Портал функционирует при финансовой поддержке Федерального агентства по печати и массовым коммуникациям.

Выбрать дату в календареВыбрать дату в календаре

Страницы: Пред. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 След.
Искусственный интеллект и прикладная лингвистика: можно ли научить компьютер думать
[QUOTE]можно-то можно, но ЗАЧЕМ?[/QUOTE]
[QUOTE]На человеческом уровне, машину учить думать конечно не надо... да и не получится.[/QUOTE]

ПЛАНЕТА =  @planet  = { Земля, Венера, Марс }

// вопросы для проблемно-ориентированного диалога, только на тему астрономии
Вопрос пользователя: "Что такое Земля?" ==> query: @what @what's_it ЗЕМЛЯ
Компьютер отвечает, "Земля это планета" <== X "это" Y

@what's it X =>  X "это" Y, Y = @planet(X) | @star(X) | @spaceship(X) ...

Для ответа на вопрос, не производится никаких "пониманий", а лишь по заложенной программистом структуре - распознается шаблонный вопрос и подгоняется корректный ответ.

То есть понимание - это задача программиста, программирующий осмысленную реакцию на вопрос :!:
Изменено: ChemerisNick - 09.09.2010 22:48:37
Искусственный интеллект и прикладная лингвистика: можно ли научить компьютер думать
Поскольку тема обсуждения связана с лингвистикой, то потребность думающей машины это -

Когда при попытке сделать программу перевода текста через понимание, будет достигнут один из двух   результатов:

1) Или для перевода понимание текста не нужно, а достаточно только очень подробных правил соответствий
2) Или проще воспользоваться услугами человека переводчика, чем оживлять машину
Изменено: ChemerisNick - 08.09.2010 01:57:48
Искусственный интеллект и прикладная лингвистика: можно ли научить компьютер думать
[QUOTE]А что имеется в виду под прикладной лингвистикой? [/QUOTE]

Я полагаю, что в рамках темы обсуждения, данный термин подразумевает использование мат. алгебры "формальные грамматики" и известных методов анализа естественного текста, просто как лингвистической конструкции, то есть программе нет разницы между прозой и рекламным объявлением. Для нее текст - это прилагательные, существительные, глаголы и таблицы соответствий между наборами слов и символами их обозначающих - задающих смысл известный программисту.

А поскольку цель "прикладной лингвистики" - создание программ общения на естественном языке и перевода текстов на другие языки, где проще не  понимать текст, а только вычислять правила, чтобы что-то ответить или заменить словосочетание на такое же, но на другом языке. То от машины и не требуется думать, ей достаточно только вычислять заложенные правила :!:  

Правда машинный перевод несможет конкурировать с человеческим переводом, но иногда это не требуется - к примеру, общий перевод текстов в Интернете.

Я даже перефразировал бы постановку темы "Искусственный интеллект и прикладная лингвистика: можно ли научить компьютер думать" - [B]"А нужно ли компьютеру думать|понимать, чтобы принимать некоторые интеллектуальные решения?"[/B]
Изменено: ChemerisNick - 06.09.2010 00:46:25
Искусственный интеллект и прикладная лингвистика: можно ли научить компьютер думать
[QUOTE]Сегодня, это действительно так, как отмечает Игорь, - "...основа (машинного) интеллекта в мозгах программиста". Да и человеческому гению невозможно знать всё, но рационально, надо знать, как знать необходимое. Другими словами, надо знать как учиться познавать объективный мир и как решать те задачи, которые возникают в процессе жизнедеятельности. Эволюция (человеческая природа) за миллионы лет ещё не достигла подобного совершенства, думаю, что и "программистам" ещё далековато до того будет... [/QUOTE]

Развитие программирование и спрос на программы, опережает скорость развития теорий в области изучения методов познания, формирования необходимого базиса информации и способов рассуждений для проведеня оценки новых сущностей.

Ведь, опираясь на теорию программирования логических программ, можно создать программу для принятия решений в узко-проблемной области, идентификации заранее известных предметов, [B]Но[/B] фактически нет алгоритма для анализа информации, чтобы это давало заранее не заложенное программистом новое знание. Ведь оценка полученого набора случайных комбинаций все равно остается за человеком!

Программа может критиковать прозу из шаблонных параметров, но у нее нет алгоритма понимать!
Изменено: ChemerisNick - 06.09.2010 00:29:03
Искусственный интеллект и прикладная лингвистика: можно ли научить компьютер думать
[QUOTE]И Валерий Белов и Вы , Barbi.vau коснулись невольно моей темы о физическом принципе снятия изображения объекта нашим зрением .[/QUOTE]

Причем активно, используя слово [B]образ[/B], показали различие между процессами обработки изображения от камеры, формирующееся как набор цветных точек и образ - как базис мыслительного процесса, как то, что в рамках лингвистики именуется - символ или слово.

Ведь образ для человека - базисное понятие, а для машины образ это в идеальном варианте уравнение F(x,y,z,...)=0, выполнение которого означает наличие, к примеру, "яблока", по сути "овала". Для управление роботом на производстве достаточно, для восприятия окружающего мира нет.
Изменено: ChemerisNick - 06.09.2010 00:40:30
Искусственный интеллект и прикладная лингвистика: можно ли научить компьютер думать
[QUOTE] В связи с исследованиями человеческого мозга большой интерес представляет гипотеза о моделировании нервной системой, как внутренней, так и внешней среды, так и различных видов деятельности организма [/QUOTE]

Правда моделировать работу нервной системы через копирование функционирования биологического аналога, пока не получается из-за не известности как реальной структуры между нейронными тканями, так и из-за не известности реальной биология их функционирования. Как я ранее образно отметил, мы знаем о реальной нейронной системе настолько детально, насколько древние Греки знали о географии планеты Земля.

Программировать - [I]модельное представление[/I] о том как человек принимает решение на основе гипотез выдвигаемых в рамках психологии, самоанализа, упрощения рассуждений до логических формальных вычислений - основное направление в области ИИ, надеющееся таким способом угадать "алгоритм" мышления. Хотя, пока кроме шахматных и игровых стратегических программ, плюс программ распознавания, перевода и контекстного гипертекстового поиска, других достижений данный подход не дает.
Искусственный интеллект и прикладная лингвистика: можно ли научить компьютер думать
[B]Искусственный интеллект и прикладная лингвистика: можно ли научить компьютер думать[/B]

Если не требовать от компьютера быть человеком, то прикладная лингвистка максимальное достижение на пути превращения калькулятора в робота  ;) .
Искусственный интеллект и прикладная лингвистика: можно ли научить компьютер думать
[QUOTE]построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.[/QUOTE]

Скорей всего математическая модель нейронной сети - это  упрощенной модель, что-то на подобии карты Птолемея, в сравнении с Google-map (фотографии Земли из космоса ).
Изменено: ChemerisNick - 05.09.2010 01:25:28
Искусственный интеллект и прикладная лингвистика: можно ли научить компьютер думать
Причем программа может распознавать только те предметы, которые запрограммированы в алгоритме, остальные предметы для нее не существуют.

К примеру, Человек, увидевший не стандартное изображение - картину в картиннной галерее, всегда сможет ее увидеть, распознать, хотя бы как составные части известных ему образов.

Но компьютер, при распознавании картины, переведет ее в набор названий - известных ему шаблонных изображений (упростить изображение до примитивного восприятия) и далее будет иметь просто комбинации слов, ничего особенного для компьютера не означающих.
Изменено: ChemerisNick - 05.09.2010 01:39:36
Искусственный интеллект и прикладная лингвистика: можно ли научить компьютер думать
[QUOTE]Если цель, чтобы машина понимала смысл слов... тогда надо учить компьютер распознавать картинки...[/QUOTE]

Просто когда компьютер учиться распознавать картинки - программист создает связь "набор точек"=> "символ" (название образа из набора точек) и далее программа уже работает фактически с символом, как если бы вместо картинок, в ИИ программе сразу текстом вводились символы.

Распознование образов это преобразование: набора точек =>  в набор текстовых наименований - предметов, изображенных данными точками. Причем много ресурсов уходит лишь! на "компиляцию" точек в названия!

Почему я ранее высказался, что нет методов понимания - поскольку нет способа описать образ иным средствами, кроме символов, что и приводит к переходу от образа к набору символов.

Ведь для человека образ - это что-то естественное, а для машины - есть только символ или их комбинации. Ведь модель компьютера - это машина Тьюринга: символьный автомат, калькулятор работающий с символами и числами. А изображение для компьютера  - это лишь набор точек, в котором программа распознавания, определяет предметы - формирует названия сущностей изображенных  этими точками.
Изменено: ChemerisNick - 05.09.2010 01:38:11
Страницы: Пред. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 След.