Объявление

Свернуть
Пока нет объявлений.

С какими задачами нейросети справляются плохо? Есть ли предел в создании нейросетей?

Свернуть
X
  • Фильтр
  • Время
  • Показать
Очистить всё
новые сообщения

  • С какими задачами нейросети справляются плохо? Есть ли предел в создании нейросетей?

    Сообщение от Близнец Посмотреть сообщение
    С какими задачами искусственные нейросети справляются плохо? И почему.
    Отличие нейросети от компьютера в том, что в компьютере процессор отделён от программы, и можно поменять программу и тем самым изменить смысл решаемых задач. В нейросети процессор и программа - это одно и то же, то есть программу сменить нельзя (перенастройка сети фактически равносильна новой сети). Что касается обучения, то эту "способность" можно предусмотреть и в компьютерной программе. То есть нейросети в принципе могут справляться с любыми задачами - в зависимости от того, какой смысл вложить в её архитектуру. Тем не менее, есть "естественное" назначение нейросетей - это выделить важное в шуме, определить тенденцию, класс объекта, сопоставить одно другому (в общем, задачи распознавания).

    В то же время, чтобы "считать", обрабатывать один поток информации, нужно последовательно производить операции над входящими данными, причём делать это точно. То есть делать то, что и делает компьютер - каждый из которых по сути электрофицированная машина Тьюринга - в битовых операциях сложно ошибиться.

    Совершенно иная суть у нейросети, и в этом второе отличие от компьютера. Сеть предназначена для одновременного интегрирования (непрерывного обобщения) множества потоков данных. Как собственно и происходит в голове - непрерывно поступающие по множеству путей сигналы от органов и среды одновременно интегрируются в непрерывный поток сигналов к органам. В результате, за счёт одновременности интеграции, ответ происходит быстро, а функционирование всего организма всегда подчиняется одной общей цели, несмотря на возможное множество частных.
    Цель также "интегрированная" - это "самосохранение и размножение" (а разнонаправленность этих задач определяет богатство частных мотиваций). То есть "самосохранение и размножение" интегрировано во всей сети сразу - как её изначальное устройство, врождённая "программа". А, например, не записана где-то последовательно как компьютерная программа, когда задачи решаются по очереди и только скорость обработки сигналов создаёт кажущуюся "одновременность".

    Однако понятно, что в сеть можно подавать и последовательный поток данных на один из входов - только суть работы сети от этого не изменится. То есть данные будут точно так же интегрироваться во всей сети и вероятность ошибки станет тем выше, чем больше в сети нейронов. При этом скорость обработки будет низкой, а преимуществ перед компьютером никаких не появится. То есть на сетях считать можно - но не нужно. В этом и заключается разница.

    Однако, если, к примеру, сеть ошибётся в считывании данных или их интегрировании - это может быть не критично. Ведь нейросеть одновременно интегрирует множество данных, соответственно, потеря некоторых из них и перекос в интегрировании приведёт только к некоторому отклонению от верной реакции. Для математики, где важна точность - это смерти подобно, а для задач распознавания - скорее всего, пустяк. Чуть больше данных, чуть меньше - не так важно. По этим причинам использовать сеть логично там, где у неё есть преимущества - в задачах, где нужна одновременная обработка множества сигналов - и важно выделить некую суть, а не точно "посчитать" её.
    ***

    В настоящем мозге суть такова. Когда мы следим взглядом за последовательностью слов, интегрируется и реакция - которую мы ощущаем как смену эмоций, то есть организм настраивается на реальные действия, в соответствии со смыслом слов. Или активируются ассоциативные связи и мы что-то представляем, отвлекаясь от чтения, и теперь уже организм настраивается на реакцию в соответствии со смыслом представляемого. Когда мы считаем, то мы не считаем - наблюдение 2+2=? просто интегрирует ассоциацию "4", которая уже была в памяти. Если пример сложный, то интегрируется более длинный ассоциативный ряд, в котором, на основе прошлых знаний интегрируется новый ответ. То есть всё происходит через интегрировние уже известного, никакого реального "счёта" в голове нет.

    Поэтому в уме так сложно считать, сложно думать логически - последовательно. Всё это требует более или менее выраженного "волевого усилия", связанного с корректировкой врождённого опыта новым занием. То есть мозгу приходиться тратить энергию на активное структурирование себя - "встраивание" нового опыта. И потому гораздо проще действовать не раздумывая - "инстинктивно", то есть всё более автоматически, с меньшими затратами энергии.
    ***

    И такой вопрос - можно ли создать сложную искусственную сеть? Ведь если это возможно, то достаточно просто встроить в неё компьютер и она сможет и интегрировать - рождая новые знания, делая открытия вместо человека, и считать, когда надо что-то посчитать.

    Создать сеть можно двумя путями - или рассчитать на компьютере, или методом тыка, соединяя аналоги нейронов, наблюдая результат и поправляя его обучением. Понятно, что второй путь потребует примерно столько же лет сколько шла эволюция - ведь мы строим "новую улучшенную сеть" с нуля, а не повторяем уже существующую сеть.

    Второй путь полностью аналогичен первому - за тем исключением, что эволюция будет ускорена из-за быстродействия компьютеров. Однако, вероятно, что и это не поможет. Предположим, "для начала" мы решим построить аналог мозга человека. Во-первых, для этого потребуется повторить в модели всего человека - минимум, его нервную систему, иначе модель мозга будет выдавать неадекватные реакции и ничего проверить не получится.

    Дальше хуже. В мозге около 100 млрд. нейронов у них около 1 квадрилиона связей между собой, плюс спинной мозг. Чтобы внести их в модель нужно сделать оценку их состояния в единый момент времени в человеке-образце, то есть необходимо "снять" показатели всех нюансов всех процессов во всех нейронах одновременно. Плюс всё это необходимо сделать в динамике, чтобы было понятно "в какую сторону" идут процессы. Причём снимать эти показатели в разное время бессмысленно, так как тогда модель выйдет набором нейронов, работающих вразнобой, - ведь мозг постоянно меняется. После чего можно переносить полученные данные в компьютер, прибавить влияние ликвора, глии - и модель готова, можно подставлять сигналы на входе и смотреть на выход, изучая закономерности. Правда, все они будут всё-таки человеческими закономерностями, а нам мозг нужен "новый и улучшенный", но хотя бы что-то.

    Но это, конечно, фантастика. В любом случае такой "замер" просто разрушит мозг (не говоря уже о его, по всей видимости, попросту физической невозможности). Но если теоретизировать дальше, то надо обратить внимание на т. н. соотношение карты и территории, в смысле, насколько важна точность копирования для адекватной работы модели мозга, и что значит "модель в компьютере", если она по сути - человек.

    Значит, остаётся только "эволюционный" метод тыка с помощью компьютеров. То есть так, как происходит сейчас: создаются модели, обучаются, ищутся закономерности. Но тут вступает в дело объём расчётов. Если брать за образец "сложной нейросети" мозг человека, то попытка моделировать работу такой системы, даже, заменяя нейроны простейшими аналогами типа мемристоров, потребует производительности компьютеров на, вероятно, сотни порядков больше нынешних. В различимой перспективе, насколько я понимаю, это невозможно.
    ***

    Однако, может быть, есть препятствия другого рода. Возможно, что есть принципиальные ограничения на создание системы, которая сложнее создающей. Согласно Гёделю, если формальная система непротиворечива, то её непротиворечивость невозможно доказать, исходя из аксиом самой системы. Исходя из чего, например, так: "аксиомы" - это принципы работы нейросетей, "доказать непротиворечивость" - построить аналог мозга.
    А неудачи в этих попытках будут связаны с тем, что каждый шаг, к примеру, потребует всё больших и больших усилий, всё более сложных расчётов. При этом доказать, что создание аналога точно невозможно - невозможно, так как это будет доказательством непротиворечивости системы. То есть, если аналог системы создать невозможно, то эта система непротиворечива, а вот если доказать, что создать невозможно, то это означает доказать непротиворечивость системы, а это невозможно, если система действительно непротиворечива.
    Правда, возникают вопросы - например, что значит в отношении нейросетей такие понятия как "сложнее", "аналог", "принципы работы" и т. п..
    ***
    Последний раз редактировалось Эр-И; 11.07.2014, 02:18 PM.

  • #2
    Re: С какими задачами нейросети справляются плохо? Есть ли предел в создании нейросет

    Сообщение от Эр-И Посмотреть сообщение
    Сообщение от Близнец Посмотреть сообщение
    С какими задачами искусственные нейросети справляются плохо? И почему.
    Отличие нейросети от компьютера в том, что в компьютере процессор отделён от программы, и можно поменять программу и тем самым изменить смысл решаемых задач. В нейросети процессор и программа - это одно и то же, то есть программу сменить нельзя (перенастройка сети фактически равносильна новой сети). Что касается обучения, то эту "способность" можно предусмотреть и в компьютерной программе. То есть нейросети в принципе могут справляться с любыми задачами - в зависимости от того, какой смысл вложить в её архитектуру. Тем не менее, есть "естественное" назначение нейросетей - это выделить важное в шуме, определить тенденцию, класс объекта, сопоставить одно другому (в общем, задачи распознавания).

    В то же время, чтобы "считать", обрабатывать один поток информации, нужно последовательно производить операции над входящими данными, причём делать это точно. То есть делать то, что и делает компьютер - каждый из которых по сути электрофицированная машина Тьюринга - в битовых операциях сложно ошибиться.

    Совершенно иная суть у нейросети, и в этом второе отличие от компьютера. Сеть предназначена для одновременного интегрирования (непрерывного обобщения) множества потоков данных. Как собственно и происходит в голове - непрерывно поступающие по множеству путей сигналы от органов и среды одновременно интегрируются в непрерывный поток сигналов к органам. В результате, за счёт одновременности интеграции, ответ происходит быстро, а функционирование всего организма всегда подчиняется одной общей цели, несмотря на возможное множество частных.
    Цель также "интегрированная" - это "самосохранение и размножение" (а разнонаправленность этих задач определяет богатство частных мотиваций). То есть "самосохранение и размножение" интегрировано во всей сети сразу - как её изначальное устройство, врождённая "программа". А, например, не записана где-то последовательно как компьютерная программа, когда задачи решаются по очереди и только скорость обработки сигналов создаёт кажущуюся "одновременность".

    Однако понятно, что в сеть можно подавать и последовательный поток данных на один из входов - только суть работы сети от этого не изменится. То есть данные будут точно так же интегрироваться во всей сети и вероятность ошибки станет тем выше, чем больше в сети нейронов. При этом скорость обработки будет низкой, а преимуществ перед компьютером никаких не появится. То есть на сетях считать можно - но не нужно. В этом и заключается разница.

    Однако, если, к примеру, сеть ошибётся в считывании данных или их интегрировании - это может быть не критично. Ведь нейросеть одновременно интегрирует множество данных, соответственно, потеря некоторых из них и перекос в интегрировании приведёт только к некоторому отклонению от верной реакции. Для математики, где важна точность - это смерти подобно, а для задач распознавания - скорее всего, пустяк. Чуть больше данных, чуть меньше - не так важно. По этим причинам использовать сеть логично там, где у неё есть преимущества - в задачах, где нужна одновременная обработка множества сигналов - и важно выделить некую суть, а не точно "посчитать" её.
    ***

    В настоящем мозге суть такова. Когда мы следим взглядом за последовательностью слов, интегрируется и реакция - которую мы ощущаем как смену эмоций, то есть организм настраивается на реальные действия, в соответствии со смыслом слов. Или активируются ассоциативные связи и мы что-то представляем, отвлекаясь от чтения, и теперь уже организм настраивается на реакцию в соответствии со смыслом представляемого. Когда мы считаем, то мы не считаем - наблюдение 2+2=? просто интегрирует ассоциацию "4", которая уже была в памяти. Если пример сложный, то интегрируется более длинный ассоциативный ряд, в котором, на основе прошлых знаний интегрируется новый ответ. То есть всё происходит через интегрировние уже известного, никакого реального "счёта" в голове нет.

    Поэтому в уме так сложно считать, сложно думать логически - последовательно. Всё это требует более или менее выраженного "волевого усилия", связанного с корректировкой врождённого опыта новым занием. То есть мозгу приходиться тратить энергию на активное структурирование себя - "встраивание" нового опыта. И потому гораздо проще действовать не раздумывая - "инстинктивно", то есть всё более автоматически, с меньшими затратами энергии.
    ***

    И такой вопрос - можно ли создать сложную искусственную сеть? Ведь если это возможно, то достаточно просто встроить в неё компьютер и она сможет и интегрировать - рождая новые знания, делая открытия вместо человека, и считать, когда надо что-то посчитать.

    Создать сеть можно двумя путями - или рассчитать на компьютере, или методом тыка, соединяя аналоги нейронов, наблюдая результат и поправляя его обучением. Понятно, что второй путь потребует примерно столько же лет сколько шла эволюция - ведь мы строим "новую улучшенную сеть" с нуля, а не повторяем уже существующую сеть.

    Второй путь полностью аналогичен первому - за тем исключением, что эволюция будет ускорена из-за быстродействия компьютеров. Однако, вероятно, что и это не поможет. Предположим, "для начала" мы решим построить аналог мозга человека. Во-первых, для этого потребуется повторить в модели всего человека - минимум, его нервную систему, иначе модель мозга будет выдавать неадекватные реакции и ничего проверить не получится.

    Дальше хуже. В мозге около 100 млрд. нейронов у них около 1 квадрилиона связей между собой, плюс спинной мозг. Чтобы внести их в модель нужно сделать оценку их состояния в единый момент времени в человеке-образце, то есть необходимо "снять" показатели всех нюансов всех процессов во всех нейронах одновременно. Плюс всё это необходимо сделать в динамике, чтобы было понятно "в какую сторону" идут процессы. Причём снимать эти показатели в разное время бессмысленно, так как тогда модель выйдет набором нейронов, работающих вразнобой, - ведь мозг постоянно меняется. После чего можно переносить полученные данные в компьютер, прибавить влияние ликвора, глии - и модель готова, можно подставлять сигналы на входе и смотреть на выход, изучая закономерности. Правда, все они будут всё-таки человеческими закономерностями, а нам мозг нужен "новый и улучшенный", но хотя бы что-то.

    Но это, конечно, фантастика. В любом случае такой "замер" просто разрушит мозг (не говоря уже о его, по всей видимости, попросту физической невозможности). Но если теоретизировать дальше, то надо обратить внимание на т. н. соотношение карты и территории, в смысле, насколько важна точность копирования для адекватной работы модели мозга, и что значит "модель в компьютере", если она по сути - человек.

    Значит, остаётся только "эволюционный" метод тыка с помощью компьютеров. То есть так, как происходит сейчас: создаются модели, обучаются, ищутся закономерности. Но тут вступает в дело объём расчётов. Если брать за образец "сложной нейросети" мозг человека, то попытка моделировать работу такой системы, даже, заменяя нейроны простейшими аналогами типа мемристоров, потребует производительности компьютеров на, вероятно, сотни порядков больше нынешних. В различимой перспективе, насколько я понимаю, это невозможно.
    ***

    Однако, может быть, есть препятствия другого рода. Возможно, что есть принципиальные ограничения на создание системы, которая сложнее создающей. Согласно Гёделю, если формальная система непротиворечива, то её непротиворечивость невозможно доказать, исходя из аксиом самой системы. Исходя из чего, например, так: "аксиомы" - это принципы работы нейросетей, "доказать непротиворечивость" - построить аналог мозга.
    А неудачи в этих попытках будут связаны с тем, что каждый шаг, к примеру, потребует всё больших и больших усилий, всё более сложных расчётов. При этом доказать, что создание аналога точно невозможно - невозможно, так как это будет доказательством непротиворечивости системы. То есть, если аналог системы создать невозможно, то эта система непротиворечива, а вот если доказать, что создать невозможно, то это означает доказать непротиворечивость системы, а это невозможно, если система действительно непротиворечива.
    Правда, возникают вопросы - например, что значит в отношении нейросетей такие понятия как "сложнее", "аналог", "принципы работы" и т. п..
    ***
    Вот теперь да! Ни с кем не перепутаешь и сомнений в адекватности представлений знанию, не возникает. На форните такие ответы не возможны. Там, до всего этого пришлось самому продираться через дебри лжи и демагогии, собирая знания по крохам. Извините за напраслину.

    Комментарий


    • #3
      Re: С какими задачами нейросети справляются плохо? Есть ли предел в создании нейросет

      Точная компьютерная модель мозга человека будет означать точную модель нервной системы и организма в целом, так как в стремлении к точности моделирования мозга нужно будет учитывать всё более и более влияющих факторов. Однако попытка что-то проверить на этой модели приведёт также и к необходимости точного моделирования внешней среды - ведь если вместо всех рецепторных сигналов мозг реального человека будет получать только какую-то их малую часть, то никакого адекватного поведения у него не будет. Таким образом, понятно, что точная модель мозга невозможна - для этого придётся фактически построить вторую реальность. То есть, создавая карту, нельзя создать территорию.

      Однако теоретически можно смоделировать всё "почти-почти" точно - на том уровне точности, который не критичен для адекватной работы модели на каком-то не самом длинном временном промежутке. Можно создать множество таких моделей, и затем наблюдать как эти "почти совсем люди" живут в виде компьютерной модели. Будут ли они "реально" живыми? Будут ли обладать сознанием? Смогут ли эти "люди" заподозрить и даже точно установить собственную не самостоятельность, "фантомность"? Или, обобщённо, - можно ли воспроизвести мозг на не сетевых принципах?

      В теории такие модели возможны, но в реальности сложности моделирования сделают их невозможными, по-видимому, ещё на уровне самых слабых копий. То есть на практике такие вопросы, видимо, не возникнут. Но как понятно из последнего абзаца статьи, точно утверждать этого нельзя.

      Означает ли всё это, что аналог мозга или даже что-то сложнее создать нельзя? Видимо, не означает. Можно предположить, что случайно соединяя аналоги нейронов, может получиться и аналог мозга, и даже что-то "новое и улучшенное" - у природы же получается. Таким образом, невозможность создания "аналогов", вероятно, касается только моделей на других приципах. То есть всё же можно порадоваться (кому как, конечно), и улучшенные мозги возможны?

      Радоваться рано. Из изложенного ясно, что компьютер может помочь только в относительно несложных моделях - далее его помощь будет всё менее явной. Значит, далее придётся действовать методом тыка, добавляя в модель нейроны и наблюдая, что получится. Но наблюдать придётся уже за реальной искусственной сетью, а не за компьютероной моделью. То есть создав сеть, можно будет проверить её работу уже не ускоренно как можно было на компьютере, а в реальном времени: адекватна ли эта нейросеть предлагаемым задачам, как идёт процесс обучения - и чем сложнее сеть, тем дольше придётся проверять/обучать. То есть так или иначе, но нужно будет повторить эволюцию - хотя, может быть, на порядки сократив её.

      С одной стороны, торопиться некуда. Но с другой, сеть не может быть создана отдельно от задач - как нельзя создать мозг отдельно от тела. А со временем задачи будут меняться и старые модели сетей будут устаревать, ещё до того как смогут себя как-то проявить. В то же время, каждая новая задача - это во многом новая сеть, и эволюция заново.

      Таким образом, несмотря на все ухищрения, последний абзац статьи, видимо, верен во всех случаях. Создать аналог мозга, а тем более что-то "умнее" его, нельзя, но строго доказать, что это действительно нельзя, тоже нельзя.

      Комментарий


      • #4
        Re: С какими задачами нейросети справляются плохо? Есть ли предел в создании нейросет

        Уважаемый Эр-И! Вы реально занимаетесь этими проблемами?
        Меня вот что смущает в сетевой технологии. Отсутствие методов формального синтеза. Мозг не устройство, не сеть, не форма, а результат синтетической деятельности клеток. Замысел искусственной нейронной сети был в том, что с помощью вариативного соединения простых элементов (транзисторов, логических элементов и т.д.) сделать устройство аналогичное мозгу. Не получилось. Модели нейронов все сложнее и сложнее. Вплоть до биологически правдоподобных.

        Комментарий


        • #5
          Re: С какими задачами нейросети справляются плохо? Есть ли предел в создании нейросет

          Сообщение от Близнец Посмотреть сообщение
          Меня вот что смущает в сетевой технологии. Отсутствие методов формального синтеза.
          Методы "формального синтеза" всё же есть. Есть различные изученные виды сетей, модели нейронов и т. д.. Но во что всё упирается? В количество вариантов настроек, путей сигнала, даже у простых сетей, к тому же каждый добавленный нейрон более или менее, но меняет всю сеть. И чтобы все варианты просчитать и выделить закономерности нужно много машинного времени. И на каком-то этапе уже никаких компьютеров не хватает. К этому нужно добавить и обучение, ведь в том и суть, что сети обучаются и можно вложить только общие алгоритмы, а сеть сама "синтезирует" ответы.

          Возьмём человека. С виду нормальный, но копнёшь глубже - маньяк. Также и у сетей: просчитать заранее нельзя - компьютеров не хватит (а если хватит, то можно и без сетей обойтись, выгоды сетей тогда уже не так очевидны). Значит, надо проверять на реальных сетях - но проверять-то можно бесконечно, ведь сеть в это время обучается, каждый новый пример её меняет. А если проверять ограниченно (типа школы - поучили и отпустили), то может быть сразу же после обучения, на первом же реальном применении, сеть постепенно начнёт "сходить с ума" и выдавать неадекватные результаты. Но проверить их нельзя - сеть не просчитаешь.
          В этом и сложности - умнее сетей (умнее человека) ничего нет, поэтому и проверить их некому. Как может менее сложный агрегат проверить более сложный? Видимо, никак. Поэтому и компьютер не может в создании сетей помочь. Только метод проб и ошибок, эволюция. Но это нереально долго и потому, думаю, расчитывать на сложные сети бессмысленно.

          Чтобы построить модель или аналог чего-то сложного, нужно изучать образец постепенно - с одного бока посмотреть, с другого. С мозгом, кажется, тоже самое. Однако в этом "алгоритме познания" подразумевается, что объект не меняется пока мы его изучаем. С мозгом дело совсем другое - он меняется постоянно, а по мёртвому мозгу понять ничего нельзя. Поэтому, чтобы сделать адекватную модель, мозг нужно изучать только сразу и целиком - на том уровне, на каком происходит мышление. Мышление происходит на уровне отдельных нейронов и процессов в них, то есть замерять надо сразу все нейроны - а это нереально. Построить модель на компьютере "эволюционным" методом проб и ошибок, но зато с высокой скоростью этих "проб и ошибок", тоже не получается. Тупик.

          Я уже писал, есть т. н. "задача N тел" - нужно рассчитать траектории множества тел, связанных гравитацией. Остановить их нельзя - всё развалится, замерить по отдельности нельзя - так как всё влияет на всё и всё постоянно меняется. А как рассчитать сразу все тела одновременно - неизвестно, нет таких способов. Причём нет потому, что наш мозг обобщает по принципу - чем точнее нужно знание, тем меньше оно должно отличаться от уже известного. То есть, чтобы что-то "хорошо" понять, нужно иметь много более или менее связанного опыта, иначе обобщение получится слишком неточным, слишком общим, грубым - структурирование нейросети должно иметь основу в предыдущих нейронных связях, и чем она шире, тем точнее новый опыт.

          В итоге, если смотреть одновременно на разнонаправленное движение разных тел, то понятно будет только что-то самое общее - типа что-то как-то куда-то двигается. А чтобы понять точнее, придётся уже присматриваться к каждой траектории по-очереди - а это в данном случае не помогает. И компьютер мы сделали по той же "последовательной" аналогии. В результате, у задачи N тел, в целом, нет точного решения. Как нет его и у задачи моделирования мозга.
          ***

          Я думаю, текст ниже позволит во всём лучше разобраться - я сразу несколько недораскрыл тему обучения.

          Нейросеть (неважно искусственная или настоящая) может что-то "знать", "не знать" или знать только "алгоритм познания" с "образцами решения" (для мозга "алгоритмы" - это потребности, "образцы" - безусловные рефлексы, но это деление, конечно, условное - всё есть единая сеть).

          Когда сеть "знает", то считывая рецепторами выражение 2+2=?, сразу интегрируется ответ 4. То есть этот пример был в памяти сети - он уже был встроен в её архитектуру. Таких знаний можно, естественно, встроить в сеть сколько угодно в зависимости от сложности сети. Однако, если примеры будут схожи - например, в написании, то сеть может ошибиться в их считывании, из-за, к примеру, неточности рецепторов. Или ошибиться в интегрировании, из-за большого количества нейронов. И, как ни странно, чем больше сеть "может", тем больше вероятность её неточности, так как возможности сети в том числе связаны и с количеством нейронов.

          Когда сеть "не знает", она с примером 2+2=? вообще не имеет никакой связанной архитектуры, неизвестно ничего - ни цифры, ни знаки. Поэтому для сети это будет просто шум - "ничто". И потому или на выходе также не будет ничего - сигналы рецепторов будут тормозиться, или на выходе будет бессмысленый шум, полученный в интегрировании по алгоритму от других примеров.

          Интереснее всего последний случай. Он означает, что сети известно всё, кроме ответа, - то есть сети известен "алгоритм познания" - сложение, и данные - цифры. Что нужно сделать сети, чтобы "решить" пример? Сеть будет решать его как ребёнок, который, вроде бы, знает все цифры и знаки, но который такой пример решал пока только на счётных палочках. Для наглядности процесса заменим пример 2+2=? на пример 2+2+7=?, так как такой пример большинство и взрослых будут решать "как ребёнок". Процесс будет приблизительно такой:
          1. 2+2 у взрослого сразу интегрируется в 4.
          2. 4 - это промежуточный результат, его нужно запомнить.
          3. Посмотреть на +7
          4. В результате, 4 интегрируется с +7 в ответ 11.

          Из чего понятно, что чем сложнее пример, тем больше будет промежуточных результатов, а значит, тем больше придётся запоминать. В этом бы не было большой проблемы, но сеть не запоминает сразу - нужно повторение. То есть нужно время на структурирование сети, в течении которого сигнал должен повторяться. Как верно говориться: повторение - мать учения. В результате, сложные примеры в уме решить просто невозможно, так как это будет отнимать много энергии и времени на заучивание промежуточных результатов - структурирование сети. Всё это так или иначе верно и в искусственных сетях - почему они для счёта не годятся.
          Мозг, как это ни покажется странным, не создан для того, чтобы долго думать. Его эволюционное предназначение - быстро, пока не съели, выделять и обобщать важное в новые решения для удовлетворения потребностей.
          ***

          Из этих особенностей мозга следуют не совсем обычные выводы.
          1. В длительном размышлении можно прийти к неверному ответу и, чтобы этого избежать, необходимо сверять промежуточные результаты с какой-то аксиоматикой - реальностью, учебниками, другими мнениями и т. п..

          2. Всё новое - это обобщение старого, изначально врождённого. То есть можно сказать, что все возможные знания уже "есть" в нашей голове, нужно их только "разархивировать" с помощью сигналов рецепторов. Можно, кстати, представить сигналы рецепторов в виде некого "кода", который "активирует" появление знаний.

          3. То, для чего наши мозги не предназначены, мы понять не сможем никак, абсолютно никаким способом. Например, есть рентгеновское излучение, которые мы не ощущаем. Но мы всё же знаем, что это такое, по его следствиям, которые почувствовать можем. Однако в данном случае речь идёт о совершенно непонятном, принципиально ином. Но если у этого "принципиально иного" нет никаких наблюдаемых следствий, то это равносильно не существованию "иного" - ведь "оно" ни на что не влияет. Поэтому проблема "иного" снимается, есть только одна реальность.

          Однако, проблема может быть сложнее, чем кажется. Если "нечто" наблюдается только в каких-то узких границах, то следствия будут выглядеть как "беспричинные". То есть попросту будет слишком мало данных для вывода о сущности влияющих причин. Например, за вероятностной сущностью материи может стоять целый мир, который проявляет себя в нашем мире только таким способом. Или таким "мостиком куда-то" может быть сознание, которое можно "почувствовать" только находясь "внутри" материи. Или, минимум, "внутри" материи нейронов, где находимся мы.
          ***
          Последний раз редактировалось Эр-И; 13.07.2014, 10:14 AM.

          Комментарий


          • #6
            Re: С какими задачами нейросети справляются плохо? Есть ли предел в создании нейросет

            А если проверять ограниченно (типа школы - поучили и отпустили), то может быть сразу же после обучения, на первом же реальном применении, сеть постепенно начнёт "сходить с ума" и выдавать неадекватные результаты. Но проверить их нельзя - сеть не просчитаешь.
            Можно и даже необходимо. В реальности проверка решения происходит в окружающей среде. Хорошо решил, получишь выгоду. Плохо получишь урон, может быть даже погибель.
            Следовательно, вместе с ИИ нужно создавать среду обучения, можно виртуальную, в которой он наберёт знаний достаточных для "выхода на работу"
            Только метод проб и ошибок, эволюция. Но это нереально долго и потому, думаю, расчитывать на сложные сети бессмысленно.
            В виртуальной среде можно регулировать вид, частоту и сложность задач. С учётом того что процессы в ИИ будут происходить гораздо быстрее, чем в биологическом мозге, обучение нужное для применения по нужной профессии, может быть очень быстрым.
            Чтобы построить модель или аналог чего-то сложного, нужно изучать образец постепенно - с одного бока посмотреть, с другого. С мозгом, кажется, тоже самое
            Отнюдь. Нам не нужно средство для адаптации, нам нужен быстрый технический работник. Потому, ту часть, которая обслуживает внутреннюю часть системы, можно значительно упростить. Или даже вообще исключить. По меньшей мере для этого можно применить обыкновенный компьютер, который будет определять возникшие болезни и их лечить.
            Мышление происходит на уровне отдельных нейронов и процессов в них, то есть замерять надо сразу все нейроны - а это нереально. Построить модель на компьютере "эволюционным" методом проб и ошибок, но зато с высокой скоростью этих "проб и ошибок", тоже не получается. Тупик.
            Тепло, возникает как средняя средняя кинетическая эненргия всех частиц системы. Чтобы определить температуру, вовсе не нужно мерить скорость каждой молекулы отдельно. Достаточно средней "температуре по больнице". Так же и с мышлением нам не надо мерить изменения каждого нейрона. Нам важны пути, прохождения сигнала и возникновения ареалов возбуждения. Таким образом дело происходит как то так.
            По моему, создателям ИИ больше не нужны исследования мозга. Основные функции уже выяснены.
            Мозг возник как орудие адаптации. Главное, что это орудие и не боле того. Типа компьютера. Следовательно, в именно в нём не содержатся его продукты. Мозг, по сути, не может, выбирать, сравнивать, оценивать, и т.п.
            В мозге происходят процессы, которые в сознании, определяются; как выбор сравнение, оценка.
            На форните, как мантра истины, без конца повторяется "произведение новизны на значимость".
            Как же мозг "узнаёт", что в поступающей информации, новое а, что старое?
            Попробуем вычислить, как это происходит.
            Известно, что определённый комплекс состояния приёмной сети, активирует определённые участки мозга. Когда все, связанные с этим комплексом, участки возбуждены, а процесс приёма не прекращается, мозг активирует участки связанные с этим ассоциативно. На основе этих ассоциаций, формируется новый, точнее модифицированный участок, который будет использоваться в дальнейшем. Но, как он будет использован, как возбуждающее состояние или как тормозное? Это определяется, как известно, в центрах ада и рая. Как они работают? Как известно, возбуждение, которое возникло в результате действия не гаснет, после его завершения. Оно продолжает циркулировать в мозге, зачастую до того как мозгоноситель не уснёт.
            Говорят, что дескать, во сне мозг разбирает, что важно и что не важно, из того, что произошло в течении дня. Ясно дело, что это полная херня. Способность мозга что то там "выбирать", такая же как у сетки грохота, - устройства разделяющего сыпучие материалы на фракции.
            То, что прошло через крупные ячейки сетки, проваливается на следующую, - помельче. Что не прошло скатывается в специальный отдел. И так до предела, который может быть отделён таким способом. Вот и весь выбор.

            Как же это реализуется в мозге? Как известно, в мозге имеются "центры ада и рая". Которые, собственно, и определяют, какой процесс включить при обработке сигнала. активирующий или тормозящий. (хошь не хошь, а, для простоты восприятия, приходится употреблять, понятия не соответствующие сути процесса. ) Типа, это выбор, нужного решения. Собственно, сумма этих сигналов тормозного и активитрующего и приводит к настоящему "решению", состоянию определяющему, реакцию на вызовы окружающей среды. Так вот. Циркулирующий цикл, это то, что называется прогностической деятельностью мозга. Ничего здесь не сравнивается, в привычном нам порядке. Т.е. берутся две разные сущности, потом происходит сравнивание и оценка различий. Здесь должно быть по другому.
            В мозге нет гомункулуса, который бы "сравнивал, и оценивал". Всё должно происходить на основе суммирования.
            Циркулируют не все сигналы а, только те, которые, не завершили своего формирования.
            После отработки вызова, происходит формирование участка, который, собственно, и есть ожидаемая реакция. И пока не будут получены сигналы о новом состоянии окружающей среды, "решение" - окончательное состояние данной цепи, не может быть сформировано. Новый сигнал является тормозным, для данного цикла. Если исходное состояние, совпадает новым, полученным из вне, - это оценивается, как положительный исход и на его входе формируется "замочек" открывающийся как положительная реакция. Если не совпадает, то возникает возможность дополнительной обработки. К новому состояния прикрепляются дополнительные ассоциативные связи. Т.е. а основе полученного нового состояния возникает новое. Но, ведь, ассоциативных связей у нового состояния, может и не быть. Тогда процесс заканчивается и "маркируется" как отрицательный. Циклирование происходит долгое время, чтобы иметь возможность получить ответный сигнал от окружающей среды.
            Ночью, точнее сказать во время сна, области которые "оказались в ассоциативном тупике" гасятся.
            Большинство задач, в животном мире, ночью теряют свою актуальность. Соответственно гасятся все циклы не получившие ответа от окружающей среды."Будет день будет и пища". Но, как известно, не все задачи глохнут.
            Естественно. Только те, которые завершились в полном тупике. Те, которые очень "важные", т.е. не получили полного тормозного завершения будут работать и дальше, присоединять новые ассоциативные области, которые формируются в процессе нового жизненного опыта. Иногда перебор ассоциаций, может занять довольно большое время. Во блин!!! А, я, недоумевал, как это сознание "узнаёт" что решение готово. А ни как . Сознание, это психические процессы происходящие в фокусе внимания. А фокус внимания возникает в том месте, где требуется активизация ответа на вызовы окружающей среды.
            И ещё.
            Для мозгов внешней средой является всё, что находится за пределами нервной системы. Существо в процессе адаптации должно иметь преставление получилось это у него, или нет. Аответ оометить мозно этим решением в подобной ситувции,ю пользоваться. Это, осуществляется с помощью, "маркировки" результата испытания, присоединением нейронов, стимулирующих возникновение чувств удовлетворения или огорчения. Так называемые нейроны "ада" и "рая". Но это итог процесса. А, нам надо с начала. Я попробую описать этот процесс с помощью, процесса написания текстов.
            Сначала из внешней среды, через сенсорную систему, поступает комплекс сигналов, которые, образуют при взаимодействии с мозгом, начальные примитивы, как бы "палочки", "крючочки" "дуги" и т.п.
            Примитивы, в итоге образуют "буквы", которые складываются в "слова". "Слова" складываются в "предложения". Из "предложений" получается некий "текст". "Текст", это это руководство к действию, которое должно привести систему в равновесие. И дать "мозгоносителю" возможность продолжать своё существование. Делается это, с помощью обратного процесса. "Текст" транслируется в "слова". "Слова" в "буквы", те в "прмитивы", которые поступают на эффекторные нейроны. Те, в свою очередь, дают команду к действию, различным частям организмов. Например, заставляют напрягаться или расслабляться те, или иные мышцы, Которые формируют, определённые движения, т.е. "буквы". "Буквы" складываются в "слова", т.е. в жесты. "Слова" объединяются "в предложения" Комплекс "предложений"- движений. Которые создают "текст"-поступки, которые должны привести систему в равновесное положение. Но, как же мозг "узнает", что испытание данного результата, произвело нужное, действие? Вернёмся к первоначальному "тексту". Он вовсе не исчез, рассыпавшись на составные части.
            Так как, мышление это активный процесс. Сформированный "текст" не может прийти в равновесие, т.е. остановиться. В связи с чем, он вынужден циркулировать, в ожидании результата испытания сформированного решения. И вот решение воспроизведено. Включаются сенсорная система создавая информация о результате воспроизведённого решения. Далее всё также, примитивы, буквы, слова, текст. Но, теперь текст поступает со знаком минус и если тексты совпадают, гасится циркулирующее решение.
            Это в случае благополучного исхода. Но, может быть и неблагополучным. Например, вместо гвоздя ударили себе по пальцу. Тогда, полученный текст не будет, совпадать с циркулирующим. Требуется доработка решения. Начинается поиск дополнительной информации. Но, ведь, психологические процессы, как таковые, не могут происходить в мозге. Это результат его работы. Как же будет осуществляться поиск? Естественно, просто, природа не терпит излишеств.
            Не поместившийся сигнал, начинает "искать" дополнения к имеющемуся "тексту". Это значит, что "лишние" "слова" по сформированным ранее путям, которые называются ассоциативными связями, дополняют имеющийся текст. Найденные, дополнения, могут иметь не полное совпадение. Весь процесс создания нового текста, ни что иное, как творчество.
            Последний раз редактировалось ковип; 14.07.2014, 04:16 PM.

            Комментарий


            • #7
              Re: С какими задачами нейросети справляются плохо? Есть ли предел в создании нейросет

              Для полноты картины остаётся добавить это.
              " Человек, в каждый момент жизни, это результат истории его взаимодействия с окружающей средой, написанной генетической предрасположенностью." Из чего следует: человек - суть, автомат с обратной связью с внешней средой.

              Из этой предпосылки следует несколько интересных выводов мировоззренческого плана.
              Например, что в мире нет преступников. Это только нам кажется, что человек мог поступить по другому. НЕ МОГ. На момент преступления, все системы его организма находились в том состоянии, что реакция, на вызовы внешней среды, могла быть такой, и только такой.
              Частично, это уже начали учитывать, введя понятие действий во время аффекта. Но, дело в том, что мы всё время находимся в состоянии аффекта.
              Посмотрите сами, как происходит дело.
              Вот вы проснулись, или, почти равно, вышли из бессознательного состояния. На основании того, что вокруг вас и воспоминаний о состоянии, в котором вы уснули(потеряли сознание), у вас сформировалось эмоциональное состояние, соответствующее предполагаемому контексту. В связи с чем, возник определённый набор нейромедиаторов, который может активизировать те цепи нейронной активности, которые сформировались, в подобных ситуациях, в прошлом. Теперь вы готовы к действию. Если контекст предполагаемого существования диктовал, например, состояние "опасность". Соответственно, все реакции на вызовы окружающей среды, будут носить агрессивный характер. Причём, анализ сигналов будет поверхностный. Думать некогда - убьют. Типа, что то движется в твою сторону, бей или уворачивайся. Окончательное решение будет сформировано в зависимости от того, какой величины предмет движется и как быстро. И вот, ваша любимая-(ый) женщина\мужчина, заметив, что вы наконец то очнулись и бросившаяся-(ыйся) к вам, в порыве радости, летит от сокрушительного удара. И пусть, вместо негодования, спасибо скажет, что под рукой не оказалось чего либо годного, как оружие. Могли бы быть вообще катастрофические последствия. Случай противоположного характера, можете придумать, а может и вспомнить, сами. Например, как, познакомившись с невообразимой красоткой в баре, всю ночь, наконец то!!!, прозанимались пылким сексом, утром обнаружили, рядом с собой такое безобразие, что волосы дыбом, по всему телу. :rofl:
              И так, вы, готовы к действию. Но, вызовов связанных, с тем контекстом существования, который сформировался первично, не последовало. Более того, появилось несколько деталей, которые, следуя вашему жизненному опыту, не могли быть в опасной обстановке. Или, вспомнив что то, из "прошлой жизни", вы изменили отношение к тем деталям, которые при первичном анализе, показались вам свидетельством опасности. Типа, - коряга в темноте, которая показалась медведем, собирающимся напасть на вас, после того, как вы осветили её фонариком, стала безобидной деревяшкой. Состояние организма, изменилось, - соответственно, выделился другой набор медиаторов, приведший в готовность, другие варианты возможных для активации путей, которые сформированы под влиянием прошлых действий внешней среды, в подобном контексте существования.

              Комментарий


              • #8
                Re: С какими задачами нейросети справляются плохо? Есть ли предел в создании нейросет

                Ковип, вы пишите такую, извиняюсь, белиберду и при этом в таких объёмах, что опровергать или пояснять вам что-то нет никакой возможности. При этом, когда вам аргументы не нравятся, вы от них сбегаете. После чего, как ни в чём не бывало, опять продолжаете писать то же самое. В этой ситуации я просто не вижу смысла в диалоге. Вы уж или обсуждайте, или не обсуждайте, а если нет аргументов - так и пишите.

                При этом вы явным образом проводите деление по религиозному признаку, что, минимум, выглядит не слишком красиво. Более того, вы пытаетесь проповедовать какие-то атеистические или, вернее, антирелигиозные идеи, что из обсуждаемых тем уже явно выбивается и научной направленности сайта не соответствует. Если уж вам так близка тема религии или атеизма, то, очевидно, эти явления стоит обсуждать в научном контексте, стремиться хотя бы к этому.

                В общем, на ваши последние посты мне вам ответить нечего.

                Комментарий


                • #9
                  Re: С какими задачами нейросети справляются плохо? Есть ли предел в создании нейросет

                  [QUOTE=Эр-И;46152]
                  Ковип, вы пишите такую, извиняюсь, белиберду и при этом в таких объёмах, что опровергать или пояснять вам что-то нет никакой возможности.
                  Все предложенные материалы, в одном ключе, - наиболее вероятный способ обработки информации мозгом. Вторая цитата, первой части ответа, Это описание возможного принципа работы ИИ основанной на принципах работы мозга. На мой взгляд всё понятно.
                  При этом, когда вам аргументы не нравятся, вы от них сбегаете.
                  Если бы было не по пугайничанье, в виде повторения прошлых аргументов, а контр аргументация изложенному мной, а, там всё что нужно было, для понимания того, что ваши взгляяды, с моей точки зрения, ошибочны, я бы ни куда не пытался "бежать". А так, поскольку ну ОЧЕНЬ надоело препираться с верующими всех мастей, которые есть на любом форуме. И они как правило самые активные. При том, зная, что объяснять им бесполезное дело, я попытался ретироваться но, так как запасных позиций нет а, на тех форумах, на которых я общаюсь, дополнительно, нет о чём писать то я заглянул сюда. В результате чего выяснилось, что в общем то, вы способны понимать. И я, пока, остался.
                  Я в общем то терпелив, общение с верующими приучило, что иногда, понимания приходится добиваться довольно долго. Так что постарайтесь, если что, не пинять а, спрашивать, что непонятно и, внятно, контраргументировать тому, что кажется понятным и всё будет нормально.
                  При этом вы явным образом проводите деление по религиозному признаку, что, минимум, выглядит не слишком красиво. Более того, вы пытаетесь проповедовать какие-то атеистические или, вернее, антирелигиозные идеи, что из обсуждаемых тем уже явно выбивается и научной направленности сайта не соответствует. Если уж вам так близка тема религии или атеизма, то, очевидно, эти явления стоит обсуждать в научном контексте, стремиться хотя бы к этому.
                  Убедившись за многие годы общения в том, что верующие люди, реально, психически, больны и нормально размышлять, категорически, не способны, естественно, я выделил их в разряд людей, с которыми общаться нет смысла. Стараюсь долго не задерживаться, в общении. Беседуя с ними, нередко бываю груб и даже хамоват. Это потому, что только регулярные моральные оплеухи могут заставить их включать, хоть не большую часть мозга, в целях познания. Обидно выглядеть кретином, да ещё, каждый раз обоснованно. Хочется поставить на место "зарвавшегося атеистика". А для этого кроме риторики ещё и логика нужна. Были случаи, когда мне удавалось из религиозной марионетки, сделать живого человека. Но сейчас очень хочется для себя пожить. Только, вот беда, уже год мечусь в поиске подходящего собеседника. Увы.
                  В общем, на ваши последние посты мне вам ответить нечего.
                  Ну нечего так нечего. Что здесь поделаешь, пойду придумывать, что в поисковик писать, что бы выйти на нужного человека, а ещё лучше, людей.

                  Комментарий


                  • #10
                    Re: С какими задачами нейросети справляются плохо? Есть ли предел в создании нейросет

                    Сообщение от ковип Посмотреть сообщение
                    Ну нечего так нечего. Что здесь поделаешь, пойду придумывать, что в поисковик писать, что бы выйти на нужного человека, а ещё лучше, людей.
                    Вы бы рассказали, на кого хотите выйти и зачем, а люди добрые, глядишь, и помогут. Форумные споры не самый прямой путь к истине )

                    Комментарий


                    • #11
                      Re: С какими задачами нейросети справляются плохо? Есть ли предел в создании нейросет

                      Сообщение от vchc Посмотреть сообщение
                      Вы бы рассказали, на кого хотите выйти и зачем, а люди добрые, глядишь, и помогут. Форумные споры не самый прямой путь к истине )
                      Я очень сомневаюсь, что это возможно. Я по приколу, утверждая, что умных верующих не бывает, на разных религозных сайтах, предлагал найти хоть одного. Ни где не получилось. Хоть я тогда, не в пример нынешнему стилю общения с верующими, был корректен и вежлив. Больше я с вашим братом не миндальничаю, надоели до предела. Куда не сунься; на научный, псевдонаучный, философский, форумы, везде, верующие тут как тут. И давай меня "спасать". Надоело безмерно, хочу нормального человека найти, чтобы с ним интересно было поболтать.

                      Комментарий

                      Обработка...
                      X
                      yobit.net вход wp super cache