, если не считать непосредственным отношением пару запросов, сделанных несколько лет назад на nigma.ru. Откуда такое предположение? :-/ Второй раз за месяц слышу предположение о моей связи с Нигмой.

                                                                                    >придумать такую БЗ, которая способна на приём-обработку-выдачу в естественном (неформализованном) виде.

                                                                                    По-моему у нас терминологические расхождения. Я рассматриваю БЗ только как хранилище знаний, способное хранить и выдавать уже известные отношения одних элементов знаний к другим. Задача обработки, анализа входных данных и запросов, установления отношений, синтеза новых знаний и т. п. перед ней не стоит. Это дело интеллекта, «фронтенда» если угодно, от БЗ требуется только (эффективно) их хранить и выдавать по внутреннему запросу в форме понятной для фронтенда. То есть БЗ — это аналог человеческой памяти, которой оперирует разум. Интерфейс между памятью и разумом инкапсулирован для «пользователя» разума и в общем случае некритичен, как и собственно механизм хранения. Первична задача анализа (декомпозиция входных данных на знания) и синтеза (композиция из существующих знаний новых, включая прогнозы и гипотезы). Но это не функция базы знаний.

                                                                                    >А я вот, похвастаюсь, что уже умею это делать.

                                                                                    Я тоже умею, лет 30 с лишним :)

                                                                                    >Мы разработали такое детище,

                                                                                    Вот это интереснее.

                                                                                    >извлекает смысл по шаблону

                                                                                    Могу предположить, что шаблоны задаются программистами или операторами на основе лингвистики и прочей семиотики. Где-то в топике я уже говорил, что считаю такой путь если не ошибочным, то уж точно не приводящим гарантированно к созданию ИИ. Природа идёт с другой стороны — природные «смартпьютеры» сами выделяет шаблоны из входных данных. Перспективность (как минимум, если не единственность) этого пути уже доказана на практике. Хотя, да, для разработки системы хранения знаний шаблонные преобразования скорее необходимый этап, единственное что нужно максимально избегать к привязки к существующим языкам, тем более к какому-то одному. Язык — инструмент разума, а не наоборот. К сожалению лингвистикой не занимался (если не считать русский язык в школе и английский в школе и вузах) потому не знаю, есть ли какие-то абсолютные для всех известных языков структуры, которые могли бы помочь сформировать схему базы знаний.

                                                                                    >Однако, [(не) пойдёт завтра в школу] уже не знание, а прогноз.

                                                                                    По-моему, для прогнозирования слишком мало данных в этом сообщении. Есть два возможных исхода — пойдёт Пется завтра в школу или не пойдёт. В имеющемся контексте они равновероятны («встречу динозавра или не встречу») — по-моему это не прогноз. Мы можем выдвинуть гипотезу, что не пойдёт, дождаться её подтверждения или опровержения, а вот уже при обработке следующего такого сообщения делать хоть чем-то (прошлым опытом) обоснованный прогноз, то есть большую вероятность одного исхода перед другим. То есть прогноз это частный случай гипотезы.

                                                                                    Кстати, по-моему, необходимым элементом полноценного ИИ должен являться активный механизм проверки выдвигаемых им гипотез и прогнозов. Если наш ИИ не будет сам инициировать получение данных о верности или ошибочности его гипотез, то его развитие очень затормозится в силу необходимости учитывать непроверенные гипотезы, их количество будет расти далеко нелинейно. Грубо говоря, наш ИИ должен спросить у оператора, когда «завтра» кончится пошёл-таки Петя в школу или нет (если не получил эти данные иным путём), а то так и будет «теряться в догадках» можно ли Пете верить хоть чуть-чуть или более глобально: «завтра» вообще наступает когда-нибудь и когда-нибудь заканчивается.
                                                                                    • –1
                                                                                      Директором проекта ИПС «Нигма» является Владимир Чернышов, а у Вас похожая фамилия — Чернышев. Вот и наложилось.
                                                                          • +1
                                                                            Ну, «обычные» базы данных являются реляционными, в самом названии заложена возможность строить отношения между записями. И отношения типа «матрешка» тоже в них можно построить.

                                                                            Ещё хотелось бы сказать, что по-моему мнению не очень верно создавать ИИ отталкиваясь от естественных языков. Сначала нужно создать интеллект, который уже будет изучать языки. По крайней мере этот метод точно работает в биологическом «смартпьютере» модели «Homo Sapiens» :)
                                                                            • –1
                                                                              VolCh
                                                                              /Ну, «обычные» базы данных являются реляционными, в самом названии заложена возможность строить отношения между записями./

                                                                              БД отличается от БЗ точно также, как Диапроектор от Кинопроектора.
                                                                      • НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
                                                                        • 0
                                                                          Один из вариантов представления знаний в данных. Что-то в духе объединения документо-ориентированной системы, семантических сетей и объектно ориентированного программирования. В направлении подхода, что знания возможно представить как упорядоченный набор связей и данных — очень хорошая и заметьте работающая штука. Используется в основном в экспертных системах.

                                                                          Вообще более точно лучше на википедии посмотреть
                                                                  • 0
                                                                    Проблема, как я понял, в том, что сознание и разум — это непрерывный, постоянный процесс. В то время как всякие Siri — это игрушки, которые просто обращаются к данным когда это нужно.

                                                                    Самым здравым кажется подход, при котором просто воссоздается функциональная часть мозга, которая усложняется (в нужном нам ключе) до тех пор, пока в ней не самозарождается разум. Для этого необходимо непрерывное поступление в него потока данных и возможность установления ЛЮБЫХ связей между ними, ложность которых затем будет проверяется определенным способом — кнутом или пряником.

                                                                    Создание машинного разума (понятного человеку) возможно только если создать соответствующий контекст, среду, подобную той, в которой развился человеческий разум. Иначе с таким же успехом мы можем получить непостигаемый разум, толку от которого никакого.

                                                                    • 0
                                                                      1514m
                                                                      /Проблема, как я понял, в том, что сознание и разум — это непрерывный, постоянный процесс./

                                                                      Очень точно подмечено, именно перманентный процесс. Вот потому-то и Базы Знаний должны быть динамическими, а не статическими, как известные Базы Данных.

                                                                      /Самым здравым кажется подход, при котором просто воссоздается функциональная часть мозга, которая усложняется (в нужном нам ключе) до тех пор, пока в ней не самозарождается разум./

                                                                      Вся фишка здесь скорее всего в том, что транзисторный приемник (мозг) при своём копировании нуждается для своего полноценного функционирования, как ретранслятор радиопередач, ещё и в передающей радиостанции.
                                                                      Если мы сможем склонировать мозг, то он может подключится к какому-то сознанию (передающей р/с). А если сделаем технический аналог, то ничего не произойдёт.

                                                                      /Создание машинного разума (понятного человеку) возможно только если создать соответствующий контекст, среду, подобную той, в которой развился человеческий разум./

                                                                      Это одно из необходимых, но не достаточных условий. Нужен ещё и механизм РАСПОЗНАВАНИЯ.
                                                                      • +1
                                                                        То есть, Вы хотите сказать, что недостаточно построить технический аналог нейрона, выполняющий все функции нейрона обычного, собрать миллиард таких нейронов, позволить им налаживать связи, а потом поместить в контекст и обеспечить возможность принимать сигнал?

                                                                        То есть ИИ должен иметь возможность не только принимать информацию, но и делиться ей (быть ретранслятором)? Но разве «общение» с учеными вокруг — не ретрансляция? Чего еще не хватает ИИ?

                                                                        Что за механизм распознавания? Распознавания чего?
                                                                        • –2
                                                                          1514m

                                                                          Благодарю за постановку интересных вопросов.

                                                                          /недостаточно построить технический аналог нейрона, выполняющий все функции нейрона обычного/

                                                                          Здесь проблема в том, что, на самом-то деле, неизвестны ещё ВСЕ ФУНКЦИИ нейрона. А те, что, вроде, известны, являются аналогами функций компьютерной схемотехники. Но ЭВМ, как мы знаем, не становится от этого «разумной».

                                                                          Дальше «булевской» логики ни одна из самых продвинутых нейросетей («Брейнпьютер» Виталия Вальцева или «умный нейрон» Владимира Бодякина) никуда не продвинулась. Для разума нужно мышление, которое требует не двоичной лигики, а минимум, ВОСЬМЕРИЧНОЙ или (биквадратной), как у человека, который использует для осмысления не только один условный оператор, как это делает ЭВМ, а сразу восемь.

                                                                          /Что за механизм распознавания? Распознавания чего?/

                                                                          А ВСЕГО и ВСЯ! Человек, ведь, не умеет считать. Он ПОЗНАЁТ и ЗАПОМИНАЕТ. Распознаёт, а не вычисляет всё, как компьютер. Мы распознаём всё — и смысл, и знания, и образы и всё, что вокруг него делается. Результатом такого познания становятся знания, которые можно получить и понять только через понимание СМЫСЛА происходящего. Для этого человек использует технологию распознавания смысла, в результате чего он извлекает знания. Нет смысла, нет и знаний.
                                                                          Далее, человек распознаёт всё с помощью процедуры сравнения с эталонами в виде МПО, хранящимися в его памяти и которые он выучил, заучил, запомнил и сохранил.
                                                                          Если по тому или иному случаю в нашей памяти нет модели «запах видит звук вкуса », то мы и не поймем, о чём идёт речь. В этом случае говорят, не сможем «извлечь смысл» из сообщения, хотя все слова понятны. Здесь слова-графемы это данные, а знаний нет. Подставьте другие слова-данные и можете получить осмысленную фразу, например, «человек видит кузов автомобиля». Совсем другая картина восприятия! Почему такое происходит? Да потому, что наше сознание включает свои особые операторы мышления: «а может ли такое быть», «а должно ли такое быть», «а когда такое бывает» и так далее. Пройдя подобный тест первое выражение отбрасывается, как бессмыслица, а второе, как несущее знание.

                                                                          Надо понять одно, что слова-данные могут вызывать у человека-реципиента некоторые ассоциации, в результате чего из памяти достаются ассоциированные по этому случаю МПО и происходит понимание смысла текста и извлечение знаний.
                                                                          Механизм «осознания» находится в нашем сознании. Не зря у этих слов одна и та же морфема — знание.


                                                                          • +2
                                                                            Для разума нужно мышление, которое требует не двоичной лигики, а минимум, ВОСЬМЕРИЧНОЙ или (биквадратной), как у человека

                                                                            Можете дать ссылки на работы в которых это показывается?
                                                                            • –2
                                                                              А разве и так не понятно? Но можете посмотреть в интернете «Октадифная логика».
                                                                              • +3
                                                                                Гугл выдает три ссылки на форумы и пару ссылок на вас же. Кто-нибудь еще этот термин использует? Или это очередная спекуляция вокруг нечеткой логики?
                                                                                • 0
                                                                                  Что Вас интересует конкретно по вопросу биквадратной логики?
                                                                                  • +4
                                                                                    Меня интересуют ссылки на цитируемые источники, где можно почитать что-нибудь про «октадифную логику».
                                                                                    • +3
                                                                                      Из одного из форумов:

                                                                                      «Что касается Октадифной Логики. Это большая тема и она сейчас в стадии авторизации в РАО (Российское Авторское Общество). „

                                                                                      WTF?
                                                                                      • +2
                                                                                        А в другом некий cypersoph пишет:

                                                                                        «Логика человеческого Разума ОКТАДИФНА. Она так и называется „Октадифная Логика Разумного Мышления“. Покрывает так называемую „Нечеткую Логику“ ( Fuzzy Logic). „

                                                                                        WTF???????
                                                                                        Покрывает нечеткую логику?

                                                                                        Хочу ВАКовских публикаций по теме. Если их нет — то к торсионщикам и прочим мракобесам.
                                                                                        • 0
                                                                                          Я тут попытался поискать хотя бы просто по слову «октадиф» в гугле.
                                                                                          Начиная с третьей ссылки гугл начинает четко выражать свою позицию по этому вопросу ;))))
                                                                                  • 0
                                                                                    Поддерживаю САН4А, нужна литература.
                                                                                      • +3
                                                                                        А что нибудь за авторством НЕ Эдуарда Хачукаева?
                                                                                        • +3
                                                                                          Я даже так скажу — не членов РАЕН и ей подобных организаций.

                                                                                          p. s. Если кто путает с РАН — lurkmore.to/%D0%A0%D0%90%D0%95%D0%9D
                                                                                          • 0
                                                                                            Да как Вы смеете так оскорблять уважаемую организацию!
                                                                                            Эдуард Хачукаев (он же Cybersoph) — Советник Российской Академии Естественных Наук (пруфлинк). Уже одно это говорит о значимости организации и непогрешимости ее членов!

                                                                                            А если серьезно: вы действительно пытаетесь переспорить научного фрика, осознавая это? «Безумству храбрых поем мы песню». Мне хватило первого упоминания хранения памяти «вне тела человека».
                                                                                            • +2
                                                                                              Очень просто. Я имею некоторое (очень маленькое пока) отношение к россиянскому computer science, и таким образом такие вот «деятели» портят репутацию и МНЕ, дискредитируя науку как таковую.

                                                                                              Поэтому — мочить, мочить и мочить, пока все не передохнут.
                                                                                              • 0
                                                                                                Все понятно. Откатываю свою базу данных на «до этого топика».
                                                                                                • +1
                                                                                                  Кстати, в списках членов РАИН его нет, проверил в первую очередь.
                                                                                            • 0
                                                                                              Сторонних авторов, если не трудно.
                                                                                              • –1
                                                                                                Все вопросы, относящиеся к «офтопику», пожалуйста, прошу ко мне в личку. Отвечу на всё и про всё.
                                                                                                • +1
                                                                                                  Это очевидно не сторонний вопрос.
                                                                                                  • +1
                                                                                                    Думаю в терминологии автора «офтопик» — уличающий вопрос не имеющий ответа, в котором можно использовать свою терминологию.
                                                                                      • 0
                                                                                        >Очень точно подмечено, именно перманентный процесс. Вот потому-то и Базы Знаний должны быть динамическими, а не статическими, как известные Базы Данных.

                                                                                        Базы знаний, имхо, должны быть более статическими чем большинство баз данных. В БЗ ничего никогда не должно удаляться, модифицироваться или игнорироваться, даже заведомо ложные входные данные. Перманентным должен быть процесс анализа входящих данных и синтеза на их основе новых знаний, то есть базы знаний должны быть чисто инкрементными, с операциями create и read, но не update и delete (ещё одно подтверждение, что БЗ это частный случай БД). А, в принципе, и перманентным процесс анализа быть не должен, он вполне может работать в «пакетном режиме» — накопили пачку данных, проанализировали, синтезировали новые знания, ждём накопления следующей пачки (естественно в процессе накопления новых знаний не появится, а старые могут противоречить ещё не проанализированным данным). Или работать в интерактивном режиме — данные копятся перманентно, а обрабатываются по запросу. В общем это скорее вопрос оптимизации и конкретных задач как во временном отношении к потоку входных данных должны работать процессы анализа и синтеза. Но в любом случае ни один бит (атомарная единица вернее) входных данных не должен быть потерян или проигнорирован, иначе база знаний может оказаться в состоянии противоречащему входным данным — допустим есть 100 подтверждений ньютоновской механики, приходит сообщение ей противоречащее, оно игнорируется, приходит ещё одно — тоже, и даже если их придёт 1000, то вся тысяча будет проигнорирована потому что в каждый момент времени приходит одно и оно противоречит уже имеющейся сотне.
                                                                                        • НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
                                                                                          • 0
                                                                                            Только в том случае, если это процесс именно накопления, то есть динамика строго односторонняя, новые данные сохраняются, но старые не удаляются и не модифицируются. Иначе есть риск никогда не получить «последнюю каплю», необходимую для переполнения «чаши» достоверности существующих гипотез пока подтверждающихся и, как следствие, не потребуется выдвигать новые, кроме как о возможности ошибки во входных данных.
                                                                                            • НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
                                                                                      • НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь