Sepatah kata tentang proses, atau sedikit tentang kita semua .
Kelanjutan pemikiran tentang topik kecerdasan baik alami maupun buatan (AI), Bagian Pertama
Pertanyaan untuk ditimbun kembali: Apakah orang tersebut tinggal sekarang? Tidak, ketika kita berjalan di jalan dan langsung merenungkan dunia di sekitar kita, kurang lebih kita bertindak realtime... Meskipun pada kenyataannya - selama apa yang kita lihat melewati mekanisme pengenalan/klasifikasi yang biasa - semua ini akan terjadi baru-baru ini, tetapi tetap saja masa lalu. Itu. apakah seseorang hidup di masa lalu?
Misalnya: Anda sedang berjalan di jalan dan melihat seekor anjing. Atau mobil. Bagaimanapun, jika kita berbicara tentang momen, informasi ini sudah ketinggalan jaman. Jika kita beroperasi dengan data yang telah melewati semua mekanisme kognitif kita (dan otak bukanlah kalkulator tercepat!), kita tidak akan bisa mengimbangi dunia! Anjing akan menyerang atau, sebaliknya, melarikan diri, dan keinginan Anda untuk menepuk belakang telinga akan tetap tidak terpenuhi, dan mobil akan menabrak Anda atau lewat, meskipun mobil inilah yang ingin Anda “tangkap”.
Tapi syukurlah hal itu tidak terjadi, dan inilah alasannya: otak bekerja secara berbeda. Satuan persepsi bukanlah suatu objek, atau bahkan sekumpulan objek, melainkan proses. Anjing itu sedang berlari. Kepadamu atau darimu. Atau dia tidak lari, tapi berbaring, misalnya. Mobil juga dalam keadaan diam (di tempat parkir), atau bergerak ke arah tertentu. Dalam semua kasus, Anda melihat suatu proses yang berlangsung dari waktu ke waktu dan, karenanya, memiliki perkembangan tertentu di masa depan. Ketika saya mengatakan bahwa kita memandang peristiwa-peristiwa terjadi dalam waktu, ini bukanlah sebuah kiasan. Lakukan percobaan - ambil selusin foto (yaitu potret kenyataan) dan jelaskan apa yang Anda lihat. Di sini ada beberapa orang dalam satu ruangan, mereka bertengkar, atau di sini ada seseorang yang berjalan di jalan, atau di sini sedang duduk menonton TV, dan di sini ada orang lain yang sedang membaca buku. Ini semua adalah proses yang diperpanjang dalam waktu! Anda menganggap snapshot sebagai sesuatu yang memiliki ekstensi. Anda tidak tahu cara melakukannya dengan cara lain, karena begitulah cara kerja otak: otak dilatih untuk mengenali proses, dan bukan objek terisolasi di atas panggung. Sama seperti bukan mata-hidung-mulut, tapi wajah secara keseluruhan (halo, jaringan saraf konvolusional).
Dunia terdiri dari proses, bukan objek. Jika saya bertanya kepada Anda apa itu яблоко, maka kebanyakan orang dewasa akan mengatakan demikian buah, dan anak-anak - apa itu? makanan. Namun keduanya merupakan gambaran proses, karena yang pertama berarti apel ini tumbuh di pohon, dan berfungsi sebagai pohon untuk reproduksi, dan yang kedua adalah pohon itu bisa dimakan. Tidak satu pun atau yang lain yang dikaitkan dengan ciri-ciri langsung sebuah apel - bentuk, warna, ukuran... Karena ciri-ciri tersebut memungkinkan identifikasi, tetapi tidak memungkinkan penggunaan, atau pemahaman di mana ia digunakan di dunia luar, yaitu. mendefinisikan prosesnya.
Jika kita mengambil perdebatan tipikal tentang hakikat waktu, maka postulat klasiknya adalah tentang kekekalan masa lalu (di luar konteks perjalanan waktu), pentingnya masa kini (hanya ada sesaat... 😉), dan masa depan yang belum ada, artinya bisa diubah. Ketika kita berbicara tentang realitas obyektif, mungkin saja memang demikian. Namun, seseorang hidup dalam model dunianya sendiri yang subjektif, dan di sana segala sesuatunya justru sebaliknya!
Masa lalu tidak bisa diubah seperti yang kita inginkan. Terus-menerus menerima informasi baru, seseorang membangun kembali masa lalu untuk menghilangkan kontradiksi (Anda mengira Pyotr Stepanych ada di simposium, dan dia keluar dari klub tari telanjang... Ini berarti tidak ke mana-mana, dia, sang penghibur, tidak pergi dan sama sekali... ). Pada saat yang sama, masa depan subjektif Anda adalah konstan dalam banyak aspek (apa pun itu, pada hari Jumat saya minum bir dan sepak bola!). Selain itu, dengan memiliki tujuan tertentu di masa depan, Anda tidak hanya membangun rantai proses dalam urutan terbalik (Untuk menjadi direktur sebuah perusahaan besar, Anda harus lulus dari universitas bergengsi dengan ijazah, untuk ini Anda harus mendaftar terlebih dahulu, untuk ini Anda harus lulus Ujian Negara Bersatu dengan baik, dan pelajari pekerjaan rumah Anda!), tetapi kemungkinan besar juga dalam proses ini Anda akan kembali ke masa lalu (Bukankah kita punya teman/kenalan yang kini sudah bangkit dan punya koneksi serta bisa membantu anak masuk universitas?) - mengapa tidak melawan emosi? 😉
Namun, saya ngelantur sedikit. Tetap saja, hal utama yang ingin saya fokuskan adalah proses. Saya sangat yakin bahwa potensi AI tidak boleh dilatih melalui foto atau bahkan video. Jaringan konvolusional memiliki dua tingkat (minimum) - dan sebenarnya ini adalah dua jaringan yang berbeda: satu dilatih untuk menemukan pola grafik tertentu dalam gambar mentah, yang kedua berhubungan dengan keluaran dari yang pertama - yaitu. dengan informasi yang sudah diproses dan disiapkan. Agar berhasil berinteraksi dengan dunia AI, hal yang sama diperlukan: pada tingkat tertentu (bukan yang pertama) harus ada jaringan yang menerima masukan berupa peta proses yang berlangsung dari waktu ke waktu. Konsep “awal” dan “akhir”, “gerakan”, “transformasi”, “penggabungan” dan “pemisahan” adalah hal-hal yang harus dipelajari oleh jaringan untuk bekerja dengannya.
Saya cukup yakin bahwa mereka yang bekerja pada game AI, seperti Alpha Go, memahami hal ini. Mungkin pendekatannya agak berbeda, namun esensinya sama: situasi saat ini di papan (dan dalam perkembangan beberapa langkah terakhir) dianalisis untuk “apa yang terjadi secara umum.” Dan bergantung pada seberapa sesuai apa yang terjadi dengan apa yang seharusnya terjadi, kita memilih gerakan kita sendiri.
Sangat sulit membicarakan strategi/perilaku jika inputnya berupa gambar dari sensor. Dan sebaliknya - vektor siap pakai yang berisi perincian lengkap keadaan lapangan saat ini dalam permainan dengan informasi lengkap (pertimbangkan gambaran lengkap dunia) adalah tugas yang sepenuhnya layak, seperti yang ditunjukkan oleh praktik. Namun, jika jaringan konvolusional tingkat pertama telah mengidentifikasi objek, dan tingkat berikutnya menganalisis objek-objek ini secara dinamis, mengidentifikasi proses (yang familiar dari pelatihan, misalnya) yang melengkapi data yang diperoleh sebelumnya, maka tampaknya mungkin untuk bekerja dengan ini. ..
Pertanyaan untuk para ahli:
Betapa realistisnya, mengingat perkembangan jaringan saraf saat ini, untuk melakukan kira-kira hal berikut:
Di pintu masuk, katakanlah sinyal video berkelanjutan, mungkin stereo. Sebagai pilihan: dengan beberapa derajat kebebasan (kemampuan memutar kamera - secara sewenang-wenang, atau sesuai pola). Namun, jika perlu, sinyal video dapat ditambah/diganti dengan metode persepsi spasial lainnya - dari sonar hingga lidar.
Sesungguhnya…masukannya bisa apa saja realtime aliran - bahkan ucapan/teks, bahkan kutipan mata uang, tapi... Dalam proses yang sedang dipertimbangkan, lebih mudah bagi saya untuk mengandalkan satu-satunya sampel pikiran yang tersedia bagi saya untuk studi langsung - milik saya sendiri! ) Dan dalam “sampel” ini saluran sensorik berada di luar persaingan!
Di pintu keluar:
- Peta kedalaman (jika kamera statis) atau peta lingkungan. ruang (kamera dinamis/lidar, dll.);
Untuk apaHal ini diperlukan jika kita ingin memiliki penataan ruang yang nyata terhadap objek untuk menilai interaksinya. Dalam hal ini, gambar dari kamera hanyalah proyeksi dua dimensi dari ruang berdimensi lebih tinggi, dan diperlukan transformasi tambahan.
- Isolasi objek individu (dengan mempertimbangkan peta kedalaman/ruang, dan tidak hanya/tidak terlalu banyak kontur yang terlihat);
- Identifikasi benda bergerak (kecepatan/percepatan, konstruksi/prediksi lintasan(?));
- Klasifikasi hierarki objek menurut karakteristik yang diekstraksi (bentuk/dimensi/warna/nuansa gerakan/Bagian komponen(?)). Itu. pada dasarnya mengekstraksi metrik untuk .
tentang hierarkiMungkin kata “Hierarkis” kurang tepat dalam kasus ini. Saya ingin menekankan kemampuan untuk memilih metrik kapan saja di antara keduanya memungkinkan kami untuk mempertimbangkan dua kumpulan metrik yang berbeda sebagai satu konsep. Bagaimana “mobil merah” dan “bus biru” harus digeneralisasikan ke dalam konsep “kendaraan”, misalnya.
Penting: Jika memungkinkan, sistem tidak dilatih sebelumnya. Itu. beberapa hal dasar dapat ditetapkan (misalnya, jaringan konvolusional pada lapisan pertama, untuk menyorot kontur/geometri), tetapi jaringan tersebut harus belajar memilih objek dan kemudian mengenalinya sendiri.
- Dan, terakhir, membuat penyisiran (berdasarkan poin 1,4, yaitu peta spasial dengan mempertimbangkan metrik) dalam waktu (untuk saat ini, pada tahap periode pengamatan langsung), untuk melakukan analisis sesuai dengan poin 2 -4, dengan untuk mengidentifikasi: proses/peristiwa (yang pada dasarnya perubahan dalam waktu langkah 3) dan klasifikasi klasternya (langkah 4).
Sekali lagi: dari gambar dari sensor, pertama-tama kita mengekstrak deskripsi dunia dalam bentuk yang lebih siap, ditandai sesuai dengan fitur yang diekstraksi dan dibagi bukan menjadi piksel, tetapi menjadi objek. Lalu kita memperluas dunia yang terdiri dari benda-benda pada waktunya dan diterima "gambaran dunia" kami memasukkannya ke masukan jaringan berikutnya, yang bekerja dengannya dengan cara yang sama seperti lapisan sebelumnya bekerja dengan gambar sensorik. Jika kontur objek disorot, “kontur” proses yang sedang berlangsung kini akan disorot. Posisi relatif benda-benda dalam ruang mirip dengan hubungan sebab-akibat dari proses dalam waktu... Kira-kira seperti itu.
Agaknya, setelah ini, sistem harus dapat mengenali proses berdasarkan bagian-bagiannya (karena mampu mengenali gambar, hanya memiliki fragmennya, atau sebagai ), dan sebagai konsekuensinya, prediksikan keduanya maju dan mundur dalam waktu, sehingga memperluas model langkah 5 tanpa batas di kedua arah. Selain itu, mungkin, dengan memiliki gambaran tentang proses-proses penyusunnya, sistem dapat mengidentifikasi, dari beberapa proses lokal terkait, proses global yang lebih besar dan, sebagai konsekuensinya, proses implisit dan tersembunyi yang merupakan bagian integral dari proses global yang teridentifikasi, namun tidak dirasakan secara langsung.
Dan hal terakhir: memiliki keadaan sistem yang tetap di masa depan (di mana hanya elemen penting dari metrik Hilbert yang tetap, dengan interpretasi bebas terhadap nilai-nilai yang tersisa dan tidak penting) - apakah jaringan mampu “memikirkan” hal tersebut? istirahat?
Ya, itu. jika itu adalah gambar yang hanya diberikan dua fragmen yang tidak terkait, dapatkah jaringan yang dilatih pada beberapa sampel menyelesaikan gambar lengkap yang “konsisten”? Sampel dalam hal ini adalah interval waktu yang serupa dari pengalaman, fragmennya adalah keadaan saat ini dan keadaan tertentu. Hasilnya: sebuah “cerita” yang konsisten menghubungkan satu sama lain…
Bagi saya, ini sudah menjadi dasar yang cukup signifikan untuk eksperimen lebih lanjut:
- pencantuman tindakan seseorang dalam “sejarah”, jika memungkinkan/perlu
- prioritas pola sebab-akibat “alami” dibandingkan emisi stokastik yang tidak terkendali (masalah rolet)
- beberapa versi rasa ingin tahu, mis. kognisi aktif pola melalui tindakan... dll
P.S. Saya sepenuhnya mengakui bahwa saya baru saja menemukan roda, dan orang-orang yang berpengetahuan telah menerapkan prinsip-prinsip ini sejak lama. 😉 Dalam hal ini, saya meminta Anda untuk “mencungkil” perkembangan yang relevan. Dan akan sangat luar biasa jika ada penjelasan rinci tentang masalah mendasar dari pendekatan ini atau alasan mengapa pendekatan ini pada prinsipnya tidak berhasil.
PPS Saya sadar bahwa teksnya mentah dan pemikirannya melompat dari satu hal ke hal lain, tetapi saya benar-benar ingin menanyakan pertanyaan-pertanyaan ini kepada beberapa orang (bagian “pertanyaan untuk para ahli”), dan ini sulit dilakukan tanpa setidaknya beberapa eksposisi. (dan saya membacanya kembali sekarang, dan menyadari bahwa itu sangat sulit untuk dipahami) ini sesuai dengan tujuannya: Saya menerima beberapa diskusi yang berharga bagi saya... Saya harap kali ini berhasil juga! 😉
Sumber: www.habr.com