Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 4)

Таким образом здесь моделируется другое свойство человека — способность копировать то, что делают другие, не вдаваясь в подробности, зачем это нужно. Зачастую эта способность экономит ему массу времени, особенно в начале его жизни.

Основным недостатком имитационного подхода также является низкая информационная способность большинства моделей, построенных с его помощью.

С ЧЯ связана одна очень интересная идея. Кто бы хотел жить вечно? Я думаю, что почти все ответят на этот вопрос "я".

Представим себе, что за нами наблюдает какое-то устройство, которое следит за тем, что в каких ситуациях мы делаем, говорим. Наблюдение идет за величинами, которые поступают к нам на вход (зрение, слух, вкус, тактильные, вестибулярные и т. д.) и за величинами, которые выходят от нас (речь, движение и др.). Таким образом человек выступает здесь как типичный ЧЯ.

Далее это устройство пытается отстроить какую-то модель таким образом, чтобы при определенных сигналах на входе человека, она выдавала на выходе те же данные, что и человек. Если данная затея будет когда-нибудь реализована, то для всех посторонних наблюдателей такая модель будет той же личностью, что и реальный человек. А после его смерти она, будет высказывать те мысли, которые предположительно высказывал бы и смоделированный человек.

Мы можем пойти дальше и скопировать эту модель и получить брата близнеца с точно такими же "мыслями".

Можно сказать, что "это конечно все интересно, но при чем тут я? Ведь эта модель только для других будет являться мной, но внутри ее будет пустота. Копируются только внешние атрибуты, но я после смерти уже не буду думать, мое сознание погаснет (для верующих людей слово "погаснет" необходимо заменить на "покинет этот мир") ". Что ж это так. Но попробуем пойти дальше.

Согласно философским представлениям автора данного курса, сознание представляет собой сравнительно небольшую надстройку над нашим подсознанием, которая следит за активностью некоторых центров головного мозга, таких как центр речи, конечной обработки зрительных образов, после чего "возвращает" эти образы на начальные ступени обработки данной информации. При этом происходит повторная обработка этих образов, мы как бы видим и слышим, что думает наш мозг. При этом появляется возможность мысленного моделирования окружающей действительности при нашем "активном" участии в данном процессе. И именно наш процесс наблюдения за деятельностью этих немногих центров является тем, что мы называем сознанием. Если мы "видим" и "слышим" наши мысли, мы в сознании, если нет, то мы находимся в бессознательном состоянии.

Если бы мы смогли смоделировать работу именно этих немногих "сознательных" нервных центров (работа которых правда основана на деятельности всего остального мозга) в качестве одного ЧЯ, и работу "супервизора" в качестве другого ЧЯ, то можно было бы с уверенностью говорить, что "да, данная модель думает, причем так же, как и я". Здесь я ничего не хочу говорить о том, как получить данные о работе этих нервных центров, поскольку на мой взгляд сегодня нет ничего такого, что позволило бы следить за мозгом человека годами и при этом не мешало бы его работе и жизни.

И заканчивая беглое ознакомление с различными методами и подходами к построению систем ИИ, хотелось бы отметить, что на практике очень четкой границы между ними нет. Очень часто встречаются смешанные системы, где часть работы выполняется по одному типу, а часть по другому.

Вспомогательные системы нижнего уровня (распознавание образов зрительных и звуковых, идентификация, моделирование, жесткое программирование) и их место в системах ИИ

Для того, чтобы человек сознательно воспринял информацию (для примера возьмем чертеж), она должна пройти довольно длительный цикл предварительной обработки. Вначале свет попадает в глаз. Пройдя через всю оптическую систему фотоны в конце концов попадают на сетчатку — слой светочувствительных клеток — палочек и колбочек.

Уже здесь — еще очень далеко от головного мозга, происходит первый этап обработки информации, поскольку, например, у млекопитающих, сразу за светочувствительными клетками находится обычно два слоя нервных клеток, которые выполняют сравнительно несложную обработку.

Теперь информация поступает по зрительному нерву в головной мозг человека, в так называемые "зрительные бугры". То, что именно сюда приходит видеоинформация для дальнейшей обработки, показывают многочисленные опыты над людьми во время различных операций, в ходе которых производилась трепанация черепа. При этом пациентам раздражали область зрительных бугров слабым электрическим полем, что вызывало у них различные световые галлюцинации. Причем, что интересно, при изменении места раздражения, пропорционально смещению, смещались и места галлюцинаций, т. е. на зрительные бугры как бы проецируется то, что мы видим.

Некоторые исследователи пошли дальше, и вживляли слепым людям целую матрицу электродов, напряжения на которых соответствовали освещенности соответствующих участков видеокамеры, размещенной на голове пациента. После операции, слепые начинали различать крупные фигуры (квадрат, треугольник, круг) и даже читать текст (при вживлении матрицы 10*10). Широкому распространению данного метода лечения слепоты препятствуют как недостаточно высокий наш технический уровень, так и чрезвычайно высокая опасность операций на открытом мозге. Такого рода опыты проводятся только попутно с операцией, вызванной другими причинами.

Далее зрительная информация поступает в отделы мозга, которые уже выделяют из нее отдельные составляющие — горизонтальные, вертикальные, диагональные линии, контуры, области светлого, темного, цветного. До этих пор мы можем без труда смоделировать работу мозга применяя различные графические фильтры. Постепенно образы становятся все более сложными и размытыми, но графический образ картины пройдет еще долгий путь, прежде чем достигнет уровня сознания. Причем на уровне сознания у нас будет не только зрительный образ, к нему примешаются еще и звуки, запахи (если картина представляет собой натюрморт) и вкусовые ощущения. Дальнейшие ассоциации каждый может додумать сам.

Смысл всего сказанного заключается в том, чтобы показать, что в системах ИИ имеются подсистемы, которые мы уже сейчас можем реализовать даже не зная о том, как они реализованы у человека. Причем можем это сделать не хуже, чем у прототипа, а зачастую и лучше. Например, искусственный глаз (а равно и блок первичной обработки видеоинформации, основанные на простейших фильтрах или др. сравнительно несложных устройствах) не устает, может видеть в любом диапазоне волн, легко заменяется на новый, видит при свете звезд.

Устройства обработки звука позволяют улавливать девиацию голоса человека в 1-2 Герца. Данное изменение частоты происходит при повышенном возбуждении вегетативной нервной системы, которое в свою очередь часто обусловлено волнением человека. На данном принципе основаны современные детекторы лжи, которые позволяют обнаружить с высокой вероятностью даже записанные на пленку много лет назад ложные высказывания.

Современные системы управления электродвигателем позволяют с высокой точностью держать заданные координаты даже при ударном изменении нагрузки. А ведь это примерно тоже, что держать на длинной палке баскетбольный мяч, по которому то слева, то справа кидают теннисные мячи.

За одно и тоже время, компьютер произведет гораздо больше арифметических операций и с большей точностью, чем человек.

Антиблокировочная система на автомобилях позволяет держать тормоза на грани заклинивания колеса, что дает наибольшее трение с дорогой, а это без АБС по силам только очень опытным водителям.

В принципе такие примеры, где техника оказывается ничуть не хуже человека, можно продолжать до бесконечности. Общий же смысл сказанного в том, что при конструировании ИИ, мы не связаны одним набором элементарных составляющих, как природа. В каждом конкретном случае желательно применять то, что даст самый большой эффект. В той области, где у человека господствуют рефлексы (чихание, быстрое напряжение быстро растягиваемой мышцы, переваривание пищи, регулировка температуры), мы вообще можем применить жесткие системы управления, с раз и навсегда заданным алгоритмом функционирования. При этом вполне можно ожидать увеличения точности и уменьшение времени обучения их до нуля. При этом ядро нашей системы ИИ будет решать уже не настолько глобальные задачи.

Данный принцип разбиения задачи на подзадачи уже давно используется природой. К примеру, мы далеко не полностью используем все возможности наших мышц в области разнообразия движений. Мы не можем заставить наши глаза смотреть в разные стороны, не говоря уже о том, чтобы делать это на разном уровне (левый глаз — влево-вверх, правый — вправо-вниз). При ходьбе мы часто используем далеко не оптимальный набор движений и далеко не все сочетания вариантов напряжения мышц мы опробуем. Попробуйте к примеру сделать волну животом. В принципе здесь нет ничего сложного, поскольку каждый пучок мышц пресса иннервируется отдельно, но если Вы этого не делали ранее, то получить необходимый результат будет не просто — в повседневной жизни это действие ненужно, а значит его нет и в "словаре движений", а на обучение необходимо определенное время. А по поводу оптимальности походки существуют расчеты, что если бы человек всегда рассчитывал оптимально траекторию движения в которой существует более 200 степеней свобод, то он бы не ходил, а в основном бы только думал о том, как надо ходить.

На самом деле наша система управления построена по иерархическому принципу, когда задача распределяется между несколькими уровнями. Высший уровень нервной системы (связанный с большими полушариями мозга) ставит лишь общую задачу, скажем, переложить книгу на стол. Этот уровень вообще не контролирует действие отдельных двигательных единиц, направленных на решение поставленной задачи. Здесь уместна аналогия: командующий армией, ставя перед своими войсками некую общую задачу, отнюдь не предписывает каждому солдату и офицеру, что именно он должен делать в каждый момент операции.

Детализация построения движений у человека происходит на уровнях более низких, чем командный уровень коры больших полушарий. Более того, в некоторых случаях (когда мы отдергиваем руку, прикоснувшись к горячему предмету, даже не успев осознать ситуацию) все управление формируется на нижележащих уровнях, связанных с различными отделами спинного мозга.

В общем ситуация схожа с той, когда программист использует библиотеку подпрограмм. При этом ему не важно, какой алгоритм они используют, если программа работает нормально. А на написание своей библиотеки тратится драгоценное время. Кроме того, еще не известно, будет ли она работать так же хорошо.

Общий вывод данной лекции состоит в том, что в настоящее время существуют методы, алгоритмы и устройства, которые позволяют нам довольно неплохо смоделировать нижние уровни человеческого интеллекта, причем совсем не обязательно на таком же физическом принципе. И если бы это была не лекция, а тост, то я бы закончил его: " …так выпьем же за протестированные, правильно работающие и бесплатные библиотеки подпрограмм".

Лекции 4-7: Системы распознавания образов (идентификации)

Понятие образа. Проблема обучения распознаванию образов. Геометрический и структурный подходы. Гипотеза компактности. Обучение и самообучение. Адаптация и обучение.

Методы обучения распознаванию образов - перцептроны, нейронные сети, метод потенциальных функций, метод группового учета аргументов, метод предельных упрощений, коллективы решающих правил.

Методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных - кластерный анализ, иерархическое группирование.

Лекционные занятия - 8 ч.

Практика - 4 ч.

Понятие образа

Образ, класс — классификационная группировка в системе классификации, объединяющая (выделяющая) определенную группу объектов по некоторому признаку.

Образное восприятие мира — одно из загадочных свойств живого мозга, позволяющее разобраться в бесконечном потоке воспринимаемой информации и сохранять ориентацию в океане разрозненных данных о внешнем мире. Воспринимая внешний мир, мы всегда производим классификацию воспринимаемых ощущений, т. е. разбиваем их на группы похожих, но не тождественных явлений. Например, несмотря на существенное различие, к одной группе относятся все буквы А, написанные различными почерками, или все звуки, соответствующие одной и той же ноте, взятой в любой октаве и на любом инструменте, а оператор, управляющий техническим объектом, на целое множество состояний объекта реагирует одной и той же реакцией. Характерно, что для составления понятия о группе восприятий определенного класса достаточно ознакомиться с незначительным количеством ее представителей. Ребенку можно показать всего один раз какую-либо букву, чтобы он смог найти эту букву в тексте, написанном различными шрифтами, или узнать ее, даже если она написана в умышленно искаженном виде. Это свойство мозга позволяет сформулировать такое понятие, как образ.

Образы обладают характерным свойством, проявляющимся в том, что ознакомление с конечным числом явлений из одного и того же множества дает возможность узнавать сколь угодно большое число его представителей. Примерами образов могут быть: река, море, жидкость, музыка Чайковского, стихи Маяковского и т. д. В качестве образа можно рассматривать и некоторую совокупность состояний объекта управления, причем вся эта совокупность состояний характеризуется тем, что для достижения заданной цели требуется одинаковое воздействие на объект. Образы обладают характерными объективными свойствами в том смысле, что разные люди, обучающиеся на различном материале наблюдений, большей частью одинаково и независимо друг от друга классифицируют одни и те же объекты. Именно эта объективность образов позволяет людям всего мира понимать друг друга.

Характеристики

Список файлов лекций