Обновить

Искусственный интеллект для обывателя

Научно-популярноеИскусственный интеллект
Из песочницы

Сразу стоит сделать замечание: я, тот самый обыватель, которому интересно и непонятно. Моя профессиональная деятельность, связана с конструированием оборудования для нефтегазового комплекса. К нейронным сетям или машинному обучению, отношения не имею. Мой предел, научно-популярные статьи и ролики популяризаторов. Но в этом есть и преимущество. Я могу посмотреть на проблему другими глазами, и попытаться разобраться, в понятной для обывателя форме.

Ниже, описание того, как выглядит Искусственный Интеллект, для такого обывателя как я, выросшего на научной фантастике. Хотелось бы понять, насколько я близок, к правильному представлению специалистов.

Хранящаяся в памяти информация, должна быть взаимосвязана, что подразумевает функционирование памяти, как скрепленной внутренними связями структуры. Следовательно, для памяти, должен существовать механизм структурирования, который можно приравнять к процессу обучения. Тогда, обучение — это воздействие на память, вносящее изменения в ее структуру. В этом случае, о работе памяти будет свидетельствовать, соответствие между совершённым действием, и требуемым действием, которому обучают.

Но, одним из аспектов процесса структурирования, является повышение стабильности объекта за счет упрочнения внутренних связей. И чем устойчивее структура, тем сильнее и продолжительнее должно быть воздействие для ее изменения. Со временем появляются устойчивые к воздействию связи, хранящие информацию о ранее изученных моделях поведения. Это приводит к тому, что будут проявляться реакции, не согласующиеся с моделью, закладываемой обучением. А значит, и оценка интеллектуальных способностей будет снижаться.

Иначе говоря, в ходе обучения память утрачивает свою пластичность, что не позволяет адаптироваться к постоянным изменениям. приводя к устареванию давно наработанных навыков, и снижению оценки интеллектуальных способностей.

В свою очередь, необученная память еще не обладает интеллектом, так как обработка неструктурированной информации требует внешнего воздействия для создания начальной формы, способной к дальнейшему самостоятельному развитию.

Следовательно, интеллект — это показатель эффективности развития памяти, за счёт самостоятельного обучения. И является признаком памяти.

Так система, способная записать информацию сохранив ее, воспроизвести ранее записанное и удалить неактуальное, не будет иметь собственной памяти, при наличии в системе ключевого элемента, обладающего интеллектом. В этом случае, за память будет отвечать не система в целом, а только элемент, обладающий интеллектом. Если удаление или замена, этого элемента приведёт к нарушению работы всей системы.

Из всего вышесказанного можно сделать вывод о том, что память — это структура, состоящая из элементов, не обладающих интеллектом, качественные изменения в которой определяются взаимосвязью между этими элементами. Взаимосвязь между элементами структуры формируется под внешним или внутренним воздействием.

Однако если такое воздействие будет одинаково влиять на все связи в рассматриваемой структуре, то можно будет определить только сам факт воздействия. Для дифференциации информации в памяти должна существовать такая возможность ее структурирования, при которой воздействие на отдельные связи будет происходить исходя из их смыслового родства, для чего в процессе формировании внутренней структуры памяти должны участвовать базовые элементы. Их задача, исходя из активности собственных связей, — определять родство происходящего события и того события, с которым они ассоциированы. Если родство очевидно, то активные связи необходимо укрепить.

Чтобы представить, как устроена структура памяти, обратимся к примеру сенсорной системы, содержащей сенсоры, объединенные в единое сенсорное пространство. Сенсоры, в данном случае, могут принимать значение, ноль, или единица. Для каждого сенсора, с частотой на которой способна работать вся система, записывается его текущая активность. Таким образом, формируется запись о активности сенсора за всё время его работы.

Предположим, что на сенсорное пространство оказывается воздействие двух типов: первое — хаотичное. Второе же воздействие, упорядочено и соответствует одному и тому же событию, на которое нужно научиться реагировать. Выявить такое событие можно с помощью анализа активности сенсоров в выбранном интервале времени. Хаотичное воздействие на сенсоры будет вызывать их равномерную активность по всему сенсорному пространству. Воздействие, вызванное событием, будет вызывать активность одной и той же группы сенсоров, сенсорного пространства. Следовательно, нужно сформировать список, отображающий суммарную активность каждого сенсора в выбранном интервале времени. В таком списке отчетливо будут видны сенсоры, подвергавшиеся регулярному, упорядоченному воздействию, так как они проявляют большую активность в сравнении с сенсорами, на которые оказывалось только случайное воздействие.

Список суммарной активности, позволяет сформировать маску, в которой отрицательные значения будут соответствовать сенсорам, активность которых была вызвана шумом или являлась недостаточно высокой. Для этого, из значения суммарной активности каждого сенсора, нужно вычесть половину максимального зарегистрированного значения такой активности. Получившуюся маску необходимо привести к виду, при котором сумма значений всех её элементов не будет превышать единицы. Что достигается делением каждого элемента маски на сумму всех положительных значений.

Теперь, для определения события по его воздействию на сенсорное пространство, нужно перемножить текущее значение активности каждого сенсора на соответствующий ему элемент маски. Сумма полученных значений покажет, насколько уместно присутствие искомого события в контексте текущей ситуации, исходя из активности сенсорного пространства. Если итоговый результат, который можно принять за активность маски, будет близок к единице, значит на сенсорное пространство воздействует искомое событие. Таким образом, в процессе формирования маски произошла запись информации за счет изменения самой модели, а также создались условия для хранения записанной информации.

Для моделирования процесса забывания, предположим, что воздействие одного и того же события на сенсорное пространство, со временем изменяется. Маска, сохраняя свою актуальность, так же должна изменяться вслед за событием. Такое изменение масок, возможно благодаря тому, что активность маски близкая к единице, говорит о схожести воздействия на сенсорное пространство, и хранящегося в маске представления о событии. Это позволяет оценить возможность дополнения списка отображающего суммарную активность каждого сенсора в выбранном интервале времени, текущим значением сенсоров. Так с определенной инерцией, свойственной системе, происходит плавное изменение ранее сохраненной информации. Инерция такой системы, будет зависеть от количества накопленных примеров активности сенсорного пространства. Чем больше таких примеров, тем система устойчивее к изменениям.

Воспроизведение сохранённой в памяти информации, требует снижение вероятности её искажения. Чтобы минимизировать такую возможность, для каждого события необходимо использовать ассоциированную с этим событием группу масок, сформированных в разное время. Тогда точность хранящейся информации будет завесить от количества входящих в группу масок. Которым, в рамках рассматриваемой модели, требуется маска результирующая их работу. Для результирующей маски, входящим значением должна служить активность масок в группе, а значит активность группы будет определяться по активности именно этой маски. Результирующие маски также проходят дообучение, пропорционально значениям их текущей активности. При этом результирующая маска может относиться одновременно к нескольким группам масок, что делает делением масок на группы условным. В таком случае, при устойчивом искажении, затронувшем только часть масок, появляется возможность перераспределения масок в группах.

Но, со временем, бесконтрольное перераспределение масок по группам, может привести к тому, что представление о событии чрезмерно усложнится или исказится. Чтобы этого избежать, необходимо скорректировать поступающую из сенсорного пространства информацию, данными из достоверного источника, то есть из самой памяти. Для чего, в случае активности результирующей маски, дополняя информацию от сенсоров, на вход системы должно уходить хранящееся в памяти представление о событии, с которым ассоциирована текущая группа масок. Данные поступающая из памяти, должны содержать список эталонных значений для каждого сенсора, с учётом текущей активности результирующей маски. Список эталонных значений, должен содержать среднюю активность каждого сенсора сенсорного пространства, записанную в момент активности группы. В результате, возникает такая ситуация, при которой группы масок начинают передавать на вход системы информацию неотличимую от внешней. Иначе говоря, на сенсорном уровне происходит отражение внутренних процессов памяти, а именно формирование мысли. Таким образом, сам процесс структурирования памяти, является процессом мышления.

Из представленного примера видно, что мышление лежит в основе обучения, и является непрерывным процессом в памяти. А сама память, является результатом развития восприятия. Необходимость получения более точной информации о окружающем мире, привела к усложнению методов обработки поступающих от рецепторов данных. В конечном итоге методы обработки информации достигли такого уровня сложности, что вновь поступающая информация начала сопоставляться с ранее накопленным в памяти опытом, благодаря чему возникло мышление. Так же, произошло разделение памяти на постоянную, обусловленную структурой памяти, и на временную, обусловленную активностью отдельных элементов памяти. Возникла потребность к обучению, которая привела к появлению других потребностей, сформированных в процессе обучения. В свою очередь, потребности создали почву для осознанной деятельности, направленной на удовлетворение таких потребностей.

P.S. Текст писался под ролик. Отработанный способ по основной работе - если можешь сделать презентацию по теме, значит что-то понимаешь. И обратное, хочешь понять - сделай презентацию. Художественные качества у ролика так себе, но для наглядности нормально.

Теги:искусственный интеллектпамятьмышление
Хабы: Научно-популярное Искусственный интеллект
Рейтинг +1
Количество просмотров 3k Добавить в закладки 20
Комментарии
Комментарии 18

Похожие публикации

Senior Frontend Developer
от 200 000 ₽HomeappМосква
Team Lead (Java)
от 250 000 ₽NedraСанкт-ПетербургМожно удаленно
Программист баз данных MS-SQL ( удаленно)
до 135 000 ₽LogistiXМоскваМожно удаленно
Senior Java developer
от 200 000 ₽NedraСанкт-ПетербургМожно удаленно
Старший аналитик (разработка ПО)
от 170 000 ₽NedraСанкт-ПетербургМожно удаленно

Лучшие публикации за сутки