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.
ИТ-Ученый (С)?, Ваше мнение об проблемах ИТ
Поэтому и ваш вариант,

[QUOTE]
Протой перебор вариантов вряд ли может быть решением.
Здесь нужен метод описания машиной образа на основании [b] статистической обработки примеров[/b], подходящих под определение.
[/QUOTE]

и мое более абстрактное утверждение о потребности в переборе вариантов

фактически зависимые утверждения:
1) простой перебор вариантов не возможен - слишком большое поле перебора.
2) статистический подход - примением как "интуиция" для оценки варианта с целью исключения его перебора|анализа.

Отказаться от перебора заменив его только статистической оценкой - вроде это пока не возможно для полноценного принятия решений.
Изменено: ChemerisNick - 24.04.2010 00:59:26
ИТ-Ученый (С)?, Ваше мнение об проблемах ИТ
Как ни странно фактически все задачи поиска ИИ - это перебор вариантов, после которых нужно опять  искать варианты. Для противодействия лишним переборам - используется эвристика функция|правила, позволяющая оценить какой вариант нужно рассмотреть в первую очередь.

В рамках иерархичности - перебор вариантов с эвристиками, опирающихся на правила ЭС (экспертной системы) - сам порождает новый перебор вариантов.

Когда я подразумевал слово "интуиция" - я исходил из возможности сразу выбрать вариант на основе "эвристической|интуиционной" функции, которая укажет на успещность выбора, без опоры на логическую обработку (экспертную систему), работающей на основе перебора с эвристиками.

Как вариант "интуиционной функции" можно рассмотреть -искусственную нейронную сеть,  как известный вариант построения аналитической функции на основе заранее известного набора значений (возможно соответствует вашему слову: статистическая обработка).

Но, когда я критически высказался о уровне развития теории в области ИИ - я исходил из факта, что нейронные сети менее продуктивны чем логические системы (ЭС), когда используются сами по себе, по этому и утвердил: вся теория методов построения ИИ основана на переборе вариантов с эвристиками.

В теории простой перебор вариантов - теоретический универсальный подход, от которого можно отталкиваться для его оптимизации.
Изменено: ChemerisNick - 24.04.2010 01:16:20
ИТ-Ученый (С)?, Ваше мнение об проблемах ИТ
[QUOTE]Здесь необходимо распознавание геометрических форм и по ним - назначения детали[/QUOTE]

То есть задача второго порядка (под первым я подразумевал обработку информации от видеокамер) - по векторной информации определить фигуры ими описываемые.

[QUOTE]
Протой перебор вариантов вряд ли может быть решением.
Здесь нужен метод описания машиной образа на основании статистической обработки примеров, подходящих под определение.
[/QUOTE]

Возможно тут применим подход формальных грамматик. Когда конструкции фигуры (композиции векторов) описываются символом. Набор соответствий композиция = символ, даст описания композиция, символ, композиция = символ. И так далее.

Фактически распознование  - это наличие правила: символ, символ, ... , символ = куб.

[QUOTE]
В том-то и дело, что это не распознавание набора символов.
[/QUOTE]

Под символом я подразумеваю "семантический символ" - знак, предикат, изображение, набор кодовых букв, не для прочтения, а для идентификации ситуации.

К примеру: TR - угольник (x1,y1,z1,x2,y2,z2,x3,y3,z3), PLN - плоскость (x,y,z,nx,ny,nz)

x( TR, PLN ) - правила проверки наличия выступа UP и тогда символ UP - означает наличие истинности предиката x( TR, PLN )
Изменено: ChemerisNick - 24.04.2010 01:11:49
ИТ-Ученый (С)?, Ваше мнение об проблемах ИТ
[QUOTE]
Новый предмет распознается как... новый предмет, исследуется и классифицируется в системе существующих.
Человек именно так и делает.
[/QUOTE]

Если распознование идет от идентификации заранее известных предметов - то это получается статистическая проверка:  соответствие набора пикселов тому, что соответствует идентифицируемому предмету,

Если предмет новый - не  содержится в памяти идентифицируемых признаков - то определить похоже ли дерево на куб или сфера - даст НЕТ.

Если разбивать идентификацию до уровня маленьких треугольников - то будет как и говорил: задача обратного распознования - из набора треугольников - определить наличие куба, сферы, цилиндра - конструкции похожей на фрактальное дерево,
ИТ-Ученый (С)?, Ваше мнение об проблемах ИТ
[QUOTE]
Что такое в данном случае интуиция?
Если мы понимаем под ней неосознанно делаемый выбор, то приходим к задаче из области теории принятия решений. То, что принятие решения производится "в фоновом режиме", принципиального значения не имеет.
[/QUOTE]

Дайте Архимеду точку опоры и он повернет Землю  :)

Под интуицией - я подразумеваю оценить ситуацию без логического анализа, фактически нейронная сеть или алгоритм вероятностной связки между ситуацией и принимаемыми решениями или оценочными параметрами.

Но технически нейронная сеть получается должна обрабатывать Gb ^ Gb информации причем с очень длительным периодом обучения, так что реализовать фактически не получается,

P.S.
Ваш вариант реализации интуиции - это сопрограмма, которая параллельно оценивает альтернативные варианты, давая главному алгоритму варианты найденных решений.

Я исходил из варианта понятия интуиции, когда решение принимается через опыт, а не через логический анализ, или еще каким-нибудь способом. Ведь интуиция - это метод принятия решения. являющего отличным от логического анализа или случайного выбора.

Ваш вариант интуиции  - это подсознание (работающее как сознание: анализ, оценка, рассмотрение нескольких альтернатив ), которая подкидывает сознанию оценку ситуации или более выгодное действие в соответствующей ситуации, причем сознание воспринимает данную информацию как эмоциально\чувственное восприятие.
Изменено: ChemerisNick - 21.04.2010 23:08:20
ИТ-Ученый (С)?, Ваше мнение об проблемах ИТ
[QUOTE]Цель можно рассматривать как проект[/QUOTE]

Под самостоятельностью выбора цели - подразумевалось принятие решения заранее не заданного алгоритмом.

Если создать алгоритм формирования "проекта"| "шаблона" для генерации целевого правила, то получится фактически случайный перебор для поиска единственно верного правила(правил). Машина будет просто искать экстремум на базе правил. Найдя его, будет постоянно использовать, и процесс принятия "самостоятельного решения" окажется одноразовым.



Мне кажется, что ближе к пониманию модель баз знаний: формирование сети связанных между собой символов, обработка которых означает описание объекта. НО алгоритм формирования базы знаний (динамические базы знаний) - задаются алгоритмом, что подразумевает, что область понимания заранее задана программистом, программа вроде будет как Google-поисковик просеивать информацию формируя для нее наборы семантических символов, чтобы человек мог задать вопрос и получить ответ.

Теоретически можно использовать динамические базы знаний для описания игрового персонажа живущего в виртуальном компьютером мире, который программа пытается описывать через базовые термины и принимать решения опираясь на созданные определения - фактически формировать знания для себя. Но будет ли это понимание. а не его иммитация?

Не зря фильм AI - это вечная классика данного жанра: как отличить умную куклу  от живого электронного организма, когда постоянно стараются сделать более реалистичную куклу, способной имитировать эмоции ?
Изменено: ChemerisNick - 21.04.2010 23:01:39
ИТ-Ученый (С)?, Ваше мнение об проблемах ИТ
[QUOTE]
Здесь нужен метод описания машиной образа на основании статистической обработки примеров, подходящих под определение.
[/QUOTE]

Тогда будет распознавание на основе обученной выборки - новый предмет уже не будет распознан!


Под перебором вариантов подразумевалось, что есть алгоритм|формула, которая позволяет, имея параметры модели x1,x2,...,xn перейти не к какому-то вектору +RND[i], а к тому где h(x) --> min. Эвристическая функция h и подразумевает тот самый "гениальный" алгоритм|формулу.

Причем мне кажется это правильный подход - строить по растровому изображению наиболее вероятное модельное описания из трехмерных геометрических фигур, которые уже можно анализировать как объекты какой-то  знакомой конструкции. Причем это также позволяет предполагать весь объект, имея на камере только его часть - что при статистическом распозновании (методы Байеса, нейронные сети) тяжело сделать.

Для реализации обратного "рединга" нужен мультипроцессорный перебор микротеугольников с подбором различных вариантов освещения чтобы найти микроплоскости (наборы треугольников), а затем как в случаи с распознаванием на плоскости строить  - укрупнение микротреугольников в более вероятную плоскость ( к примеру для плоскости  от отрезков перейти к прямой, к кривой, кругу, ...)
Изменено: ChemerisNick - 21.04.2010 22:48:07
ИТ-Ученый (С)?, Ваше мнение об проблемах ИТ
[QUOTE]
Но там где компьютеры удается применить - результаты получаются просто потрясающие. Достаточно вспомнить расшифровку генома человека - ведь почти вся работа была сделана компьютерами ! А с научной точки зрения это достижение такого же порядка как высадка человека на Луне.
[/QUOTE]

Только с точки зрения критики Александра Либова термина "ИТ" + "Наука"  - кто достиг решения: "ИТ наука" или "генетика"?

P.S.
критика термина ИТ Ученый = = ИТ Наука ?!
Изменено: ChemerisNick - 21.04.2010 00:51:44
ИТ-Ученый (С)?, Ваше мнение об проблемах ИТ
[QUOTE]
проще говоря, чтобы машина могла определять те или иные детали, исходя из их внешних свойств, как "болт", "корпус", "вал" и т.п.
[/QUOTE]

И на мой взгляд для этого нужно решать задачу обратного распознования - подбирать (перебирать) параметры моделей (шар, куб, треугольник), подбирать  (перебирать) параметры освещения и находить степень похожести с растровым изображением.

Философски считается, самый быстрый компьютер - и есть решения данной задачи,

С математической точки зрения - должны сущестовать аналитические зависимости для уменьшения и более точного выбора перебираемых значений.

Хотя с точки зрения алгоритмов ИИ и человека - нет формализации таких человеческих операций как, интуиция, понимание, самоцелеполагание (самостоятельность формирования целей ).
Изменено: ChemerisNick - 21.04.2010 00:52:27
ИТ-Ученый (С)?, Ваше мнение об проблемах ИТ
Зная о роли науки как проходчика в мироздание: физика, химия, биология.

ТО роль разработчика информационных технологий оказывается как роль - разработчика конструкции ускорителя элементарных частиц - прикладной уровень, зависящий от потребностей теоретических моделей.

Но пока мало достижений - полезных компьютерных программ, могущих взять на себя функции поиска и перебора в замен человека-исследователя - пока нет, ИИ-алгоритмов могущих похвастаться человеческой смекалкой и умением находить решения в неизвестных программисту ИИ задачах  ===>

Для разработки полезных информационных технологий - мало только программирования: нужен поиск методов и моделей с бумагой и ручкой в руках. Значит нужна еще в области ИТ работа теоретически-исследовательского характера. Одними программистами всех задач не решить.

Так мне кажется.
Изменено: ChemerisNick - 20.04.2010 03:07:27
Страницы: Пред. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 След.