... ↑
metanymous в посте Metapractice (оригинал в ЖЖ)
Phone Book: G.I.'s Best Friend? ...One that does what our brains do automatically: create models of the world that are constantly updating to reflect our experiences. We maintain a 4D model of the world in our heads and during every waking moment we update it with information from our senses, identifying objects, and reasoning about the relationships among those objects. It works so well in our brains, but how do we make it work in our exploitation systems? Что-то типа непрерывного сбора и обработки информации, воспринимаемой конкретным человеком. За сутки - 400 Тб данных :)
Ну да, в тему. Хорошая/очередная метафора того, что находится в "черном ящике", вход/выход которого исследуют при моделировании. Но, обратите внимание, идея того, что мозг перерабатывает огромную информацию есть только метафора/предположение. Можно спросить себя: а откуда/из чего мы можем знать, что мозг перерабатывает очень много информации?
6 комментариев
сначала старые сначала новые
![[userpic]](http://localhost:4000/images/none.gif)
Можно спросить себя: а откуда/из чего мы можем знать, что мозг перерабатывает очень много информации?
Да разве это много? :)
Важен ведь сам факт сбора того, что заведомо попадает в поле восприятия человека (ну если не брать какие-то экс-сенсорные аспекты :) - возможно, зря, но...). Просто хранить это в типовой цифровой форме сложно - но человек ведь в основном и не хранит, а перерабатывает в реалтайме, да и не так много...
Вон собаки, почти слепые, а быстро носятся-прыгают - и не сталкиваются с препятствиями :)
Да разве это много? :)
Важен ведь сам факт сбора того, что заведомо попадает в поле восприятия человека (ну если не брать какие-то экс-сенсорные аспекты :) - возможно, зря, но...). Просто хранить это в типовой цифровой форме сложно - но человек ведь в основном и не хранит, а перерабатывает в реалтайме, да и не так много...
Вон собаки, почти слепые, а быстро носятся-прыгают - и не сталкиваются с препятствиями :)
Да разве это много? :)
А как/по отношению к чему вы ведете оценку много/мало? Что, разве у мозга есть эээ "приложение" -- кликнул и на интерфейсе появились цифры -- загрузка столько-то и столько-то?
Важен ведь сам факт сбора того, что заведомо попадает в поле восприятия человека (ну если не брать какие-то экс-сенсорные аспекты :) - возможно, зря, но...). Просто хранить это в типовой цифровой форме сложно - но человек ведь в основном и не хранит, а перерабатывает в реалтайме, да и не так много...
Это одна из моделей, по которой мозг принимает и хранит информацию, например, при восприятии. Но есть и другая -- по ней вся иформация остается "там" -- во внешнем мире и из нее мозг только выборочно извлекает/обращается к (инварианты) только тому, что необходимо. А "храниться" информация там же -- во вне. Уже не один раз упоминал интересный всем известный факт -- при сенсорной депривации сознание "обрушивается" и мозг демонстрирует сильнейшую дисфункциональность. То, что после специальной тренировки сенсорная депривация не представляет проблемы объясняется просто -- вместо внешнего мира в этом случае мозг использует опорнодвигательную/мышечную систему, емкости у нее для этого хватает:
Вон собаки, почти слепые, а быстро носятся-прыгают - и не сталкиваются с препятствиями :)
А слух? Даже человек способен к эхолокации.
А обоняние -- собаки способны унюхивать золото в минералах на глубине.
А как/по отношению к чему вы ведете оценку много/мало? Что, разве у мозга есть эээ "приложение" -- кликнул и на интерфейсе появились цифры -- загрузка столько-то и столько-то?
Важен ведь сам факт сбора того, что заведомо попадает в поле восприятия человека (ну если не брать какие-то экс-сенсорные аспекты :) - возможно, зря, но...). Просто хранить это в типовой цифровой форме сложно - но человек ведь в основном и не хранит, а перерабатывает в реалтайме, да и не так много...
Это одна из моделей, по которой мозг принимает и хранит информацию, например, при восприятии. Но есть и другая -- по ней вся иформация остается "там" -- во внешнем мире и из нее мозг только выборочно извлекает/обращается к (инварианты) только тому, что необходимо. А "храниться" информация там же -- во вне. Уже не один раз упоминал интересный всем известный факт -- при сенсорной депривации сознание "обрушивается" и мозг демонстрирует сильнейшую дисфункциональность. То, что после специальной тренировки сенсорная депривация не представляет проблемы объясняется просто -- вместо внешнего мира в этом случае мозг использует опорнодвигательную/мышечную систему, емкости у нее для этого хватает:
Даже в контексте механистической модели тела, оно ух уж как не просто. Опорно-двигательная система человека как механическая система имеет высокую сложность, поскольку для ее достаточно полного описания требуется около 240 механических степеней свободы. При этом точность ориентировки в среднем в суставе составляет около Одной угловой имнуты. Если принять (для оценки) что средний угол поворота в суставе всего не более Десяти угловых градусов, то получается простой комбинаторикой, что тело человека может занимать в пространстве около 10**60 (Десять в шестидесятой степени) различимых положений. Различимых - прежде всего для самого "субстрата". Конечно, система "управления" иерархична, но все же объемы перерабатываемой информации колоссальны. Для справки, число атомов в наблюдаемой части Вселенной оценивается примерно таким же порядком. MetaPhil/ kajhe
http://www.livejournal.com/community/openmeta/13100.html?thread=105004#t105004
Вон собаки, почти слепые, а быстро носятся-прыгают - и не сталкиваются с препятствиями :)
А слух? Даже человек способен к эхолокации.
А обоняние -- собаки способны унюхивать золото в минералах на глубине.
А как/по отношению к чему вы ведете оценку много/мало? Что, разве у мозга есть эээ "приложение" -- кликнул и на интерфейсе появились цифры -- загрузка столько-то и столько-то?
Моя оценка, конечно, крайне субъективна... Но все же - на базе опыта 15 лет программирования приложений иск.интеллекта + последние лет 10 регулярно отслеживаю все новости в этой сфере, и статьи на эти темы пишу.
Модель (которую лично я бы реализовывал при наличии заказчика и необходимости обеспечить среднее качество соответствия - на уровне опыта человека-неэксперта :)
а) перевод изображений в формальное описание (тысячу байтов на изображение - более чем достаточно) - максимум 100 мегабайтов в сутки - описание всего увиденного;
б) обучение программы на базе этих описаний по модели Амосова (которая допускала не только обучение фактам, но и обучение действиям!) - у него была очень простая, но в то же время очень компактная а-ля "нейронная" сеть, хранившая и автоматически классифицирующая понятия, причем по весьма протому алгоритму; - возможно, именно схожими с ней механизмами объясняется способность "перерабатывать" такие объемы информации, как 10**60 - аппроксимация по небольшому набору точек - главное, их правильно выбрать - для этого нужен мета-опыт;
в) прикрепленный к ней какой-нибудь не очень сложный механизм логического вывода.
Проблема скорее всего в быстродействии - не будет пока такая штуковина работать в реальном времени...
А слух? Даже человек способен к эхолокации.
С большой вероятностью глухая и сопливая собака все равно сможет прыгать точно :)
и исключительно за счет слабого зрения. главное, возможно - наличие стереозрения...
Моя оценка, конечно, крайне субъективна... Но все же - на базе опыта 15 лет программирования приложений иск.интеллекта + последние лет 10 регулярно отслеживаю все новости в этой сфере, и статьи на эти темы пишу.
Модель (которую лично я бы реализовывал при наличии заказчика и необходимости обеспечить среднее качество соответствия - на уровне опыта человека-неэксперта :)
а) перевод изображений в формальное описание (тысячу байтов на изображение - более чем достаточно) - максимум 100 мегабайтов в сутки - описание всего увиденного;
б) обучение программы на базе этих описаний по модели Амосова (которая допускала не только обучение фактам, но и обучение действиям!) - у него была очень простая, но в то же время очень компактная а-ля "нейронная" сеть, хранившая и автоматически классифицирующая понятия, причем по весьма протому алгоритму; - возможно, именно схожими с ней механизмами объясняется способность "перерабатывать" такие объемы информации, как 10**60 - аппроксимация по небольшому набору точек - главное, их правильно выбрать - для этого нужен мета-опыт;
в) прикрепленный к ней какой-нибудь не очень сложный механизм логического вывода.
Проблема скорее всего в быстродействии - не будет пока такая штуковина работать в реальном времени...
А слух? Даже человек способен к эхолокации.
С большой вероятностью глухая и сопливая собака все равно сможет прыгать точно :)
и исключительно за счет слабого зрения. главное, возможно - наличие стереозрения...
--А как/по отношению к чему вы ведете оценку много/мало? Что, разве у мозга есть эээ "приложение" -- кликнул и на интерфейсе появились цифры -- загрузка столько-то и столько-то?
--Моя оценка, конечно, крайне субъективна... Но все же - на базе опыта 15 лет программирования приложений иск.интеллекта + последние лет 10 регулярно отслеживаю все новости в этой сфере, и статьи на эти темы пишу.
Хорошо, замечательно, вы специалист в этом. Вы ставите вопрос сразу о написании компьютерных программ? Но моя реплика было направлена в другую сторону.
Модель (которую лично я бы реализовывал при наличии заказчика
Ааа, и вы о том же... вот появится замечательный заказчик и тогда мы развернемся... мечты/грезы стартапа :)
и необходимости обеспечить среднее качество соответствия - на уровне опыта человека-неэксперта :)
а) перевод изображений в формальное описание (тысячу байтов на изображение - более чем достаточно) - максимум 100 мегабайтов в сутки - описание всего увиденного;
Хм, а критерии/модели построения "формального описания" каковы?
б) обучение программы на базе этих описаний по модели Амосова (которая допускала не только обучение фактам, но и обучение действиям!) - у него была очень простая, но в то же время очень компактная а-ля "нейронная" сеть, хранившая и автоматически классифицирующая понятия,
А откуда эти "понятия" берутся?
причем по весьма простому алгоритму; - возможно, именно схожими с ней механизмами объясняется способность "перерабатывать" такие объемы информации, как 10**60 - аппроксимация по небольшому набору точек - главное, их правильно выбрать - для этого нужен мета-опыт;
Нужен мета-опыт эксперта для нахождения "наборов точек"?
в) прикрепленный к ней какой-нибудь не очень сложный механизм логического вывода.
Проблема скорее всего в быстродействии - не будет пока такая штуковина работать в реальном времени...
Т.е. это модель интеллекта? (раз зашла речь об ограничениях по быстродействию :)
--А слух? Даже человек способен к эхолокации.
--С большой вероятностью глухая и сопливая собака все равно сможет прыгать точно :) и исключительно за счет слабого зрения. главное, возможно - наличие стереозрения...
Возможно.
--Моя оценка, конечно, крайне субъективна... Но все же - на базе опыта 15 лет программирования приложений иск.интеллекта + последние лет 10 регулярно отслеживаю все новости в этой сфере, и статьи на эти темы пишу.
Хорошо, замечательно, вы специалист в этом. Вы ставите вопрос сразу о написании компьютерных программ? Но моя реплика было направлена в другую сторону.
Модель (которую лично я бы реализовывал при наличии заказчика
Ааа, и вы о том же... вот появится замечательный заказчик и тогда мы развернемся... мечты/грезы стартапа :)
и необходимости обеспечить среднее качество соответствия - на уровне опыта человека-неэксперта :)
а) перевод изображений в формальное описание (тысячу байтов на изображение - более чем достаточно) - максимум 100 мегабайтов в сутки - описание всего увиденного;
Хм, а критерии/модели построения "формального описания" каковы?
б) обучение программы на базе этих описаний по модели Амосова (которая допускала не только обучение фактам, но и обучение действиям!) - у него была очень простая, но в то же время очень компактная а-ля "нейронная" сеть, хранившая и автоматически классифицирующая понятия,
А откуда эти "понятия" берутся?
причем по весьма простому алгоритму; - возможно, именно схожими с ней механизмами объясняется способность "перерабатывать" такие объемы информации, как 10**60 - аппроксимация по небольшому набору точек - главное, их правильно выбрать - для этого нужен мета-опыт;
Нужен мета-опыт эксперта для нахождения "наборов точек"?
в) прикрепленный к ней какой-нибудь не очень сложный механизм логического вывода.
Проблема скорее всего в быстродействии - не будет пока такая штуковина работать в реальном времени...
Т.е. это модель интеллекта? (раз зашла речь об ограничениях по быстродействию :)
--А слух? Даже человек способен к эхолокации.
--С большой вероятностью глухая и сопливая собака все равно сможет прыгать точно :) и исключительно за счет слабого зрения. главное, возможно - наличие стереозрения...
Возможно.
Вы ставите вопрос сразу о написании компьютерных программ? Но моя реплика было направлена в другую сторону.
Я скорее хотел какую-то возможную модель определить - с кибернетической точки зрения :)
Насчет "у мозга есть эээ "приложение" -- кликнул и на интерфейсе появились цифры" - когда-то начитавшись про DHE, экспериментировал с созданием подобных интерфейсов - ну работает и неплохо... Вы же сами знаете... Кстати, вот сегодня попробую встроить себе такую панель, как в компьютере - "вывод текущей мозговой активности в процентах" :)
Или вы о другом? Я вообще немного туповат, вы не обижайтесь, в случае чего... :(
Ааа, и вы о том же... вот появится замечательный заказчик и тогда мы развернемся... мечты/грезы стартапа :)
Да нет, это скорее печальная едва-ирония... Таких иллюзий уже давно не питаем :)
а) перевод изображений в формальное описание
Хм, а критерии/модели построения "формального описания" каковы?
Ну, в смысле просто выделение пространственных объектов из плоского фона. Стандартное трехмерное векторное описание (двумерно нарисованной растровой модели).
а-ля "нейронная" сеть, хранившая и автоматически классифицирующая понятия,
А откуда эти "понятия" берутся?
Она их сама выявляет! Выделение скрытых связей в больших массивах данных - сегодня эта тема весьма популярна...
аппроксимация по небольшому набору точек - главное, их правильно выбрать - для этого нужен мета-опыт;
Нужен мета-опыт эксперта для нахождения "наборов точек"?
Как правильно расставить минимально необходимое число точек в многомерном пространстве - для аппроксимации промежуточных значений некоторой функции - с заданной точностью - по заданной области этого пространства. При том, что саму функцию/зависимость мы не знаем. Человек: - эксперт по невербальному "знанию" этой функции.
Наверное, как тренер готовит ученика к сложному действию - со стороны отмечает какие-то ключевые "правильные" элементы пространственного движения, чтобы потом собрать из них рекордный результат - с учётом здоровья-экологии и ещё каких-то других факторов. При этом он учит совсем в других терминах, нежели "точка в многомерном пространстве".
Проблема скорее всего в быстродействии - не будет пока такая штуковина работать в реальном времени...
Т.е. это модель интеллекта? (раз зашла речь об ограничениях по быстродействию :)
Модель робота:)
"Робот" должен, используя механизм самообучения, получить опыт человека по действию в спектре ситуаций.
На вход поступает опыт человека в виде видео-аудиозаписей (без кинестетики, что интересно :) - восприятие в разных ситуациях - и робот учится в схожих ситуациях также поступать.
Я скорее хотел какую-то возможную модель определить - с кибернетической точки зрения :)
Насчет "у мозга есть эээ "приложение" -- кликнул и на интерфейсе появились цифры" - когда-то начитавшись про DHE, экспериментировал с созданием подобных интерфейсов - ну работает и неплохо... Вы же сами знаете... Кстати, вот сегодня попробую встроить себе такую панель, как в компьютере - "вывод текущей мозговой активности в процентах" :)
Или вы о другом? Я вообще немного туповат, вы не обижайтесь, в случае чего... :(
Ааа, и вы о том же... вот появится замечательный заказчик и тогда мы развернемся... мечты/грезы стартапа :)
Да нет, это скорее печальная едва-ирония... Таких иллюзий уже давно не питаем :)
а) перевод изображений в формальное описание
Хм, а критерии/модели построения "формального описания" каковы?
Ну, в смысле просто выделение пространственных объектов из плоского фона. Стандартное трехмерное векторное описание (двумерно нарисованной растровой модели).
а-ля "нейронная" сеть, хранившая и автоматически классифицирующая понятия,
А откуда эти "понятия" берутся?
Она их сама выявляет! Выделение скрытых связей в больших массивах данных - сегодня эта тема весьма популярна...
аппроксимация по небольшому набору точек - главное, их правильно выбрать - для этого нужен мета-опыт;
Нужен мета-опыт эксперта для нахождения "наборов точек"?
Как правильно расставить минимально необходимое число точек в многомерном пространстве - для аппроксимации промежуточных значений некоторой функции - с заданной точностью - по заданной области этого пространства. При том, что саму функцию/зависимость мы не знаем. Человек: - эксперт по невербальному "знанию" этой функции.
Наверное, как тренер готовит ученика к сложному действию - со стороны отмечает какие-то ключевые "правильные" элементы пространственного движения, чтобы потом собрать из них рекордный результат - с учётом здоровья-экологии и ещё каких-то других факторов. При этом он учит совсем в других терминах, нежели "точка в многомерном пространстве".
Проблема скорее всего в быстродействии - не будет пока такая штуковина работать в реальном времени...
Т.е. это модель интеллекта? (раз зашла речь об ограничениях по быстродействию :)
Модель робота:)
"Робот" должен, используя механизм самообучения, получить опыт человека по действию в спектре ситуаций.
На вход поступает опыт человека в виде видео-аудиозаписей (без кинестетики, что интересно :) - восприятие в разных ситуациях - и робот учится в схожих ситуациях также поступать.
--Вы ставите вопрос сразу о написании компьютерных программ? Но моя реплика было направлена в другую сторону.
--Я скорее хотел какую-то возможную модель определить - с кибернетической точки зрения :)
Ааа, а я на докибернетическом уровне пытался сориентироваться :)
Насчет "у мозга есть эээ "приложение" -- кликнул и на интерфейсе появились цифры" - когда-то начитавшись про DHE, экспериментировал с созданием подобных интерфейсов - ну работает и неплохо... Вы же сами знаете... Кстати, вот сегодня попробую встроить себе такую панель, как в компьютере - "вывод текущей мозговой активности в процентах" :)
А что же себе не встроить соотвествующий интерфейсик?
Или вы о другом? Я вообще немного туповат, вы не обижайтесь, в случае чего... :(
Я сам такой -- до меня медленно доходит :)
--Ааа, и вы о том же... вот появится замечательный заказчик и тогда мы развернемся... мечты/грезы стартапа :)
--Да нет, это скорее печальная едва-ирония... Таких иллюзий уже давно не питаем :)
А я без всякой печали и иронии такие иллюзии продолжаю питать :)
--а) перевод изображений в формальное описание Хм, а критерии/модели построения "формального описания" каковы?
--Ну, в смысле просто выделение пространственных объектов из плоского фона. Стандартное трехмерное векторное описание (двумерно нарисованной растровой модели).
Понятно.
--а-ля "нейронная" сеть, хранившая и автоматически классифицирующая понятия,
--А откуда эти "понятия" берутся?
--Она их сама выявляет! Выделение скрытых связей в больших массивах данных - сегодня эта тема весьма популярна...
Датамайнинг? Ну и нейронные сети все еще живы.
--аппроксимация по небольшому набору точек - главное, их правильно выбрать - для этого нужен мета-опыт;
--Нужен мета-опыт эксперта для нахождения "наборов точек"?
--Как правильно расставить минимально необходимое число точек в многомерном пространстве - для аппроксимации промежуточных значений некоторой функции - с заданной точностью - по заданной области этого пространства. При том, что саму функцию/зависимость мы не знаем. Человек: - эксперт по невербальному "знанию" этой функции.
Угм, у нас здесь есть такие специалисты еще с советских времен и я с ними, в качестве того подсадного эксперта, общался :)
Наверное, как тренер готовит ученика к сложному действию - со стороны отмечает какие-то ключевые "правильные" элементы пространственного движения, чтобы потом собрать из них рекордный результат - с учётом здоровья-экологии и ещё каких-то других факторов. При этом он учит совсем в других терминах, нежели "точка в многомерном пространстве".
Понял.
--Проблема скорее всего в быстродействии - не будет пока такая штуковина работать в реальном времени...
--Т.е. это модель интеллекта? (раз зашла речь об ограничениях по быстродействию :)
--Модель робота:) "Робот" должен, используя механизм самообучения, получить опыт человека по действию в спектре ситуаций. На вход поступает опыт человека в виде видео-аудиозаписей (без кинестетики, что интересно :) - восприятие в разных ситуациях - и робот учится в схожих ситуациях также поступать.
Да, без кинестетики.
--Я скорее хотел какую-то возможную модель определить - с кибернетической точки зрения :)
Ааа, а я на докибернетическом уровне пытался сориентироваться :)
Насчет "у мозга есть эээ "приложение" -- кликнул и на интерфейсе появились цифры" - когда-то начитавшись про DHE, экспериментировал с созданием подобных интерфейсов - ну работает и неплохо... Вы же сами знаете... Кстати, вот сегодня попробую встроить себе такую панель, как в компьютере - "вывод текущей мозговой активности в процентах" :)
А что же себе не встроить соотвествующий интерфейсик?
Или вы о другом? Я вообще немного туповат, вы не обижайтесь, в случае чего... :(
Я сам такой -- до меня медленно доходит :)
--Ааа, и вы о том же... вот появится замечательный заказчик и тогда мы развернемся... мечты/грезы стартапа :)
--Да нет, это скорее печальная едва-ирония... Таких иллюзий уже давно не питаем :)
А я без всякой печали и иронии такие иллюзии продолжаю питать :)
--а) перевод изображений в формальное описание Хм, а критерии/модели построения "формального описания" каковы?
--Ну, в смысле просто выделение пространственных объектов из плоского фона. Стандартное трехмерное векторное описание (двумерно нарисованной растровой модели).
Понятно.
--а-ля "нейронная" сеть, хранившая и автоматически классифицирующая понятия,
--А откуда эти "понятия" берутся?
--Она их сама выявляет! Выделение скрытых связей в больших массивах данных - сегодня эта тема весьма популярна...
Датамайнинг? Ну и нейронные сети все еще живы.
--аппроксимация по небольшому набору точек - главное, их правильно выбрать - для этого нужен мета-опыт;
--Нужен мета-опыт эксперта для нахождения "наборов точек"?
--Как правильно расставить минимально необходимое число точек в многомерном пространстве - для аппроксимации промежуточных значений некоторой функции - с заданной точностью - по заданной области этого пространства. При том, что саму функцию/зависимость мы не знаем. Человек: - эксперт по невербальному "знанию" этой функции.
Угм, у нас здесь есть такие специалисты еще с советских времен и я с ними, в качестве того подсадного эксперта, общался :)
Наверное, как тренер готовит ученика к сложному действию - со стороны отмечает какие-то ключевые "правильные" элементы пространственного движения, чтобы потом собрать из них рекордный результат - с учётом здоровья-экологии и ещё каких-то других факторов. При этом он учит совсем в других терминах, нежели "точка в многомерном пространстве".
Понял.
--Проблема скорее всего в быстродействии - не будет пока такая штуковина работать в реальном времени...
--Т.е. это модель интеллекта? (раз зашла речь об ограничениях по быстродействию :)
--Модель робота:) "Робот" должен, используя механизм самообучения, получить опыт человека по действию в спектре ситуаций. На вход поступает опыт человека в виде видео-аудиозаписей (без кинестетики, что интересно :) - восприятие в разных ситуациях - и робот учится в схожих ситуациях также поступать.
Да, без кинестетики.