←  Доисторические времена

Исторический форум: история России, всемирная история

»

Моделирование мышления математическими мет...

Фотография Swetlana Swetlana 24.10 2012

вставлю свои 3коп. :)

Не знаю, как был устроен мозг у кроманьонцев и неандертальцев, это к биологам.
Лейбниц ещё в 17 (!) веке сказал: "Законы логики одни во всех мыслимых мирах".
Давайте поговорим о математических моделях, используемых в системах искусственного интеллекта. Если система основана на логике, например, экспертные системы (ЭС), то у неё должна быть База Знаний (БЗ). БЗ состоит из истинных фактов и правил вывода в формате "если-то". Привожу примеры.

Медицинская экспертная система Mycin
«Если (реакция микроорганизма положительная, и форма микро-организма — кокк, и структура — звенья), то (с вероятностью 0,7 этот микроорганизм — стрептококк).

Автопилот истребителя (взято из переводной книжки)
«Если (класс угрозы — МИГ-21, и местонахождение угрозы — впереди, и близость угрозы — рядом), то (открыть огонь).

Каждое отдельное правило очень простое, проблема в том, что их много и они организованы в сложную иерархическую структуру. Поэтому разработка БЗ ЕС требует больших денег и много времени. И возможна пока (на сегодняшний день) толька в очень узкой предметной области. Почему она возможна только в очень узкой предметной области.
у меня, конечно, есть некое мнение, как у человека верующего, но не хочу заострять на этом внимание.

А законы логики - они одни хоть для неандертальца, хоть для кроманьонца. :)
Ответить

Фотография Swetlana Swetlana 25.10 2012

вспомнилась акселерация, по-моему, её причины до сих пор не найдены, а ведь это всего лишь рост+вес+начало полового созревания

кто-то тут поминал нейронные сети (если не померещилось)
пару дней назад разговаривала с одним человеком, фирма делает на заказ робота ростом 165 см, он за 4 месяца сделал им ходьбу, в скобках замечу, что при большой массе это очень нетривиальная вещь. Ходьба сделана на основе обученной нейросети, которую долго обучали. Эта обученная нейросеть - не программа, которую можно скопировать. Если хотите ещё одного такого работа - опять надо пройти полностью процесс обучения, от обучения зависит поведение - скорость и правильность реакции и пр.
всё как у людей :D
Ответить

Фотография Лета Лета 25.10 2012

вставлю свои 3коп. :)



Медицинская экспертная система Mycin
«Если (реакция микроорганизма положительная, и форма микро-организма — кокк, и структура — звенья), то (с вероятностью 0,7 этот микроорганизм — стрептококк).

Автопилот истребителя (взято из переводной книжки)
«Если (класс угрозы — МИГ-21, и местонахождение угрозы — впереди, и близость угрозы — рядом), то (открыть огонь).



слишком примитивно для человеческого мышления. ;) вариантов поведения в одной и той же ситуации (и даже для одного и того же человека) может быть сколько угодно
Сообщение отредактировал Лета: 25.10.2012 - 14:47 PM
Ответить

Фотография Swetlana Swetlana 25.10 2012

слишком примитивно для человеческого мышления. ;) вариантов поведения в одной и той же ситуации (и даже для одного и того же человека) может быть сколько угодно


Совершенно верно, вариантов(сценариев, правил) много, у них разные вероятности, все они прописываются в базе знаний.
Определить вероятности (веса правил)для разных вариантов в одной ситуации - сложная задача

всё, что я хотела сказать:
1. принципы мышления одни
(у мерседеса и копейки разное количество лошадиных сил, они потребляют разное количество бензина, но принцип работы двигателя внутреннего сгорания у них один и тот же)
2. если структура нейросети достаточно сложна, путём обучения можно получить нужный результат
Ответить

Фотография demos demos 25.10 2012

А законы логики - они одни хоть для неандертальца, хоть для кроманьонца. :)

Законы логики безусловно одни. Они не ДЛЯ неандертальца или кроманьонца, они - законы логики.
А вот то, что "принципы мышления одни", не уверен... Ведь мышление не эквивалент логики.
Сейчас много говорят о мышлении животных. Вы можете себе представить, как мыслит кошка или собака или ворона или шимпанзе, например?
Ответить

Фотография Swetlana Swetlana 25.10 2012

мышлением животных особо не интересовалась
Основной постулат - животные не обладают развитым абстрактным мышлением, хотя определённые зачатки абстрактного мышления у них есть.

Если выделить из мышления одну составляющую - умение планировать действия, ставить подцели для достижения главной цели, искать способы их достижения подцелей
(«Умение планировать, предвидеть, способность выделять промежуточные цели и искать пути их достижения, вычленять существенные моменты данной проблемы — вот в сжатом виде суть рассудочного поведения»
Дж. Гудолл, 1992),
то такое мышление у животных есть.

Если заменить в определении "рассудочное" на "рациональное", то получим современную математическую модель рационального интеллектуального агента.
(Далее весь текст по книге Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход Изд. 2-е // Из.-во «Вильямс», 2006 г.)

У рационального агента должна быть или явно задана функция полезности, которую он пытается максимизировать, или внешний стандарт производительности (для оценки производительности своих действий),и должна быть обратная связь от внешнего критика - агент обучающийся.

Пример робота-таксиста.
Производительный компонент рационального робота-таксиста содержит базу знаний и процедур, с помощью которых он выбирает действия во время вождения. Внешний критик наблюдает за действиями робота в среде и передает обучающему компоненту информацию. Например, такси выполняет резкий поворот налево, пересекая три полосы движения. Критик с помощью датчиков получает высказывания других участников дорожного движения, затем передает соответствующую информацию обучающему компоненту. Тот формулирует новое правило, что такое действие является недопустимым и обновляет производительный компонент.

Если агент перестает получать от пассажиров чаевые (премии), критик информирует его, что, согласно стандарту производительности, это является отрицательным вкладом в его оценку полезности (штрафом). В этом примере внешний стандарт производительности позволяет рассматривать результаты обратной связи как штрафы или премии.

Изображение
Ответить

Фотография demos demos 25.10 2012

Swetlana, по-моему, Ваши рассуждения сводятся к тому, что мышление надо понимать как весьма жесткий (хотя, возможно, и разветвленный) алгоритм принятия решений, который реализуется достаточно развитым мозгом в живой природе и может быть моделирован математически, в т.ч. на каком-то уровне в современных информационно-вычислительных системах… Может быть я это коряво изложил, но я с этим полнее согласен… И когда говорю о том, что мышление животных, предков человека или даже мышление детей отлично от мышления современного взрослого человека, то имею в виду то, что это, так сказать, «железо», то есть мозг индивидов, в этих случаях по разному запрограммирован… И эти программы или алгоритмы, адаптированные конечно к возможностям мозга, задаются прежде всего генами, а также условиями, в которых биологический вид существует и развивается… Тут уже всё индивидуально. «Ультрасоциальный» вид хомо сапиенс оказался способен к социальной эволюции, которая привела его к современной цивилизации; на что были способны его предки – хабилисы, эректусы, гейдельбержцы, неандертальцы – это вопрос, хотя итог известен (возможно он мог быть и другим при определенных обстоятельствах?); на что способны некоторые высокоразвитые животные в индивидуальном плане – изучение этого только началось современной наукой (некоторых обучили счету и азбуке глухонемых); насколько это индивидуальное совершенствование отдельных особей может или не может повлиять в естественной среде на совершенствование неких протосоциальных отношений и привести к протосоциальной эволюции в популяциях животных – этот вопрос, который, наверное, и не ставился наукой…
Для иллюстрации пример, который приводит А.Марков в отношении маленьких детей.
«Годовалые дети регулярно совершают одну и ту же ошибку. Если несколько раз подряд положить игрушку в один из двух контейнеров (например, в правый), а потом на глазах у малыша спрятать игрушку в левый контейнер, ребенок всё равно продолжает искать желанный предмет в правом контейнере. Это объясняли просто неразвитостью интеллекта. Однако эксперименты показали, что дети совершают эту ошибку только в том случае, когда игрушку прячет взрослый человек, поддерживающий с ребенком визуальный контакт. Если же взрослый не смотрит при этом на ребенка, или вообще предметы перемещаются как бы сами (то есть экспериментатор управляет ими из-за ширмы, так что ребенок его не видит), то дети гораздо реже совершают эту ошибку. По-видимому, дети воспринимают действия экспериментатора как сеанс обучения. Человек несколько раз прячет игрушку в правый контейнер, а ребенок при этом думает, что ему тем самым объясняют: смотри, игрушка всегда находится под правым контейнером. И ребенок быстро усваивает этот урок. В дальнейшем, когда игрушку кладут под другой контейнер, ребенок просто не верит своим глазам и продолжает искать там, где взрослые его научили искать. Если же игрушка как бы сама помещается много раз подряд под правый контейнер, ребенок не делает из этого таких далеко идущих выводов… Сознание малыша настроено на то, чтобы извлекать общую информацию об устройстве мира не столько из наблюдений за этим миром, сколько из общения со взрослыми. Дети постоянно ждут от взрослых, что те поделятся с ними своей мудростью. Когда взрослый передает ребенку какую-то информацию — ребенок пытается найти в ней некий общий смысл, объяснение правил, порядков и законов окружающего мира. Дети склонны обобщать информацию, но не любую, а прежде всего ту, которая получена от взрослого человека при прямом контакте с ним»
Мышление ребенка не такое, как мышление взрослого не из-за его неразвитости или недоразвитости. Оно адекватно конкретным условиям его онто и филогенеза.
Я думаю, что то же можно сказать и о мышлении древних людей. Но то, что оно отличалось от мышления современных – это несомненно….
Ответить

Фотография Swetlana Swetlana 25.10 2012

Swetlana, по-моему, Ваши рассуждения сводятся к тому, что мышление надо понимать как весьма жесткий (хотя, возможно, и разветвленный) алгоритм принятия решений, который реализуется достаточно развитым мозгом в живой природе и может быть моделирован математически, в т.ч. на каком-то уровне в современных информационно-вычислительных системах… Может быть я это коряво изложил, но я с этим полнее согласен…

нет, вы меня неправильно поняли

1) многие алгоритмы теории принятия решений как раз "мягкие", т.к. используют математический аппарат нечёткой логики
2) в узких строго очерченных предметных областях этих моделей (нейросети, экспертные системы, интеллектуальные агенты-планировщики) хватает для моделирования интеллектуальной деятельности

Что касается построения универсального искусственного интеллекта или, например, автоматического переводчика с одного языка на другой, который бы правильно понимал значение многозначных слов из контекста - я считаю, что это невозможно, в силу ряда причин. Причины эти обсуждать не буду - и не специалист в таких вопросах, и запрещено правилами форума. Лично ко мне понимание пришло после чтения религиозного философа Мераба Мамардашвили "Эстетика мышления".
:)
Ответить

Фотография Лета Лета 26.10 2012

Совершенно верно, вариантов(сценариев, правил) много, у них разные вероятности, все они прописываются в базе знаний.
Определить вероятности (веса правил)для разных вариантов в одной ситуации - сложная задача


как лихо вы переобулись, Светлана. B) и как же вы вставите многочисленные варианты с различными вероятностями в вашу схему "если - то"?

«Если (класс угрозы — МИГ-21, и местонахождение угрозы — впереди, и близость угрозы — рядом), то (с вероятностью 50% открыть огонь)?. :rolleyes:
Ответить

Фотография Swetlana Swetlana 26.10 2012

как лихо вы переобулись, Светлана.

:D
Уважаемые модераторы,
может выделить из темы ветку, назвать "Моделирование мышления математическими методами"? Или здесь можно оставаться?
Ответить

Фотография Swetlana Swetlana 26.10 2012

что такое экспертная система (ЭС)
ЭС - это программа, которая имитирует способ мышления человека-эксперта в узкой предметной области. То есть рассуждает не лучше и не хуже, а точно так же как человек-эксперт при решении задачи, может работать с неточной, неполной, и даже ложной информацией. Замечу в скобках, другие типы интеллектуальных систем основаны на других принципах, "нечеловеческих".

Математической моделью ЭС является система продукций.
Система продукций имеет З компонента: глобальную базу данных, правила продукции и систему управления.
Глобальная база данных (гбд) — это описание состояния задачи.
Правила продукции применяются к гбд и изменяют ее. Для каждого правила имеются предварительное условие, которому гбд удовлетворяет, либо нет. Если условие выполняется, то правило может быть применено.
К одному состоянию может быть применимо несколько правил. Выбор применимого правила осуществляет система управления. Также система управления прекращает вычисления, когда гбд удовлетворяет терминальному (целевому) условию.

Пример разложимой системы продукций.
начальная г.б.д.: (C,B,Z);
правила переписывания (продукции):
R1: C → (D, L);
R2: C → (B, M);
R3: B → (M, M);
R4: Z → (B, B, M);
терминальное условие: (M, M ... M) (гбд должна содержать только символы М).
При всей простоте примера видно, что переписывать символ С можно с помощью первого правила, можно с помощью второго правила, с разным результатом.

Теперь посмотрим, как это работает в экспертных системах, не привлекая "вероятности" (на самом деле это не вероятности, а так называемые коэффициенты правдоподобия), т.е. экспертная система в нашем примере не использует нечёткий логический вывод.
to be continued :)
Сообщение отредактировал Swetlana: 26.10.2012 - 16:40 PM
Ответить

Фотография Swetlana Swetlana 26.10 2012

примем допущение, что человек рассуждает на основе правил "если-то"
все другие способы человеческих рассуждений - за пределами этой модели

пример ЭС "Угадай животное"
Человек задумал животное. Система пытается угадать задуманное животное, ведёт диалог с пользователем, запрашивает необходимую информацию. На каждый вопрос системы человек отвечает "да" или "нет". (В скобках замечу, если бы к системе продукций была прикручена нечёткая логика, то человек отвечал бы числом в диапазоне от -1 до +1.
-1 "нет"; 0 "не знаю"; +1 "да"
ответ -0.5 означал бы "на 50% уверен, что нет")
Каждое животное описывается рядом признаков, которыми оно обладает или нет. Эта информация хранится в Базе Знаний в виде правил "если-то".
Вот правило описания тигра

animal_is("тигр") если
it_is("млекопитающее"),
it_is("плотоядное"),
positive("имеет","желтовато- коричневый цвет"),
positive("имеет","черные полосы").

То, что записано в positive - конечные признаки, эти вопросы адресуются пользователю так. как написаны.
То, что записано в it_is - выбор подкатегории, для их описания есть специальные правила.

it_is("млекопитающее") если
positive("имеет","шерсть").

it_is("плотоядное") :-
positive("может","есть мясо").

it_is("плотоядное") :-
positive("имеет","острые зубы"),
positive("имеет","когти"),
positive("имеет","впередсмотрящие глаза").

Пусть пользователь задумал тигра. Система находит в базе знаний первое правило, пусть это будет правило, описывающее тигра.
Далее происходит такой диалог
С: имеет шерсть?
П: Да.
С: может есть мясо?
Пользователь никогда не видел, чтобы тигр кого-нибудь ел. Он отвечает -НЕТ! Для встроенного вопросника на этом всё бы и закончилось. А экспертная система переходит на следующее правило для плотоядного
С: имеет острые зубы?
П: Да.
С: имеет когти?
П: Да.
С: имеет впередсмотрящие глаза?
П: Да.

С одной экспертной системой, очень простой, но уже с элементами нечёткой логики, можно поиграть.
Называется она Акинатор, можно задумывать животных, героев фильмов, мультфильмов. книг, писателей. поэтов, певцов, киноактёров, ..., своих родственников и знакомых
http://ru.akinator.com/
Сообщение отредактировал Swetlana: 26.10.2012 - 17:42 PM
Ответить

Фотография И.Лаптев И.Лаптев 27.10 2012

Я, кстати, в теме "Почему человек стал разумным" писал:

Ну наконец-то! Приходим к тому, что нет грани между существом "разумным" и "неразумным". О чём я давно уже говорил.

Забудьте слово "разум"! Нет его!

Это Вам кажется, что Вы действуете осознанно, выбираете из нескольких вариантов действий - один... На самом деле это природа заставляет Вас как муравья или собаку (или как программа заставляет робота) выбрать нужный вариант. Просто у Вас процесс выбора сложней, более многофакторный.


Насчёт экспертных программ. Когда-то давно в "Науке и жизни" мне понравилась самообучающаяся экспертная программа. Там, при появлении неизвестного объекта, программа требовала задать отличающий его дополнительный вопрос и запоминала этот вопрос на будущее.
Ответить

Фотография Swetlana Swetlana 27.10 2012

Насчёт экспертных программ. Когда-то давно в "Науке и жизни" мне понравилась самообучающаяся экспертная программа. Там, при появлении неизвестного объекта, программа требовала задать отличающий его дополнительный вопрос и запоминала этот вопрос на будущее.

по большому счёту ЭС не самообучаются, база знаний имеет сложную иерархическую структуру, у разных экспертов разные правила, которые могут противоречить друг другу... поэтому базу знаний наглухо закрывают от пользователя)))
в "Науке и жизни", наверно, не классификационная ЭС была, а наивный байесовский классификатор, как Акинатор. Одни и те же задачи можно разными интеллектуальными системами решать, ЭС хорошо тем, что может объяснить свои действия способом, понятным человеку, т.е. предъявить трассу логического вывода.

Насчёт наличия/отсутствия разума...
Дисциплина есть математическая, "Теория принятия решений", далее по В.Д. Ногину "Принятие решений при многих критериях".
Задача многокритериального выбора состоит из множества возможных решений, векторного критерия, по которому оцениваем решения, и отношения предпочтения.
Отношение предпочтения задаёт зараза-ЛПР (лицо, принимающее решение). То есть эту заразу надо вначале опросить, какие у неё предпочтения, потом строго-настрого предупредить, чтоб она (эта зараза) не смела при выборе нарушать 4 аксимы разумного выбора, иначе вся математическая теория рухнет :angry:

Лично мне очень хочется, чтобы люди вели себя рационально, как интеллектуальные агенты, согласно 4 аксиомам, чтобы их предпочтения можно было заложить в программу в виде функции, а их самих выкинуть из матмодели нафиг и полностью автоматизировать различные производственные процессы.
Но эта задача пока не решена :D
Ответить

Фотография RedFox RedFox 02.06 2014

Специфика многокритериальных задач заключается в том, что лицо, принимающее решение (ЛПР), приступая к выбору, как правило, не в состоянии четко выразить свои интересы и предпочтения, на основе которых следует сделать этот выбор. Тем самым, ЛПР, начиная поиск множества (в частном случае – одноэлементного) «наилучших» элементов, не располагает точным определением этого понятия. Чаще всего эти «наилучшие» элементы выявляются в ходе процесса принятия решения на основе имеющейся информации о предпочтениях ЛПР.
(В.Д. Ногин "Алгоритм сужения множества Парето на основе произвольного конечного набора «квантов» информации" http://www.apmath.sp...oghin_20131.pdf)

Чисто гуманитарная интерпретация: короче, когда появляется живой человек, он инстинктивно ломает математическую игрушку и двигается интуитивно, как и должно быть в тумане на болоте, где он выживал десятки тысяч лет и научился принимать решения по принципу сужающегося туннеля, отрабатывая каждый успешный (пока ведь не съели, шаг по факту сделан) шаг и ощущая направление движения с сокращением количества следующих выборов. Так происходила многократная проверка интуиции, выработка её наследственной (?) базы данных и оттачивания до совершенства самого алгоритма поведения в таких ситуациях.
Это вот если "на руках", принципиально без понимания математики.


Сообщение отредактировал RedFox: 02.06.2014 - 09:47 AM
Ответить