Лингвофорум

Это не совсем так. Живое существо можно симулировать с помощью компьютера используя некоторые математические концепциии, однако "мышление" компьютера никогда не станет от этого аналоговым.

Хотя первые компьютеры, которые выпускала IBM были аналоговые (и даже механические!!), сейчас ведется несколько разработок в этой области: с одной стороны пытаюстся разработать третичный компьютер (использующий третичную систему исчисления) -- это уже можно сказать предшественник аналоговых систем (только низкой дискретизации). С другой стороны, почти в каждой книжке 80-х годов при описании развития техники упоминался так называемый биокомпьютер. Сейчас об этой тенденции как-то подзабыли, но я не думаю, что идею полностью сняли с учета -- наверняка кто-то с ней работает.

Теперь к методам симулирования аналогового (нелинейного поведения).
Есть несколько способов. Первый способ, это конечно просто составить математический алгоритм, который бы описал движения биологического объекта в некой среде. Профессору Котову с кафедры бионики Казанского Университета удалось создать математическую модель поведения инфузории в жидкости -- причем все аспекты поведения, как то поиск пищи, уклонение от опасности, размножение были аналогичны тем, что делает живая инфузория в природе (они сначала следили за большим количеством инфузорий и сравнивали их активность). Я сам не вникал в этот алгоритм (он опубликован в одном биоматематическом журнале), но суть его следующая -- существует несколько "условий" (пищевой градиент, градиент опасности, градиент размножения, контакт с поверхностью), которые "проверяются" в цикле и "запускают" определенные действия. При этом "симулированная" инфузория ведет себя точно как живая.
Аналогичным образом устроен AI (интеллект) компьютерных героев скажем в таких играх как WarCraft, StarCraft, MM, Civilization. Можно ли называть это "мышлением"? Вряд ли.

Другое подход начался с изобретения "перцептрона". Перцептрон, по сути, это модель аналоговой нервной клетки. У нее есть множество входов с разлычными "весами" (англ. weights) -- то есть значимостью, и один (в нейронных сетях -- много) выходов. Если к ней одновременно (во времени) приходит несколько входных сигналов, сумма "весов" которых превышает некий порог, то перцептрон переходит в активное состояние и начинает посылать сигнал на выход. Из таких вот элементарных элементов строится многослойная сеть, которая имеет так называемый "слой входа" (то есть матрицу входов перцептронов), "скрытый слой" -- несколько слоев внутри, для анализа информации и "выходной слой", куда проецируются выходы перцептронов.
Что может такой монстр. Разберем самую простую задачу -- у нас есть двухмерное монохромное изображение двух фигур -- треугольника и квадрата. Причем мы не знаем заранее ни их размеров  (от трех точек до всей матрицы), ни угла наклона. Треугольник тоже может быть равносторонним, равнобедренным, прямоугольным или вообще неправильным. Надо отличить, является данное изображение треугольником, квадратом или ни тем и ни другим.
Данная задача относится к так называемой категории трудно алгоритмизируемых задач, хотя я могу и предложить навскидку несколько алгоритмов (которые я например даже использовал в своей имплементации игры "Жизнь" -- но это отдельная история). Решается она с помощью нейронных сетей.
Решение задачи с помощью сетей состоит из нескольких этапов.
Первое -- создание нейронной сети. На этом этапе определяется сколько необходимо слоев для решения задачи, симулируются нейроны и их связи, веса которых выбираются случайно.
Второе -- самое сложное -- обучение нейронной сети. Этот процесс сложно объяснить на пальцах, ибо об этом написаны сотни толстенных книг. Груба говоря -- сети представляется изображенеи треугольника и по ней "бьют" до тех пор, пока она не узнает, что это треугольник, если узнала, то "дают пряник" и снова к следующему объекту. Процесс обучения сети очень долгий, может длиться годами. Хорошо обученная сеть имеет высокую степень дискриминации между объектами и на эти сети (они называются "матрицы обучения" по-русски) можно даже получить патент!!! (как на изобретение).
Третье -- использование системы -- системе представляется какой-либо объект и она "узнает" его путем анализа внутри системы. Причем узнаются все повороты, зекральные отображения, и так далее.

Это уже можно считать примитивным (симулированным) мышлением. Такого рода "мыслящие матрицы" находят применения во многих областях. Недавно (2 года назад) один русский программист из Силиконовой долины обучил матрицу различать звуки клавиатуры и продемострировал то, что при помощи микрофона можно определить с достоверностью 67% какие клавиши и в каком порядке наживамаются!!!
Ещё пример применнения такой системы -- это OCR системы, там все основано на такого рода анализе.
Можно ли сказать что компьютер "мыслит" таким образом. Наверное можно, но это СОВСЕМ не то, что мы подразумеваем под человеческим мышленим.
Мышление, вместе с еще рядом нервных функций (праксис, например), входит в так называемое понятие "когниция" или по-русски ВНД (высшая нервная деятельность) и это мышление кардинально отличается от того, что я описал выше.

Так что пока, к сожалению, нельзя сказать, что компьютер "думает" на каком бы то ни было языке. Хотя некоторые примитивные элементы мышления уже можно симулировать.

Цитата: Amateur от декабря 23, 2005, 20:57
Кстати, я это читаю с безударным О, хотя я из акающих регионов. Когда читаешь знакомое слово, то из памяти сразу всплывает его устная форма. А такая аляповатая запись заставляет воспринимать слово чужим и произносить его, как недавнее заимствование – с неуверенным колебанием в безударных слогах и необычных комбинациях букв.

аффтар! учи олбанский, сцуконах!

Цитата: RawonaM от декабря 23, 2005, 16:39

Цитата: "Iwin2" от
-ццо

Вы так пишете, потому что не знаете, когда нужно писать с мягким знаком, а когда без?

Цитата: Iwin2 от декабря 23, 2005, 18:43
Нет, просто мне так больше нравиЦЦо

Кстати, я это читаю с безударным О, хотя я из акающих регионов. Когда читаешь знакомое слово, то из памяти сразу всплывает его устная форма. А такая аляповатая запись заставляет воспринимать слово чужим и произносить его, как недавнее заимствование – с неуверенным колебанием в безударных слогах и необычных комбинациях букв.

Цитата: Iwin2 от декабря 23, 2005, 16:13
Человек так или иначе есть ни что иное как очень сложный биологический робот,

Да называть можно как угодно.

Цитировать
алгоритм действия которого вполне можно записать в нулях и единицах.

А вот это вряд ли. Но вообще-то в плане принципиальной различности языка компьютера и человека это не так важно - если взять и смоделировать нервную систему, то это будет, ещё раз повторю, программа в виде последовательного алгоритма, моделирующая работу не последовательной системы. Компьютер же останется устройством последовательным по своей природе. Входные данные программы в принципе уже не обязаны быть последовательными, однако всё ещё обязаны быть цифровыми. Мне кажется, это уже принципиальная разница, если только Вы не математик
Что касается детерминизма в физике - это предположение нельзя просто так опровергнуть, но нельзя и доказать - поставить такой эксперимент, очевидно, просто невозможно. Так что не стоит делать утверждения, опирающиеся на то, что детерминистская гипотеза верна. Можно даже допускать, что она верна, может быть, без участия "потусторонних" сил, может быть - с участием "потусторонних" сил (наука также не в силах доказать их существование или отсутствие). Но и в этом случае - как можно говорить о том, что можно написать программу для компьютера, моделирующую поведение всей вселенной (а понятие о детерминизме, где в принципе всё что угодно может повлиять на что угодно, требует моделировать разом всю вселенную, а не только ЦНС отдельного человека), если очевидно, что реальный компьютер в нашей же вселенной не сможет этого делать, а набор данных для ввода в него также не может быть в реальности подготовлен (например, потому, что реальный компьютер всегда может принять только числа в виде конечного числа цифр, а числа, которые необходимо было бы вводить на самом деле, наверное, действительные...)? Даже для ЦНС только одного человека мы тоже принципиально не можем подготовить набор данных для ввода и представления в реальном компьютере - и по этим причинам, и по причине невозможности измерения координат и импульсов частиц с бесконечной точностью (квантовая механика запрещает даже
"слишком большую" конечную точность измерения, но задача детерминированного моделирования на компьютере требует, очевидно, именно бесконечной точности измерения и цифрового представления параметров). А цифровая техника, тем не менее, не способна представлять произвольное действительное число, по понятным причинам. Так что придётся ждать доказательства, что координаты хотя бы конечной системы можно точно представить конечным числом рациональных (ну или натуральных - в математике это уже всё равно) чисел, а не действительных Иначе получается если бы, да кабы компьютеры бы могли работать с произвольными действительными числами, а мы умели бы ещё их точно измерять и практически записывать... Т.е. это уже рассуждения, не имеющие отношения ни к каким реальным цифровым  компьютерам, даже очень большим и мощным.

Нет, просто мне так больше нравиЦЦо

Цитата: "Iwin2" от
-ццо

Вы так пишете, потому что не знаете, когда нужно писать с мягким знаком, а когда без?

ЦитироватьЛаплас писал, да, писал про импульсы и координаты частиц. А потом физики взяли и придумали какую-то постоянную Планка... И всё, хана детерминизму. Не узнать теперь точных импульсов и координат... Так что любое развитие событий - штука вероятностная, статистическая. И чем меньше по массе и размерам  отдельный объект, от которого зависит принятие результирующего решения, грубо говоря, тем меньше определенность развития событий.
Так, по крайней мере, говорит квантовая механика...

Ну во-первых нужно сказать, что мы немного отошли от темы - перешли от обсуждения детерминизма (и как следствие - возможности записать в виде алгоритма) человеческого поведения к общей критики теории детерминизма в физике и философии.

А этого делать нельзя, потому что на данный момент не существует каких-либо доказательств свободы человеческой воли от самого себя.

То есть если нам, скажем, предлают на выбор два напитка - чай и коффе, - то мы можем выбрать любой из них, но не можем выбрать то, что нам хотелось бы выбрать.

У Фрейда есть очень интересно написано о "случайных" числах, когда загаданноечисло всегда оказывалось чем-то значимым длячеловека - день чьего-то дня рождения, номер телефона и т.д. Короче говоря, какие-то числа которые он запоминал в прошлом и т.д.

И подобным образом можно прокоментировать любой случай так называемой свободы.

Отсюда получаеццо, что даже если импульсы и положение мелчайших частиц не могут быть строго определены, то при переходе на более высокие уровни мы уже ненаходим этой свободы.

Кроме того могу привести и критику критики (прости за каламбур ) детерминизма в целом.

Эта цитата взята отсюда:

Цитироватьи так никому особо не нравилась, и после открытия Гейзенберга многие философы с нескрываемой радостью поспешили объявить, что теперь гипотеза Лапласа показала свою полную несостоятельность даже с точки зрения науки и от неё можно отказаться. А зря. Потому что была показана несостоятельность только классической механики, а никак не всей теории Лапласа. В самом деле: квантовая механика говорит лишь, что не может быть стоящего, либо прямолинейно движущегося тела. А вот тело, которое движется как принадлежащее стоящей или распространяющейся в каком либо направлении  волне отнюдь ей не противоречит. Отклонение от прямой траектории фотона в дифракции Гюйгенса-Френеля полностью соответствуют отклонению фотона по неопределённости Гейзенберга. А в волне фотон движется строго по причинно-следственной закономерности, в которой каждое последующее положение является следствием предыдущего. Факт, что тело меняет направление движения без воздействия внешних сил не означает что тело меняет направление своего движения без причин. Также происходит и с распадом атома. Да, сейчас мы не можем указать конкретную причину,  которая заставила атом сверхтяжелого элемента распасться именно в этом момент, и поэтому пользуемся теорией вероятности, но это ещё не говорит о том, что такой причины нет. В предсказании действий рулетки мы ведь тоже пользуемся теорией вероятностей, но никто не оспаривает причинность классической механики. И даже если окажется, что на следующем уровне уменьшения размеров частица не имеет своего положения и вообще пространства и времени не существует, то это не значит, что частица будет действовать на другую частицу без причины. Не смогла поколебать теорию полного детерминизма Лапласа и специальная и общая теории относительности, так как хоть в каждой системе отсчёта время течёт по-разному и события, одновременные в одной системе не одновременны в другой, все равно причинно следственная связь сохраняется целиком и полностью. « Бог не играет в кости.» - так выразился по этому поводу основоположник теорий относительности и крупный специалист в области квантовой механики Альберт Эйнштейн. Более того, он говорил, что все статистические методы исследования являются временными и используются до тех пор, пока не находится теория, которая объяснит истиною картину происходящего. То есть мы видим, что тут Эйнштейн фактически повторяет то, что сказал Лаплас. Так что мы можем с уверенностью утверждать, что все попытки критиковать теорию полного детерминизма Лапласа с помощью новых отраслей физики обречены на провал.

Правда там же, например, приводиццо опровержение с той точки зрения, что вселенная бесконечна и поэтом у у нас имееццо бесконечное множество причин, которые могут произвести какое-то следствие. Это опровергает тезис о возможности предсказания будущего и возможности просчитать всё на свете, но тем не менее не касаеццо нашего вопроса.

Человек так или иначе есть ни что иное как очень сложный биологический робот, алгоритм действия которого вполне можно записать в нулях и единицах.

Цитата: Iwin2 от декабря 22, 2005, 23:11

Есть такое течение в философии - детерминизм, суть которого очень проста.

Её можно выразить в двух слова "любые явления имеют свою причину". Пьер Лаплас сказал: " Если бы разум в любой момент времени мог бы знать все законы и все силы, действующие в природе, а также соответствующие позиции и импульсы всех ее компонентов, он бы мог с достоверностью знать прошлое и будущее каждой вещи."

То есть теоритически можно просчитать всё, что угодно. В том числе и поведение человека. Прарктически же это очень и очень сложно и на данный момент, конечно, невозможно. Думаю, врядли это станет возможным и будующем, но суть не в том.

Не на данный момент, боюсь, а принципиально невозможно. Лаплас писал, да, писал про импульсы и координаты частиц. А потом физики взяли и придумали какую-то постоянную Планка... И всё, хана детерминизму. Не узнать теперь точных импульсов и координат... Так что любое развитие событий - штука вероятностная, статистическая. И чем меньше по массе и размерам  отдельный объект, от которого зависит принятие результирующего решения, грубо говоря, тем меньше определенность развития событий.
Так, по крайней мере, говорит квантовая механика...

Цитировать

Просто любые минусы компьютерного "поведения" заключаеются не в его изначальном примитивизме по отношению к человеческому мозга, а плохим уровнем программирования и незнания всех законов, оказывающих действия на живой мозг.

Про примитивизм никто и не говорил - еще раз приведу пример с ж.д. тормозом, который безусловно и проще, и примитивнее и компьютера, и мозга. Но он принципиально отличается от компьютера некоторыми чертами, которые для него общие с нервной системой. Вряд ли на основе ж.д. тормоза можно создать мыслящую систему - благо, инженеры-разработчики прилагают все усилия, чтобы тормоза не начали думать о чём-то своём
Уровень программирования тут, наверное, ни при чём. Ведь всё равно - раз уж разговор перешел на программы, реализующие настоящий ИИ - мыслить будет программа вкупе с накопленными ей знаниями, а не компьютер как более низкий, "железный", уровень. В мозге мыслит именно сам "железный" уровень, конечно, вместе с накопленными им знаниями.

Цитировать

Извиняюсь, но мне кажеццо я несколько дублирую пост Wolliger Mensch

Не очень-то, судя по тому, что отвечать пришлось отдельно и на несколько другую тему, кажется.

Цитата: Wolliger Mensch от декабря 22, 2005, 22:46

Вы прочитали мое первое сообщение здесь на эту тему? Какая же здесь принципиальная разница?! - Ну напишите вы самообучающуюся компьютерную программу: отклонения такая программа не будет рассматривать как глюк, а будет "делать выводы". В целом, вы расцениваете недостаточную углубленность компьютерных программ как их принципиальное отличие от мышления человека. Почему?

Про самообучающиеся программы я в курсе. А я говорил - что отклонение от детерминированной программы (не от допустимого вида входных данных, а от заданного кодом выполнения программы) приводит к неустранимой ошибке. Т.е. если происходит сбой в восприятии всего одной машинной инструкции, скорее всего программа аварийно завершится. В ней ведь нет никакого дублирования, плюс к тому, процессор цифровой. В очень многих случаях и сбой в одном бите входных данных тоже приведет если не к падению самой программы, то к полной потере смысла всего набора данных или бредовым результатам. Элементы же ЦНС многократно дублированы, и работают с аналоговыми сигналами, так что очень малое, случайное отклонение внутри одного элемента ЦНС, например, или во входных данных всегда вызывает и малое изменение результата. Для компьютера же "малых" повреждений кода или данных, вообще говоря, быть не может. Т.е. принципиально разное отношение к ошибкам.

Цитировать

Цитата: Toman от декабря 22, 2005, 21:09
Опять же, в современных компьютерах программа пишется именно в виде алгоритма, который выполняет некая единая система. У животных нервная система может обучаться только на основе образов, грубо говоря, а в виде алгоритма туда прямо так программу не загрузишь.

И сами себя опровергаете:

Цитата: Toman от декабря 22, 2005, 21:09
Конечно, алгоритмы распознавания образов и обучения можно написать и в виде компьютерной программы,

Не вижу тут никакого опровержения. Распознавание образов-то будет вести программа, написанная как последовательный алгоритм, а не непосредственно железо. Но программа - это уже другой уровень. Можно сказать, что программа моделирует нервную систему животных, но не компьютер сам по себе. Даже если зашить подобного рода последовательную программу в процессор в качестве микропрограммы - это все равно останется последовательной программой.
НС или искуственные аналоги её работают иначе, без каких-либо последовательных программ на низком уровне.

Цитировать
А дальше опять непонятки:

Цитата: Toman от декабря 22, 2005, 21:09
но у человека-то таких программ не написано, а заложено в hardware. Наоборот, и человека можно заставить (научить) выполнять машинный код, другое дело, что очень медленно, и очень ненадежно. Так же хреново по эффективности и распознавание образов компьютером - хотя бы буквы с каким напрягом он узнаёт при помощи программ распознавания текста, если узнает вообще!

1. Человек, родившись тоже не мыслить, не говорить и что-либо еще делать не умеет, кроме инстинктов  и рефлексов у новорожденного ничего нет. Чем вам не пустой компьютер с BIOS? По мере взросления накапливается информация в мозгу, как мы наполняем свой новый компьютер программами.

Насчет "мыслить" - не соглашусь. Как это, не умеет мыслить? Умеет, умеет... Строгого определения нет, как нет и чёткой границы - "это мышление, а это ещё нет".
А про наполение информацией - как раз об этом я и сказал выше - ЦНС человека наполняется, грубо говоря, стереотипами самых разнообразных образов и вариантов ответов. Для человека поэтому одно из самых низкоуровневых понятий в мышлении - чувственный или созданный самим мышлением образ, простой раздражитель - это как бы один из простейших частных случаев образа. А выполнение каких-то последовательных алгоритмов, если такое требуется от человека в каких-то ситуациях, строится на основе цепочки образов и ответов на них, причём образ - штука принципиально неточная. У компьютера всё начинается наоборот, с низкоуровневого выполнения последовательного алгоритма, заданного чётким кодом, а не образами, а распознавание неточных образов делается уже при помощи сложных программ на более высоком уровне. Т.е. сделать-то может и можно (теоретически) похожие вещи, но либо первое на основе второго, либо второе на основе первого, причем и то, и другое будет требовать достаточно сложных программ (программой, конечно, можно назвать и набор образцов ответов на образы - для ЦНС и подобных систем).

Цитировать
2. Вы опять говорите очень странные вещи: вы считаете, что компьютеры плохо распознают буквы и слова, потому что принципиально отличаются от мышления людей? - Но я вам скажу, что буквы неизвестной мне письменности и слова неизвестного мне языка я распознаю еще хуже компьютера. С другой стороны тот же файнридер можно научить понимать сверхсложные тексты с массой "непонятных" знаков, картинок и таблиц - это почти также трудно, как выучить человека все это понимать, но ведь возможно!

Однако если эту письменность выучить, всё меняется. А вот что касается файнридера - попробуйте дать ему рукописный текст! Даже если будете очень аккуратно писать печатными буквами совершенно однозначной и понятной формы - файнридер наверняка обломается очень сильно. Я как-то пробовал его заставить это сделать - не узнает, зараза. Т.е. он только какие-то известные ему шрифты узнаёт, это еще полдела, если не меньше. А мы, люди, узнаем просто буквы как таковые - я, скажем, шрифты часто не очень различаю, пока они не раздражают глаз или что-то ещё такое, но буквы-то различаю... Т.е., на самом деле, более сложные с точки зрения любой компьютерной программы, но, наоборот, более простые с точки зрения человека образы.

Цитировать

Цитата: Toman от декабря 22, 2005, 21:09
Что касается перевода аналогового сигнала и перевода в цифровой код, как и наоборот - оба процесса приводят к потере качества, потере информации.

Резюмирую: вы приняли количественные различия за качественные.  Принципиально нет препятствия сделать компьютер с огромными "мозгами", снабдить его "глазами", "ушами", "носом", "языком" и т. д., записать в него самообучающаюся программу моделирования жизни - с "возрастом" такая машина обучится все тому, чему обучились вы и даже большему, главное снабжать ее информацией.

Вот-вот. Обучится не машина, а программа, во-первых. А машина ничему не обучится. Да, такую программу сделать можно в принципе. И какие-то сравнительно примитивные модели такого делали еще очень давно, как только компьютеры по мощности стали чуть больше советских программируемых калькуляторов. Кстати, и насчет программы тоже не совсем точное утверждение, наверное. Вряд ли здесь на самой первой стадии обучения дойдет до написания последовательной программы для собственного процессора, тем более настолько сложной (хотя теоретически и это нельзя исключать, это всё понятно). Вначале программа обучаться будет не путем написания частей самой себя, а просто путем записи образов и вариантов ответов на них! До написания собственного последовательного кода или, например, кода для какого-нибудь традиционного вида интерпретатора дойдет очень не скоро после начала обучения. Т.е. здесь мы имеем, что последовательная программа моделирует нечто другое, некую программу совсем другой природы. А у человека или животных программа образного типа, работая, пополняет фактически непосредственно саму себя. И наоборот, создание последовательного алгоритма для человека, который давал бы намеренное создание именно определенного желаемого образа в добавок к низкоуровневой программе, тоже задача довольно непростая, мне кажется.

Цитата: Toman от декабря 22, 2005, 21:09
Принципиальное отличие опять же в том, что компьютерная программа строго детерминирована - по крайней мере, отклонения рассматриваются как глюк, отказ, приводящий к срыву работы всей программы. Живой организм ведет себя недетерминированно, и часто широкий диапазон вариантов поведения не будет критичной ошибкой. Самое главное, что для компьютерной программы мы можем заранее предсказать её результат, хотя бы прогнать её, и знать, что в другой раз на тех же входных данных она отработает так же. Для живого организма это не так (я не имею в виду память и обучение, память и обучение могут быть и у программы - а то, что поведение живого организма даже при заданных входных данных нельзя точно предсказать, и чем дальше по времени, тем больше неопределённость).
Опять же, в современных компьютерах программа пишется именно в виде алгоритма, который выполняет некая единая система. У животных нервная система может обучаться только на основе образов, грубо говоря, а в виде алгоритма туда прямо так программу не загрузишь.
Конечно, алгоритмы распознавания образов и обучения можно написать и в виде компьютерной программы, но у человека-то таких программ не написано, а заложено в hardware. Наоборот, и человека можно заставить (научить) выполнять машинный код, другое дело, что очень медленно, и очень ненадежно. Так же хреново по эффективности и распознавание образов компьютером - хотя бы буквы с каким напрягом он узнаёт при помощи программ распознавания текста, если узнает вообще!
Что касается перевода аналогового сигнала и перевода в цифровой код, как и наоборот - оба процесса приводят к потере качества, потере информации.

Есть такое течение в философии - детерминизм, суть которого очень проста.

Её можно выразить в двух слова "любые явления имеют свою причину". Пьер Лаплас сказал: " Если бы разум в любой момент времени мог бы знать все законы и все силы, действующие в природе, а также соответствующие позиции и импульсы всех ее компонентов, он бы мог с достоверностью знать прошлое и будущее каждой вещи."

То есть теоритически можно просчитать всё, что угодно. В том числе и поведение человека. Прарктически же это очень и очень сложно и на данный момент, конечно, невозможно. Думаю, врядли это станет возможным и будующем, но суть не в том.

Просто любые минусы компьютерного "поведения" заключаеются не в его изначальном примитивизме по отношению к человеческому мозга, а плохим уровнем программирования и незнания всех законов, оказывающих действия на живой мозг.

Извиняюсь, но мне кажеццо я несколько дублирую пост Wolliger Mensch