Простыми словами
Дорогие читатели и участники сообщества!
Я сейчас пишу статью, которая посвящена приобретению знаний.
"Приобретение знаний" имеется в виду "интеллектуальными системами", но пока ни о каких конкретных системах речи не идет. Пока тут разговор только о модели человеческой долговременной памяти.
Всё, что будет написано ниже, это не статья, и не черновик статьи, — это, скорее, мысли о том как работает человеческая память.
Я здесь совершеннейший не-специалист.
Поэтому очень прошу: любое ваше мнение для меня важно!
Допускаю с равной вероятностью, что то, что здесь написано:
а) общеизвестно и любой дурак кроме меня об этом знает;
б) полная туфта, и в принципе не содержит рационального зерна;
в) интересно но неверно;
г) верно, но из этого ничего нельзя вывести;
и т.д.
Одним словом, нижайшая просьба прочитать и написать пару слов: не только и не столько выбрать вариант из вышеперечисленных оценок, сколько высказать свое мнение! Просьба как к математикам, так и к психологам и философам, а также ко всем-всем-всем, потому что "проблема", собственно, "общечеловеческая".
Копирайт тут везде мой)))
Стиль ровно такой, какой можно выжать за два часа с чистого листа (то есть будет рихтоваться).
Спасибо!
Warning: текста много.
Приобретение знанийПриобретение знаний
Как человек узнает что-то новое?
Качество усвоения новых знаний напрямую зависит от того, как тесно они связаны с теми знаниями, которые у нас уже имеются. Чем теснее связь, тем больше вероятность того, (вероятность здесь не совсем точное слово), что полученное новое знание запомнится, сохранится в памяти.
Другими словами.
Каждый человек обладает своей моделью мира. Это его представление об объектах реальности (сущностях) и связях между ними.
Пусть модель эта представлена в некотором «материальном» виде: как множество имен объектов с перечисленными свойствами, и множество всевозможных связей между этими объектами.
Если начертить на бумаге схему, получится большой-большой граф, состоящий из огромного количества вершин (понятий, которыми мы обладаем) и помеченных дуг (связей между ними). Про свойства я сейчас нарочно не говорю: к свойствам потом вернемся отдельно.
И вот, представим, что мы узнаем новый объект действительности. Совсем новый, а не что-то дополнительное о старом. То есть в нашем графе для него нет вершины. Вершина создана. Пока она остается изолированной вершиной, нет практически никаких шансов, что это знание «осядет» в долговременную память. Потому что 1) у нас для этого знания нет никаких ассоциаций с тем, что нам уже известно; 2) если таких ассоциаций нет, то наверняка это знание не будет востребовано в дальнейшем (оно из какой-то чуждой нам области действительности). Здесь есть оговорка: если мы начинаем что-то изучать с нуля, и оно нам заведомо понадобится. Тогда, во-первых, наверняка это знание будет запоминаться вновь и вновь, а во-вторых, умный человек так или иначе будет ассоциировать его с тем, что уже знает.
Так вот, что я хочу сказать: чем больше связей у новой вершины со старыми, чем теснее они, тем легче этому знанию интегрироваться в нашу модель мира. Как если бы в ней изначально были пустые места, лакуны, – специально отведенные для этого знания.
Но дело тут не в одном количестве ассоциаций.
Ассоциация может быть даже единственной – главное, чтоб она была достаточно сильной.
А вот теперь пример из жизни.
Встречаются два давних друга, которые не виделись лет десять. И одни другому говорит: вот мой новый телефон: 365-32-17.
Второй отвечает: жаль, записать некуда, а памяти на номера у меня никакой…
Тогда первый говорит: да что ты, это легко! 365 – дней в году; 32 – зуба у человека, 17 – год ВОСР. Вот и всё.
Обычная мнемотехника, которая работает на ассоциациях. И телефон действительно запомнен. Конечно, не во всех случаях бывает так. Вспомним хотя бы «Лошадиную фамилию». Однако же именно ассоциации играют одну из главных ролей в долговременной памяти.
Таким образом, как мы только что увидели, «близость понятий» может быть как естественной, так и искусственной.
Долговременная память устроена таким образом, что не все знания доступны в равной мере. Если представить память в виде аморфной массы, в виде, предположим, океана, то чем ближе к поверхности, тем знание доступнее. А расстояние до поверхности определяется востребованностью знаний на каждый конкретный момент времени. Любое знание, (кроме возможно, повседневно-бытового) – «тяжелое». Оно имеет тенденцию тонуть – опускаться вниз. Просто в силу того, что знание у самой поверхности самое динамичное и всё время замещается и пополняется. Только если всё время пользоваться знанием – активизировать его, т.е. переводить из «нейтрального состояния» в котором оно находится в долговременной памяти, в активное: переносить его в оперативную память, – только тогда оно будет удерживаться на поверхности. Иначе – заместится чем-то более новым и/или востребованным (нужным).
И вот если даже знание было в долговременной памяти и «утонуло», то вероятность выудить его оттуда тем выше, чем больше ассоциированного с ним знания осталось близко к поверхности.
Тогда как за ниточку, по ассоциации, любое знание можно вытащить из самых глубин.
С человеком всё «понятно».
Возможно ли создать искусственную систему, которая хранила бы знания подобным образом. Которая могла бы оперировать такими вот ассоциациями?
Ассоциации не должны быть (как это делается чаще всего) таксономическими, родовидовыми связями, сохраняющими наследование свойств. Это должно быть чем-то совершенно иным!
Вот что я предлагаю.
Я предлагаю взять за основы не имена объектов и связи между ними, а набор всех-всех свойств, с помощью которых мы образуем ассоциации. Под «свойствами» можно в некоторых случаях понимать и сами объекты, а также и события. (Например, кто-то хорошо усвоил теорему Ролля только потому что завалил ее на экзамене! И теперь стоит только вспомнить это злополучный день, как теорема Ролля с доказательством как на ладони!)
Получаем для каждого свойства множество сущностей, которые этим свойством обладают. В каждом таком множестве сущности окажутся проассоциированными друг с другом этим общим свойством.
Например, зеленые попугаи будут ассоциироваться с зелеными автомобилями и зеленой травой и листьями по свойству «зеленый».
Понятно, что каждая сущность попадет в несколько (иногда очень много) таких множеств.
И вот когда мы узнаем о каком-то новом объекте, мы помещаем его сразу во все множества свойств, которыми он обладает.
Тем самым, мы умножаем его многократно (при условии, что между всем копиями этого объекта у нас должно установиться отношение эквивалентности, чтобы мы всегда помнили: речь идет об одном и том же объекте, а не о множестве разных). Чем больше ассоциаций вызывает у нас новый объект, тем больше он размножится, тем в большие места памяти попадет. И даже если потом в одном месте он будет «забыт», всегда можно будет извлечь его из другого места, и воспользовавшись цепочкой эквивалентностей, восстановить образовавшийся «пробел памяти». Может быть, именно от этого человеческая память устойчива…
Понятно, что приведенный выше пример с цветом не совсем показателен. Кластеры, на которые разбиваются объекты по цветам, слишком обширны и разнородны. Однако же многим легко вспомнить автора книги и название, вспомнив цвет обложки!
Как задел на будущее: для создания многочисленных дублей объекта (когда уже речь зайдет о компьютерном представлении) надо будет использовать фрактальную теорию: создать много «маленьких» частей, каждая из которых была бы идентична целому, но занимала бы совсем немного места в памяти (сумма всех таких частей – гораздо меньше, чем одно целое, из которых они составлены). Но это уже потом.
В прошлых своих работах я пыталась моделировать творческое мышление. Здесь об этом речь не идет: просто пусть мы читаем учебник и узнаем то, чего раньше не знали. Или получаем другое, уже готовое, знание. Однако же при рассмотрении творческого мышления такой подход тоже должен сыграть свою роль. Метафорическое мышление, ассоциативное мышление часто помогают открыть что-то новое на основе нестандартного применения старого знания. Здесь как раз и может пригодиться анализ принадлежности объектов к общим множествам.
Итак. Продолжим. Если пока оставить в стороне «силу ассоциаций», «близость», которые мы пока не можем измерять, то пусть пока что ассоциация либо есть либо ее нет. То есть объект либо входит в множество, названное именем данного свойства, либо не входит.
Чем больше ассоциаций, тем, естественно, надежней мы что-то запомнили.
(Объем памяти для этого лишнего запоминания не увеличивается, хотя объект и дробится).
Например, возьмем тот же номер телефона:
365-32-17.
Если человек математик, ему проще запомнить 32 как 2^5, а не как количество зубов. Однако одно не противоречит другому. Значит, число 32 попало у нас уже как минимум в два различных множества, что увеличило надежность запоминания вдвое.
Если мы вдруг забудем про зубы, мы можем вспомнить про 2^5, и тогда можно вспомнить, что и зубов 32! )))
Или наоборот.
Константа е=2,718281828459045…
Это знают почти все, кто так или иначе связан с математикой.
Однако человечество делится на два непересекающихся множества (правда, разбиение не полно): одни выучивают е, используя год рождения Льва Толстого – 1828, другие же наоборот, – год рождения Льва Толстого помнят исключительно благодаря числу е!
Получается, что любому предмету, сущности реального мира, соответствует много одинаковых образов, связанных отношением эквивалентности как между собой так и с самим объектом.
Таким образом, информация обладает повышенной устойчивостью.
Рассмотрим пример, в котором количество свойств будет не слишком большим.
Смоделируем предметную область, состоящую из плоских разноцветных многоугольников.
Будем рассматривать следующие свойства:
1. количество углов;
2. равенство сторон;
3. равенство углов;
4. параллельность сторон;
5. выпуклость;
6. цвет.
Это не значит, что в нашей предметной области 6 множеств. Их гораздо больше:
N= N1+(N1+1)+[N1/2]+ N1+2+N2,
Где первое слагаемое равно количеству множеств, соответствующему разному количеству углов рассматриваемых многоугольников: от 3 до N1-2.
Второе слагаемое показывает сколько сторон в многоугольнике равны (от 2 до N1-2).
Третье слагаемое: количество возможных пар параллельных сторон,
Четвертое: количество равных углов;
Пятое – 2 – отвечает за два множества, образованных по свойству «выпуклость», и наконец, последнее задает разбиение по N2 цветам.
Пусть мы узнаем о существовании объекта «зеленый ромб» (все объекты мы задаем с точностью до преобразования подобия), то есть в нашей модели есть идеальный зеленый ромб (сущность-прототип), который определяется интенсионально: перечнем своих свойств. (Множество свойств в таком пространстве идеальных объектов обязано быть полным).
Тогда наш идеальный ромб разделится на 7 своих частей-дубликатов:
Первая часть войдет в Множество Четырехугольников;
Вторая часть – в Множество Четырех Равных Сторон;
Третья – в Множество Пар Параллельных Сторон;
Четвертая и пятая – в Множество Двух Равных Углов: для одной и другой пары противоположных углов;
Шестая – в Множество Выпуклых Фигур;
Седьмая – в Множество Зеленых фигур.
Для ромба описание явно избыточно, Но не для других плоских фигур.
«Лишняя» информация будет способствовать дополнительной устойчивости.
И тут мы видим, что если перед нами объект «зеленый квадрат», нам никак не отличить его от «зеленого ромба».
Поэтому введем еще одно свойство: количество прямых углов.
Для семейства множеств от 1 до N1 (количество прямых углов для N1-угольников (с возможными самопересечениями)), – зеленый ромб не войдет ни в одно из них!
Тогда, если мы построим модель для зеленого ромба, она будет выглядеть следующим образом:
(«Зеленый ромб» обозначим через: Ei)
Я сейчас пишу статью, которая посвящена приобретению знаний.
"Приобретение знаний" имеется в виду "интеллектуальными системами", но пока ни о каких конкретных системах речи не идет. Пока тут разговор только о модели человеческой долговременной памяти.
Всё, что будет написано ниже, это не статья, и не черновик статьи, — это, скорее, мысли о том как работает человеческая память.
Я здесь совершеннейший не-специалист.
Поэтому очень прошу: любое ваше мнение для меня важно!
Допускаю с равной вероятностью, что то, что здесь написано:
а) общеизвестно и любой дурак кроме меня об этом знает;
б) полная туфта, и в принципе не содержит рационального зерна;
в) интересно но неверно;
г) верно, но из этого ничего нельзя вывести;
и т.д.
Одним словом, нижайшая просьба прочитать и написать пару слов: не только и не столько выбрать вариант из вышеперечисленных оценок, сколько высказать свое мнение! Просьба как к математикам, так и к психологам и философам, а также ко всем-всем-всем, потому что "проблема", собственно, "общечеловеческая".
Копирайт тут везде мой)))
Стиль ровно такой, какой можно выжать за два часа с чистого листа (то есть будет рихтоваться).
Спасибо!
Warning: текста много.
Приобретение знанийПриобретение знаний
Как человек узнает что-то новое?
Качество усвоения новых знаний напрямую зависит от того, как тесно они связаны с теми знаниями, которые у нас уже имеются. Чем теснее связь, тем больше вероятность того, (вероятность здесь не совсем точное слово), что полученное новое знание запомнится, сохранится в памяти.
Другими словами.
Каждый человек обладает своей моделью мира. Это его представление об объектах реальности (сущностях) и связях между ними.
Пусть модель эта представлена в некотором «материальном» виде: как множество имен объектов с перечисленными свойствами, и множество всевозможных связей между этими объектами.
Если начертить на бумаге схему, получится большой-большой граф, состоящий из огромного количества вершин (понятий, которыми мы обладаем) и помеченных дуг (связей между ними). Про свойства я сейчас нарочно не говорю: к свойствам потом вернемся отдельно.
И вот, представим, что мы узнаем новый объект действительности. Совсем новый, а не что-то дополнительное о старом. То есть в нашем графе для него нет вершины. Вершина создана. Пока она остается изолированной вершиной, нет практически никаких шансов, что это знание «осядет» в долговременную память. Потому что 1) у нас для этого знания нет никаких ассоциаций с тем, что нам уже известно; 2) если таких ассоциаций нет, то наверняка это знание не будет востребовано в дальнейшем (оно из какой-то чуждой нам области действительности). Здесь есть оговорка: если мы начинаем что-то изучать с нуля, и оно нам заведомо понадобится. Тогда, во-первых, наверняка это знание будет запоминаться вновь и вновь, а во-вторых, умный человек так или иначе будет ассоциировать его с тем, что уже знает.
Так вот, что я хочу сказать: чем больше связей у новой вершины со старыми, чем теснее они, тем легче этому знанию интегрироваться в нашу модель мира. Как если бы в ней изначально были пустые места, лакуны, – специально отведенные для этого знания.
Но дело тут не в одном количестве ассоциаций.
Ассоциация может быть даже единственной – главное, чтоб она была достаточно сильной.
А вот теперь пример из жизни.
Встречаются два давних друга, которые не виделись лет десять. И одни другому говорит: вот мой новый телефон: 365-32-17.
Второй отвечает: жаль, записать некуда, а памяти на номера у меня никакой…
Тогда первый говорит: да что ты, это легко! 365 – дней в году; 32 – зуба у человека, 17 – год ВОСР. Вот и всё.
Обычная мнемотехника, которая работает на ассоциациях. И телефон действительно запомнен. Конечно, не во всех случаях бывает так. Вспомним хотя бы «Лошадиную фамилию». Однако же именно ассоциации играют одну из главных ролей в долговременной памяти.
Таким образом, как мы только что увидели, «близость понятий» может быть как естественной, так и искусственной.
Долговременная память устроена таким образом, что не все знания доступны в равной мере. Если представить память в виде аморфной массы, в виде, предположим, океана, то чем ближе к поверхности, тем знание доступнее. А расстояние до поверхности определяется востребованностью знаний на каждый конкретный момент времени. Любое знание, (кроме возможно, повседневно-бытового) – «тяжелое». Оно имеет тенденцию тонуть – опускаться вниз. Просто в силу того, что знание у самой поверхности самое динамичное и всё время замещается и пополняется. Только если всё время пользоваться знанием – активизировать его, т.е. переводить из «нейтрального состояния» в котором оно находится в долговременной памяти, в активное: переносить его в оперативную память, – только тогда оно будет удерживаться на поверхности. Иначе – заместится чем-то более новым и/или востребованным (нужным).
И вот если даже знание было в долговременной памяти и «утонуло», то вероятность выудить его оттуда тем выше, чем больше ассоциированного с ним знания осталось близко к поверхности.
Тогда как за ниточку, по ассоциации, любое знание можно вытащить из самых глубин.
С человеком всё «понятно».
Возможно ли создать искусственную систему, которая хранила бы знания подобным образом. Которая могла бы оперировать такими вот ассоциациями?
Ассоциации не должны быть (как это делается чаще всего) таксономическими, родовидовыми связями, сохраняющими наследование свойств. Это должно быть чем-то совершенно иным!
Вот что я предлагаю.
Я предлагаю взять за основы не имена объектов и связи между ними, а набор всех-всех свойств, с помощью которых мы образуем ассоциации. Под «свойствами» можно в некоторых случаях понимать и сами объекты, а также и события. (Например, кто-то хорошо усвоил теорему Ролля только потому что завалил ее на экзамене! И теперь стоит только вспомнить это злополучный день, как теорема Ролля с доказательством как на ладони!)
Получаем для каждого свойства множество сущностей, которые этим свойством обладают. В каждом таком множестве сущности окажутся проассоциированными друг с другом этим общим свойством.
Например, зеленые попугаи будут ассоциироваться с зелеными автомобилями и зеленой травой и листьями по свойству «зеленый».
Понятно, что каждая сущность попадет в несколько (иногда очень много) таких множеств.
И вот когда мы узнаем о каком-то новом объекте, мы помещаем его сразу во все множества свойств, которыми он обладает.
Тем самым, мы умножаем его многократно (при условии, что между всем копиями этого объекта у нас должно установиться отношение эквивалентности, чтобы мы всегда помнили: речь идет об одном и том же объекте, а не о множестве разных). Чем больше ассоциаций вызывает у нас новый объект, тем больше он размножится, тем в большие места памяти попадет. И даже если потом в одном месте он будет «забыт», всегда можно будет извлечь его из другого места, и воспользовавшись цепочкой эквивалентностей, восстановить образовавшийся «пробел памяти». Может быть, именно от этого человеческая память устойчива…
Понятно, что приведенный выше пример с цветом не совсем показателен. Кластеры, на которые разбиваются объекты по цветам, слишком обширны и разнородны. Однако же многим легко вспомнить автора книги и название, вспомнив цвет обложки!
Как задел на будущее: для создания многочисленных дублей объекта (когда уже речь зайдет о компьютерном представлении) надо будет использовать фрактальную теорию: создать много «маленьких» частей, каждая из которых была бы идентична целому, но занимала бы совсем немного места в памяти (сумма всех таких частей – гораздо меньше, чем одно целое, из которых они составлены). Но это уже потом.
В прошлых своих работах я пыталась моделировать творческое мышление. Здесь об этом речь не идет: просто пусть мы читаем учебник и узнаем то, чего раньше не знали. Или получаем другое, уже готовое, знание. Однако же при рассмотрении творческого мышления такой подход тоже должен сыграть свою роль. Метафорическое мышление, ассоциативное мышление часто помогают открыть что-то новое на основе нестандартного применения старого знания. Здесь как раз и может пригодиться анализ принадлежности объектов к общим множествам.
Итак. Продолжим. Если пока оставить в стороне «силу ассоциаций», «близость», которые мы пока не можем измерять, то пусть пока что ассоциация либо есть либо ее нет. То есть объект либо входит в множество, названное именем данного свойства, либо не входит.
Чем больше ассоциаций, тем, естественно, надежней мы что-то запомнили.
(Объем памяти для этого лишнего запоминания не увеличивается, хотя объект и дробится).
Например, возьмем тот же номер телефона:
365-32-17.
Если человек математик, ему проще запомнить 32 как 2^5, а не как количество зубов. Однако одно не противоречит другому. Значит, число 32 попало у нас уже как минимум в два различных множества, что увеличило надежность запоминания вдвое.
Если мы вдруг забудем про зубы, мы можем вспомнить про 2^5, и тогда можно вспомнить, что и зубов 32! )))
Или наоборот.
Константа е=2,718281828459045…
Это знают почти все, кто так или иначе связан с математикой.
Однако человечество делится на два непересекающихся множества (правда, разбиение не полно): одни выучивают е, используя год рождения Льва Толстого – 1828, другие же наоборот, – год рождения Льва Толстого помнят исключительно благодаря числу е!
Получается, что любому предмету, сущности реального мира, соответствует много одинаковых образов, связанных отношением эквивалентности как между собой так и с самим объектом.
Таким образом, информация обладает повышенной устойчивостью.
Рассмотрим пример, в котором количество свойств будет не слишком большим.
Смоделируем предметную область, состоящую из плоских разноцветных многоугольников.
Будем рассматривать следующие свойства:
1. количество углов;
2. равенство сторон;
3. равенство углов;
4. параллельность сторон;
5. выпуклость;
6. цвет.
Это не значит, что в нашей предметной области 6 множеств. Их гораздо больше:
N= N1+(N1+1)+[N1/2]+ N1+2+N2,
Где первое слагаемое равно количеству множеств, соответствующему разному количеству углов рассматриваемых многоугольников: от 3 до N1-2.
Второе слагаемое показывает сколько сторон в многоугольнике равны (от 2 до N1-2).
Третье слагаемое: количество возможных пар параллельных сторон,
Четвертое: количество равных углов;
Пятое – 2 – отвечает за два множества, образованных по свойству «выпуклость», и наконец, последнее задает разбиение по N2 цветам.
Пусть мы узнаем о существовании объекта «зеленый ромб» (все объекты мы задаем с точностью до преобразования подобия), то есть в нашей модели есть идеальный зеленый ромб (сущность-прототип), который определяется интенсионально: перечнем своих свойств. (Множество свойств в таком пространстве идеальных объектов обязано быть полным).
Тогда наш идеальный ромб разделится на 7 своих частей-дубликатов:
Первая часть войдет в Множество Четырехугольников;
Вторая часть – в Множество Четырех Равных Сторон;
Третья – в Множество Пар Параллельных Сторон;
Четвертая и пятая – в Множество Двух Равных Углов: для одной и другой пары противоположных углов;
Шестая – в Множество Выпуклых Фигур;
Седьмая – в Множество Зеленых фигур.
Для ромба описание явно избыточно, Но не для других плоских фигур.
«Лишняя» информация будет способствовать дополнительной устойчивости.
И тут мы видим, что если перед нами объект «зеленый квадрат», нам никак не отличить его от «зеленого ромба».
Поэтому введем еще одно свойство: количество прямых углов.
Для семейства множеств от 1 до N1 (количество прямых углов для N1-угольников (с возможными самопересечениями)), – зеленый ромб не войдет ни в одно из них!
Тогда, если мы построим модель для зеленого ромба, она будет выглядеть следующим образом:
(«Зеленый ромб» обозначим через: Ei)
@темы: Искусственный интеллект, Amicus Plato
-
-
25.01.2008 в 14:55Но мне кажется, человек использует для запоминания не только ассоциативность. Как нам удалось запомнить, что в году 365 дней?
И мне не совсем понятно, зачем создавать искусственную систему, которая будет хранить информацию столь неоптимальным образом - многократно размножая данные об объектах? В случае с человеком-то ясно: человек забывчив. А в случае искусственной системы? устойчивость к отказам блоков памяти? ассоциативный поиск?
-
-
25.01.2008 в 21:49дело в том, что человек резко выигрывает у машины за счет "распараллеливания поиска"
У человека идет неглубокий и быстрый параллельный поиск вширь, а у компьютера пошаговый последовательный поиск вглубь.
Если информацию "растиражировать" и искать ассоциативно — это уже совсем иное дело...
Кроме того, база здесь обширная.
Если принять как факт (а вроде бы уже все сошлись, что так, и я об этом здесь писала), что память в мозгу нелокализована, более того распределена подобно изображению на голографической пленке: куда ни кинь — всюду "память обо всём" (ну, если хочешь, я поищу прямо здесь: должны быть куски моих прошлых статей)...
Вот я и пытаюсь приблизить это хоть как-то.
1) Повышается надежность и устойчивость к повреждениям.
2) Искусственная система хоть и не забывчива, но думает она плохо. Вычисляет хорошо, а со всем остальным у нее большие проблемы. Экспертные системы дышат на ладан, об интеллектуальных (в буквальном смысле) роботах уже и не вспоминают.
Одним словом, есть несколько формальных аппаратов для представления знаний. Самые распространенные (три штуки) — это продукционные модели, фреймы и семантические сети.
Продукционная модель — это некоторая база правил типа: "Если..., то...".
Эксперт рассказывает инженеру по знаниям все причинно-следственные связи своей предметной области. Инженер по знаниям делает такую базу правил, а потом по ней можно делать прямой и обратный вывод: от причины к следствиям и назад.
Фреймы — это целые ментальные конструкции: для каждой "сущности" строится ее фрейм. Например сущности "Студент" будет соответствовать фрейм "Студент" со слотами (Дырки такие, куда попадают свойства с их значениями) "Возраст = 17-90", "Образование = (не меньше "Неоконченное высшее"), и т.д. Из фреймов выстраивается иерархия. Например уровнем выше фрейма "Студент" будет стоять фрейм "Человек", а уровнем ниже "Заочник" )))
Семантические сети — это такие ориентированные графы, вершины которых — объекты действительности, а дуги — отношения между ними.
Всё это я чуть утрирую, но смысл таков.
Все модели зарекомендовали себя в некоторых областях весьма положительно, но каждая содержит кучу недостатков.
То есть я к чему.
Это не просто плод моей буйной фантазии. Проблема моделирования знаний вполне актуальна.
И мне кажется, чем ближе к "естеству, тем логичнее".
А механизм дублирования я продумаю: тут и голография должна пригодиться и фракталы.
Объем памяти не должен заметно увеличиться.
А что в году 365 дней — так это я скажу! "Повторенье — мать ученья!" Этого еще никто не отменял. Если одно и то же всё время вытаскивать из долговременной памяти в оперативную, оно вызубрится... Нейронные дорожки прокладываются к таком знанию напрямую )))
-
-
25.03.2008 в 21:17Собственно, вопрос: не могли бы Вы раскрыть тему машинного представления?
Поясню, почему вопрос задан: мне, в принципе, несколько странно читать о сохранении объекта в памяти. Не знаю насчет теорий, но мне кажется, что объекты как таковые в человеческой памяти и не сохраняются. То, что мы называем ромб ромбом - это всего лишь еще одно свойство фигуры - название. Вообще, мне видится этакая база данных, состоящая из различных таблиц, подразумевающих под собой свойства (вообще все) хранятся названия предметов, плюс таблиц, подразумевающих под собой собственно предметы. В первых таблицах хранятся названия объектов, обладающие указанным свойством (для каждой таблицы свое), во вторых - свойства, которым обладает каждый объект. По сути, в каждой таблице-свойстве хранятся ссылки (пойнтеры, указатели, как удобнее) на все таблицы-объекты, этим свойством обладающие, а в каждой таблице-объекте - ссылки на все таблицы-свойства, которыми обладает объект, описанный таблицей. Тогда идентификация объекта будет заключаться сначала в выяснении списка его свойств, а затем в поиске одного и того же (или наиболее часто встречающегося) объекта в таблицах-свойствах.
Прошу прощения, что сумбурно, но уж как есть.
-
-
27.03.2008 в 11:06идея с таблицами у меня не возникала!
Спасибо ))
Надо будет подумать...
По крайней мере математический аппарат уже будет готов: реляционная алгебра и реляционное исчисление.
Только всё-таки мне кажется, что это не сможет приблизить нас к "ассоциативному выводу". К тому, что называется "поиском вширь".
Тогда идентификация объекта будет заключаться сначала в выяснении списка его свойств, а затем в поиске одного и того же (или наиболее часто встречающегося) объекта в таблицах-свойствах.
Вот именно это как раз клеймят все когнитивные психологи, уверяя, что человеку свойственно мгновенное узнавание с одной стороны, и целостное восприятие с другой — без разбиения на признаки.
То есть (насколько я это понимаю — я, к сожалению, когнитивную психологию знаю лишь на любительском уровне) у человека первично синтетическое мышление. А анализом он занимается только если ему это специально зачем-то нужно.
То есть например, вы узнаете мгновенно своего друга на улице потому что у вас в памяти сидит готовый гештальт. А вот если я вас спрошу, какого цвета у него глаза, какой длины волосы, длинный ли у него нос — вам придется как раз и совершить некоторый анализ, то есть разбить целостный образ на ряд свойств.
Я же пытаюсь создать нечто (пока не знаю, нужно ли это на практике — чисто абстрактные построения), подобное человеческой памяти, а не просто аппарат, способный запоминать...
К тому же если не хранить эти самые "гештальты", то очень сложно будет для каждого объекта задать полный набор атрибутов. А ведь это будет принципиально важным.
-
-
27.03.2008 в 20:03-
-
27.03.2008 в 20:15есть такое дело как "сольфеджио", ну там люди занимаются типа изучением музыкального языка... и все такое прочее..., наряду с этим обучающиеся получают навыки определения на слух, гармоний аккордов и распознованиюступеней (нот) в гаммах... на одном из занятий у меня случился приступ абсолютного слуха...
Проблема заключалась в том, что при выполнении такого задания испытуемый, должен назвать НЕ НОТУ а номер ступени (которых соответственно 8 кажется)....У меня назвать номер ступени, совершенно не получалось... потому, что смне было слышно, звук, а распознать какая там ступень в гамме - ни в какую... Соответственно я называла, что это за звук, но не требуемое
Подобных этому случаев не помню, или просто не обращала внимание...
Так вот к чему я.... этот случай как раз иллюстрирует выполненая идентификация свойств.... но не № ступени в гамме, то есть поиске одного и того же (или наиболее часто встречающегося) объекта в таблицах-свойствах. точно.... здесь в качестве таблицы-свойства - № ступени в гамме
-
-
27.03.2008 в 21:19ну ты и загнула )))
Но всё-таки мне не кажется, что у нас в мозгах таблицы.
Это относится к тому, что я писала про синтез и анализ.
У нас в памяти полный синтез, пока нам для каких-то своих целей не приходится решать задачу анализа (определять ступень у тебя)
-
-
27.03.2008 в 21:25Мгновенное узнавание и целостное восприятие я бы связал с тем, что мозг человека - не процессор x86 на бинарной логике. К человеческому мозгу больше приближен процессор квантовый, первый экземпляр которого, кстати, был создан (не анонсирован, а создан, как рабочий экземпляр) уже больше года назад. А особенностью квантовых вычислений (одной из), насколько я помню, является параллельное выполнение многих операций (не вытесняющая многозадачность современных бинарных вычислений, а, скажем так, истинная многозадачность). Таким образом, всего лишь за два-три такта (или два-три шага работы программы "узнавания") такой процессор сможет как получить список свойств со всех источников ввода (органов чувств, если говорить о биологическом организме), так и произвести выборку по всем таблицам свойств, идентифицировав объект. Причем, что интересно, так как квантовые вычисления не являются точными, строго говоря, а решение всегда выглядит как "с вероятностью такой-то ответ равен тому-то", то квантовый компьютер вполне по-человечески сможет "обознаться".
Относительно гештальта - когда психологи ответят на вопрос, в каком виде гештальт хранится в голове человека, я им поверю. Пока же я склонен исходить из того, что объекты действительно анализируются по своим свойствам (а свойства в данном случае - это информация, полученная с органов чувств, и результат ее первичной обработки), просто в лучших традициях ООП наше сознание ограждается от всего этого гигантского потока информации. Извините, но у меня бы голова лопнула, если бы при встрече друга (и не только друга, но и при появлении в области видимости любого объекта) в моей голове проносились бы мысли о его идентификации. А так получается, что все расчеты производятся моментально той частью мозга, в которую лично я доступ имею только через определенный интерфейс "запрос-ответ" (будь то запрос на идентификацию "вон того объекта в кожаном пальто" или получение свойств "какой же длины в дюймах нос у Васи?").
-
-
27.03.2008 в 22:37О, квантовый процессор это, как мне кажется, воплощенная в жизнь идея Роджера Пенроуза! Он говорил, что феномен сознания, похоже, основывается на явлении квантовой редукции. Я эту мысль тут и в хвост и в гриву эксплуатирую, но без всякого толка ((((
А относительно гештальта позвольте вам не позволить.
Я (тут, конечно только лично про себя говорю) например, всегда очень сильно задумываюсь, когда меня спрашивают, сколько дюймов нос у Васи. И даже куда более элементарные вопросы повергают меня в ступор.
Я не помню деталей.
Допускаю просто, что у всех восприятие разное, и тогда о какой-то общей концепции говорить бессмысленно.
Но я точно знаю, что лично мне приходится прилагать усилия, чтобы из общего выделить частное.
***
Хотя, блин, я же сама читала, что действительно есть люди с разным восприятием: с целостным восприятием, восприятием на уровне свойств и на уровне деталей. У каждого есть свои плюсы и минусы...
Что ж это получается?
Унифицированного вообще ничего нет?
-
-
27.03.2008 в 22:52блин... ну ты выдала...я в этом никогода не сомневалась...даже твои алгоритмы...ИМХО - выполняются с вероятностью, определяемой полем (множеством) объектов (или четотам еще) скоторыми ты работаешь и их свойствами... и связями между ними.... если одна из этих категорий будет отсутствовать так
хрен жеврядли они работать будут...Я думаю в мире, нет в МИРЕ унификации.... но только такая кая-то ну размытая, штоли... в границах... шаг в лево, шаг в право..... а аутентичные объекты ну и субъекты отсутствуют...а эта самая размытость и даёт возможное многообразие.... при сочетаниях
-
-
27.03.2008 в 23:19Вы эту общую концепцию уже описали в исходном сообщении, как мне кажется. В том, какими понятиями удобнее оперировать человеку, виноват так называемый "склад ума". А он, в свою очередь, зависит от того, какими понятиями этот конкретный человек оперирует чаще всего, а значит, какие ассоциативные связи более всего развиты. Отсюда и получается, что в течение жизни человека унифицированная система постепенно сама оптимизируется под определенные задачи. Попробую развить свою мысль на примере "носа Васи":
Допустим, у нас такое спросили. Если мы этого не помним - значит, у нас для объекта "Вася" не задано свойство "длина носа", либо не выражено числовыми единицами. Поэтому мы пытаемся получить эти данные из косвенных источников. Если мы этого Васю уже видели, то мы помним, как он выглядит. В таблице "Вася" есть указание на свойство "Визуальный образ" (как оно хранится, мне представить сложно, но уж явно не как 3D-модель или растровая картинка-фотография). Скорей всего, там как минимум есть еще и карта "удаления" - мы же всегда помним, что было дальше, а что ближе на конкретной местности. Из этого мы можем получить примерную длину носа Васи. После этого в таблице "Вася" добавляется еще одна строка, и в нее заносится указатель на таблицу-свойство "Длинный нос", "Короткий", или "Отсутствует" (может, Вася - не человек, хе-хе-хе
Если же задан вопрос именно про "сколько в дюймах", то тут задержки в выдаче ответа могут быть обусловлены спецификой хранения именно числовой информации.
ЗЫ надеюсь, мне не нужно писать в каждом посте, что это исключительно in my humble opinion, и что на последнюю инстанцию я не претендую и претендовать не собираюсь? =)
-
-
27.03.2008 в 23:39Но всё-таки мне не кажется, что у нас в мозгах таблицы.
Однако в качестве графа Вы вполне знания представляете. Я, пожалуй, рисовать не буду, можете сделать это сами для наглядности. Возьмем лист бумаги, поделим пополам. В одной половине поставим несколько точек - это будут таблицы-объекты. Во второй аналогично - это будут таблицы-свойства. От каждой точки-таблицы-объекта рисуем несколько стрелочек-векторов к какой-то части точек-таблиц-свойств. Эти вектора - и есть указатели, записи в таблице-объекте. Точно так же можно сделать с каждой точкой, будь оно объектом или свойством. Получаем все тот же граф, просто направленный. Таблицы (да и графы, которые обычно списком векторов описывают, кстати, тоже) - это именно машинное представление. Множество таблиц и граф - одна и та же модель, просто представленная по-разному. А у нас в голове то, что Вы представляете, как вектор между вершинами графа, а я представляю, как указатель из одной таблицы в другую - это группа нейронных связей.
-
-
28.03.2008 в 10:50и чего ты ржёшь? ))
если бы не было вообще никакой унификации, не было бы понятия "разделяемая реальность". Каждый бы закуклился в своем солипсистском коконе.
Что-то общее всё-таки есть, и отсюда надо плясать.
Black_Diver
ЗЫ надеюсь, мне не нужно писать в каждом посте, что это исключительно in my humble opinion, и что на последнюю инстанцию я не претендую и претендовать не собираюсь? =)
Так это как раз у вас в подписи написано )))
Воспринимаю всё as is)))
То есть на самом-то деле большое спасибо за все замечания!
Я дискутирую только ради того, чтобы выяснить все свои "неясности".
То есть я в полном восторге от идеи интерфейса "запрос-ответ" и блокировки самих процессов для осознанного восприятия.
Но мне всё равно упрямо кажется, что что-то здесь нечисто.
Полный перебор по таблицам, даже если там какой-нибудь супер-SQL, — процесс долгий. Никак не мгновенный. Пусть там даже на квантовом уровне идет распараллеливание. Понятие флопс есть и для мозгов и величина эта хоть и велика, но конечна.
Плюс к тому, ОТКУДА мы знаем, что видя встречного человека на улице нужно искать все свойства Васи, а не Пети?
Получается есть какая-то характеристическая величина — отличительный признак. Да? Если мы видим его, он у нас формирует множество (ассоциацию) только тех, кто этим признаком обладает, и тем самым сужает нам поиск на порядок порядков.
А потом уже по второстепенным-третьестепенным признакам быстренько оставляем кандидатов или 0 или 1.
Оооо...
Если сказать психологам, что гештальта не бывает, лучше самому покончить с собой каким-нибудь гуманным способом
-
-
28.03.2008 в 14:19Извините, не понял? Что такое flops, я знаю, но слабо представляю, как это понятие можно применить к человеческому мозгу, и тем более, как посчитать.
Про узнавание и поиск в памяти попробую ответить дня через три - сейчас отъезжаю из мест с Глобальной Паутиной дня на три, времени подумать и расписать нету. =)
-
-
28.03.2008 в 14:27я читала статьи, в которых фигурировали конкретные числа для количества элементарных операций в секунду, производимых мозгом.
Насчет "плавающей точки", я конечно, погорячилась, — может они не flops называются (но по-моему и терминология там употреблялась та же!)
За всё остальное — спасибо ))))
-
-
28.03.2008 в 15:43-
-
28.03.2008 в 20:57сами таблицы по идее практически бесконечны!
А распараллеливать я не умею ((((((
-
-
29.03.2008 в 00:35Все в жизни конечно. Да и кажется мне, что каждая ячейка хранилища человеческого мозга (если можно так выразиться) умеет не только хранить данные, но и кое-как их обрабатывать. То есть даже эта способность к обработке заложена в самой природе хранения. Поэтому чем больше хранящейся в памяти информации, тем больше обрабатывающих ее элементов, и скорость выборки почти не снижается.
Наверное, если совсем грубо, то можно привести такой пример.
Представим себе память в виде нескольких слоев, каждый слой — клетчатая пластина из светофильтров (в каждой клетке — светофильтр); входные данные — это световой поток определенного цвета, а результат обработки — интенсивность света, прошедшего через все пластины.
Вот, например, человек хочет узнать, Вася Иванов перед ним или нет. Он берет пластину, на которой записаны повадки различных людей, поверх нее кладет пластину, на которой записаны черты лица, поверх — еще пластину с тембром голоса, пластину с манерой одеваться и так далее... и светит на этот бутерброд лучом заданного цвета. Часть клеток первой пластины не пропустит этот цвет; то, что осталось, будет дополнительно фильтроваться второй пластиной; затем часть оставшихся квадратиков света будет отсеяна третьей пластиной, и так далее. А в самом конце мы поставим линзу, которая сфокусирует все клеточки, оставшиеся светлыми, в одну точку, в которой будет уже легко измерить освещенность и решить, насколько этот субъект похож на Васю Иванова.
Причем сколь бы ни были велики эти самые пластины, сколько бы ни было в них клеточек — скорость обработки будет одинакова, поскольку свет падает одновременно на все клетки пластины. Параллелизм.
Другое дело, что мозг, как я предполагаю, оперирует таким количеством трудно формализуемых микропонятий, что никакая SQL-таблица этого не выдержит, а если бы и выдержала, то непонятно, кто бы взял на себя труд эту таблицу заполнять.
-
-
29.03.2008 в 00:50сегодня Вася НЕ ТАКОЙ как вчера... есть точка отсчета Вася №0 насколько этот субъект похож на Васю Иванова... Васи получатся разные...
Amicus Plato а живые и не живые объекты идентифицируются одинаково?
-
-
29.03.2008 в 00:54-
-
29.03.2008 в 01:03Если человеки, могут оценивать (определять, распозновать и тыпы) объекты... значит мозК....проводя идентификацию выстраивает закон по которому происходят вероятные изменения на каждое фиксируемое личностью явление
Тогда КАК выявляются вероятности... - соответствием (количеством или качеством соответствий) свойств?
-Кода говорят "я тебя не узнал(а)" ... значит механизм построения закономерности изменений не сработал?
-
-
29.03.2008 в 01:10Скажем, за прошедшие годы Вася располнел, заметно полысел, сменил стиль одежды, и у него морщины, но тем не менее по манере улыбаться и по каким-то еще малозаметным признакам мы понимаем, что это все-таки Вася. Узнают ведь вопреки изменениям, а не благодаря им.
А если «я тебя не узнал» — значит, в памяти лежал совсем другой образ. Возможно, он был искажен.
-
-
29.03.2008 в 16:48Про пластины великолепнейший пример!!!
Я же несколько лет только этим и пыталась заниматься: представить модель как слои голографической пленки. Где всё отображается на всё. Полная нелокальность.
Только я с несколько другой стороны к этому подходила.
Я "фильтровала" знания, хранящиеся в памяти, применительно к каждой задаче. То есть искала механизм выбора только релевантных знаний. И именно оперировала слоями (как срезами реальности, отвечающими за некоторые области знаний).
А в качестве примеров рассматривала (на докладах особенно это удобно), слои ГИС-системы: 1) из всего изобилия мы выбираем только нужные, чтобы не создавать зашумления, и 2) сколько бы мы ни наложили друг на друга, в итоге мы видим результат как один слой.
То есть, пункт первый удобен для поиска, а пункт второй (для него нужно делать спец. операцию слияния слоев) приведет (возможно) к появлению новых знаний о новых закономерностях, которые без этого слияния было проследить невозможно.
Я понимаю, что немножко сейчас не в ту степь горожу, но это я именно для творческого мышления пыталась такое сформулировать.
(И до сих пор в эту сторону копаю, просто медленно...((( )
*И всегда мне на докладах говорили, что ГИС работают не так
Приходилось оправдываться и говорить, что дело не в них самих )))
chebur12
погоди мне динамику навязывать.
дай со статикой разобраться....
Я и так не знаю, что делать...
Вот, метрику придумываю на пространстве объектов, исходя из мощности множеств ассоциаций, в которые они входят.
Что-то пока косо получается.
Может правда вместо теоретико-множественного подхода применить реляционную алгебру?
-
-
31.03.2008 в 00:21Плюс к тому, ОТКУДА мы знаем, что видя встречного человека на улице нужно искать все свойства Васи, а не Пети?
А мы еще не знаем, что это Вася или Петя. Мы определяем свойства пока неизвестного нам объекта, по этим свойствам производим выборку, и узнаем с какой-то долей вероятности, что этот объект - Вася. Или Петя. =)
Он берет пластину, на которой записаны повадки различных людей, поверх нее кладет пластину, на которой записаны черты лица, поверх — еще пластину с тембром голоса, пластину с манерой одеваться и так далее... и светит на этот бутерброд лучом заданного цвета. Часть клеток первой пластины не пропустит этот цвет; то, что осталось, будет дополнительно фильтроваться второй пластиной; затем часть оставшихся квадратиков света будет отсеяна третьей пластиной, и так далее. А в самом конце мы поставим линзу, которая сфокусирует все клеточки, оставшиеся светлыми, в одну точку, в которой будет уже легко измерить освещенность и решить, насколько этот субъект похож на Васю Иванова.
Поправьте меня, но кажется мне, что каждая пластина - это квантовая ячейка с N состояний (кубитом ее язык из-за этих самых N состояний назвать не поворачивается). А весь алгоритм - это почти что программа для квантового процессора как раз.
ищет в действительности уже знакомые элементы
Какая знакомая мысль. =) Я, правда, механизм узнавания, скажем, лица, представлял для себя как опознавание по каким-то опорным точкам. Возможно, что и образ полностью и не хранится, а запоминаются только какие-то характерные черты. Шрам, улыбка, глаза и т.п. Кстати, где-то читал, что когда-то сыщики находили изменивших внешность преступников потому, что инстинктивно те меняли внешность на прямо противоположную. То есть даже здесь наблюдается гибкость человеческого разума: ведь это уже поиск "от противного".
-
-
31.03.2008 в 19:26с возвращением ))))))
я тут искала информацию совсем на другую тему, но нашла картинку, в которой нарисовано, где хранятся гештальты)))
Они все сидят в правом полушарии....
Я-то как раз и пыталась придумать нечто, такую модель, которая путем вот тех самых ассоциаций могла бы совмещать в себе свойства как левополушарных так и правополушарных механизмов...
То есть хранить необъяснимые вещи и уметь ими каким-то образом пользоваться....
Я, правда, механизм узнавания, скажем, лица, представлял для себя как опознавание по каким-то опорным точкам.
Думаете всё-таки, что человек действует как программа по распознаванию образов?
А может есть какие-то паттерны, на которые накладывается восприятие?
*И вообще вопрос более принципиальный: моделируемо ли правополушарное мышление?
(Даже несколько вопросов)))))
2) Нужно ли его моделировать: играет ли оно роль в мышлении (в том же узнавании, в выявлении ассоциаций?)
3) "Творческое мышление" алгоритмизируемо? Оно осуществляется левым полушарием? Или правым?
-
-
01.04.2008 в 09:26-
-
02.04.2008 в 10:25Но однако же я хочу всё-таки еще раз сказать, что по моим наблюдениям (конечно, ни на что не претендующим) целостное восприятие и синтетическое мышление — это нечто первичное.
То есть сначала мы узнаем что-то "в общем", а потом уже расчленяем на свойства. Или, если такой надобности нет, то не расчленяем.
Опять же, может, это сугубо мое индивидуальное восприятие...
"Но куда меня деть?" Я ведь есть...