Машинное обучение
Искусственный интеллект
5 февраля 2019

Распознавание образов в эйдетическом искусственном интеллекте

Из песочницы
"[ Нейронная сеть нуждается] в 300 миллионах изображений кошек, чтобы научиться понимать, что есть кошка, корова или собака. Но интеллект не основывается на больших данных (Big data). Наоборот, он основан на «маленьких данных». Если вы можете смотреть на кошку, извлекать абстрактные принципы «кошки» так, как это делают дети, и далее уже всегда знать, что такое кошка – это и есть интеллект"

Паскаль Кауфманн, швейцарский учёный, нейролог, основатель компании «Стармаинд».
В самом деле, почему дети обучаются распознавать кошек быстрее и проще, чем это делают нейронные сети? Другими словами, какова принципиальная схема человеческого механизма распознавания образов?

Давайте заглянем в этот процесс поглубже!

Но сначала упростим задачу, чтобы лучше понять сам принцип работы.

Возьмём яблоко в качестве предмета для распознавания. Этот предмет проще, чем кошка, его легче распознать, а значит, на нём проще понять механизм распознавания.

Механизм работы мозга я буду описывать в эпистемологических терминах, т.е. в ключе философской теории познания. Иными словами – как мы видим это в собственном разуме, своим «внутренним зрением», для себя? Я это делаю намеренно, так как, только создав живое, т.е. нативное описание процесса мышление, его в дальнейшем можно использовать основу для алгоритмизации. В том числе и для создания математических формул, исследований в области нейрофизиологии, создания искусственного организма (сильного искусственного интеллекта).

Чтобы решить эту задачу, проведём мысленный эксперимент. Представим себя на месте годовалого ребёнка, который совсем недавно узнал, что такое яблоко и ещё не очень хорошо умеет их отличать. Поэтому его распознавательный процесс слишком медленный, что для науки очень даже полезно: его можно отследить.

Вообще, педагогика, особенно, педагогика первых лет жизни – непочатый край для исследования алгоритмов обучения, но почему-то компьютерные учёные в эту область не заглядывают, а переходят сразу к математическим формулам.

Позволю себе вопрос: когда человек осваивает сложную математику, алгебру? Правильно — уже в школе, т.е. с 10-12 летнего возраста. Постойте, а как же нам научить машину думать, если мы не понимаем, как учатся думать дети в самом начале своей жизни и своего обучения? Не понимаем, как возможно обучение в принципе? И стесняемся спросить об этом наших детей!

А если просто вспомнить, как учились сами?

— Я вспоминаю-представляю себя маленьким. Мне 1 год. Мама протягивает мне яблоко.

image

Вот я смотрю на яблоко. Я не знаю, что с ним делать. Оно круглое [1-й паттерн, форма]*.

Круглым может быть игрушка, мяч.

image

Мне становится интересно, и я беру яблоко в руку. Оно окрашено равномерно, в красно-жёлтый цвет [2-й паттерн, цвет], а мяч, обычно раскрашен в разные цвета. Значит, скорее всего, это не мяч.

image

Я роняю его на пол. Оно не прыгает. Значит, точно не мяч.
image

Я нюхаю его – оно сладко пахнет [3-й паттерн, запах]! Значит, возможно, это еда! О, я уже много знаю съедобных вкусных круглых сладких предметов: это и апельсин, и яблоко, и мандарин, и персик… Я даже знаю, как они все называются — это же фрукты!

image

Круг поисков сужается. Лишние паттерны-эйдосы отброшены, я сосредотачиваюсь на распознавании фруктов! Я слегка надавливаю на этот круглый фрукт.
image

Он не мягкий [4-й паттерн, ощущение], значит, мандарин и персик отпадают.
image

У апельсина жёсткая пупырчатая корочка, я это помню, к тому же апельсин оранжевый [снова 2-й паттерн, цвет], значит, и апельсин отпадает.

image

Что осталось?

Яблоко!

Я на всякий случай осторожно надкусываю этот фрукт и ощущаю ни с чем не сравнимый вкус [5-й паттерн, вкус] яблочного сока.

Точно, это яблоко! Задача распознавания решена!

image

Мысленный эксперимент закончен.

Как вы успели заметить, при распознавании предмета ребёнок использовал зрение, которое может оперировать паттернами, (или точнее эйдосами) формы; обоняние (паттерн запаха), осязание (эйдос ощущений) и т.д. – все 6 органов чувств и связанных с ними эйдосов: понятий-представлений о мире. Данная особенность нашего мышления была замечена ещё древними и хорошо описана у Аристотеля в его «Категориях», помните: категории места, времени, категории пространства… Из категории состояния выводится категория формы (1-й паттерн), из качества — категории вкуса, запаха, цвета и т.д. Т.е. Аристотель рассматривал высшие категории, которые являются вершиной пирамиды. А внизу пирамиды мы вполне можем обнаружить категории бытовые. Это иерархия категорий.

Но постойте, не тот ли самый принцип категориального описания используется учёными в исследованиях?

Возьмём, к примеру, требования к содержанию кандидатской диссертации. Они звучат примерно так:

  • вступление (категория причины, отвечает на вопрос «зачем?»);
  • описание предмета исследования (категория предмета, отвечает на вопрос «что?»);
  • обоснование актуальности (категория времени, отвечает на вопрос «когда?»);
  • ссылки на источники (категория пространства, отвечает на вопрос «откуда?»)
  • выводы (категория качества, рассматривает ценность данного исследования для науки) и т.д. и т.п.

Напрашивается вопрос: между описанием яблока, составленным ребёнком и описанием научного изобретения, составленным умудрённым опытом учёным, нет принципиальной разницы?

С точки зрения эйдетики, да!

В этом возможно и скрыт секрет человеческой способности к обучению. Мы не наращиваем объёмы знаний (Big Data, Большие данные). Мы особым способом производим переработку количественного знания в качественное. Это так называемый закон диалектики, выведенный ещё Гегелем.

И обратно, когда требуется развернуть описание из краткой идеи, мы берём её основу, паттерн и насыщаем его примерами.

Посмотрите – основной словарный запас формируется ребёнка до 7 лет. 90% знаний ребёнком усваивается до 7 лет. Так в первые 7 лет формируется и развивается головной мозг. Далее – только незначительное улучшение. Помните известные слова иезуитов: «Дайте мне воспитать ребёнка до 7 лет, а потом делайте с ним, что хотите!»

С возрастом лишь незначительно совершенствуются и усложняются нейронные связи, но не количество нейронов. Этот факт и создал ловушку для создателей компьютерных нейронных сетей. Они решили, что сложность и многогранность мышления обеспечивается нейронными связями внутри которых и «возникает» интеллект за счёт самоорганизации нейронов.

Поэтому идеологи нейронных сетей стараются создать всё более глубокие, всё более сложные нейронные сети, чтобы в них «родилось» самообучение (Deep Learning).

Эта теория считает, что никого универсального интеллекта на самом деле нет. Интеллект есть просто имманентное, присущее свойство сложно организованной материи. Подобно тому, как глядя на «поведение» тайфуна, можно подумать, что он обладает каким-то демоническим разумом.

В этом смысле любой системе присущ интеллект. С внутренним усложнением системы усложняются её внешние проявления, которые нам, разумным людям привычнее интерпретировать как разумное поведение.

Может быть и так. Но давайте вдумаемся, что было раньше, курица или яйцо?

Категории появились после Аристотеля, или Аристотель обобщил уже существующие законы языка, логики, человеческого интеллекта?

Может быть, рост связей между нейронами – лишь следствие роста количества паттернов, эйдосов, этого семиотического дерева познания?

Или же одно без другого не существует, но взаимодействует органически?

Может ли возникнуть паттерн вкуса у машины, если у неё нет органа вкуса?

Может ли человек понять, как обучать машину, если у него в мозгу нет процессора?

Может ли сформироваться нейронная связь, если нечего связывать? Если вместо причудливой смеси человеческих чувств, животных инстинктов, социального воспитания и внутренней «воли» — лишь поток фотографий из социальной сети?

Ответы на эти вопросы, я надеюсь, даст новая наука — компьютерная эйдетика, интегральная наука об эйдетическом искусственном интеллекте.

Когда точные науки заходят в тупик, на помощь приходит интегральный метод философии, способный стать мостом между компьютерной наукой, математикой и нейрофизиологией.



*Здесь и далее: паттерн, он же образ, он же эйдос – элемент описания одиночной мысли, модели, представления, определения. В психологии их называют отпечатками, импринтами впечатлений. В житейском понимании мы можем считать эйдосы идеями. Термин эйдос заимствован у Платона, который считал идеи материальными. Если мы согласимся, что мыслительные модели или образы можно, по крайней мере, нарисовать, или описать, то в этом смысле да, они действительно материальны. Из диалектики Платона выросла логика Аристотеля и его учение о категориях. А без логики, как известно, не развилась бы математика, а впоследствии физика, да и собственно, вся современная наука и наш современный мир, каким мы его знаем. Из зерна, из эйдоса философии, как новой формы познания, в противоположность мифологическому образу мира и мышления, родился новый, управляемый наукой, мир. Таким образом, эйдос по смыслу действительно ближе к определению «модель».

+2
5,3k 40
Комментарии 105