Sepatah kata tentang proses, atau kita semua sedikit .
Melanjutkan refleksi tentang topik kecerdasan, baik alami maupun buatan (AI), Bagian Satu
Pertanyaan untuk ditimbun kembali: Apakah seseorang hidup di masa kini? Tidak, ketika kita berjalan di jalan dan langsung merenungkan dunia di sekitar kita, kita bertindak kurang lebih realtime…Meskipun pada kenyataannya—hingga apa yang kita lihat melewati mekanisme pengenalan/klasifikasi yang biasa—semua ini akan terasa baru, tetapi tetap saja sudah berlalu. Jadi, apakah manusia hidup di masa lalu?
Misalnya: Anda sedang berjalan di jalan dan melihat seekor anjing. Atau sebuah mobil. Bagaimanapun, jika kita sedang membicarakan momen tersebut, informasi ini sudah usang. Jika kita beroperasi berdasarkan data yang telah diproses oleh semua mekanisme kognitif kita (dan otak bukanlah komputer tercepat!), kita tidak akan bisa mengikuti perkembangan dunia! Anjing itu akan menyerang atau, sebaliknya, melarikan diri, dan keinginan Anda untuk menepuk telinganya akan tetap tidak terpenuhi, dan mobil itu akan menabrak Anda atau melewati Anda, meskipun itu adalah mobil yang ingin Anda "tangkap".
Untungnya, hal ini tidak terjadi, dan inilah alasannya: otak bekerja secara berbeda. Unit persepsi bukanlah objek, atau bahkan kumpulan objek, melainkan proses. Seekor anjing berlari. Mendekati Anda atau menjauh dari Anda. Atau tidak berlari, melainkan berbaring, misalnya. Mobil pun sama—diam (di tempat parkir) atau bergerak ke arah tertentu. Dalam semua kasus, Anda mempersepsikan suatu proses yang berlangsung seiring waktu dan, karenanya, memiliki perkembangan tertentu di masa mendatang. Ketika saya mengatakan bahwa kita mempersepsikan peristiwa sebagai sesuatu yang berlangsung seiring waktu, saya tidak hanya bicara. Lakukan eksperimen—ambillah selusin foto (yaitu, potret realitas) dan jelaskan apa yang Anda lihat. Di sini ada beberapa orang di sebuah ruangan, berdebat, atau di sini ada seseorang yang berjalan di jalan, atau di sini ada seseorang yang duduk menonton TV, dan yang lainnya membaca buku. Semua ini adalah proses yang berlangsung seiring waktu! Anda mempersepsikan potret sebagai sesuatu yang berkesinambungan. Anda tidak bisa melakukan sebaliknya karena begitulah cara kerja otak: otak dilatih untuk mengenali proses, bukan objek-objek terisolasi di atas panggung. Sama seperti bukan mata-hidung-mulut, tetapi wajah secara keseluruhan (halo, jaringan saraf konvolusional).
Dunia terdiri dari proses, bukan objek. Jika saya bertanya apa itu яблоко, maka kebanyakan orang dewasa akan mengatakan bahwa itu adalah buah, dan anak-anak - apa ini? makananNamun keduanya adalah deskripsi proses, karena yang pertama berarti apel ini tumbuh di pohon, dan berfungsi untuk reproduksi pohon, dan yang kedua adalah bahwa hal itu bisa dimakanKeduanya tidak terkait dengan karakteristik langsung apel—bentuk, warna, ukuran... Karena karakteristik memungkinkan identifikasi, tetapi tidak memungkinkan penggunaan atau pemahaman penggunaannya di dunia sekitar, yaitu menentukan proses yang terlibat.
Jika kita mengambil debat umum tentang hakikat waktu, postulat klasiknya adalah kekekalan masa lalu (di luar konteks perjalanan waktu), pentingnya masa kini (hanya ada sesaat... 😉 ), dan masa depan, yang belum ada dan karenanya dapat diubah. Ketika kita berbicara tentang realitas objektif, hal itu mungkin benar. Namun, manusia hidup dalam model dunia mereka sendiri yang subjektif, dan di sana, semuanya hampir bertolak belakang!
Masa lalu jauh dari kekal seperti yang kita harapkan. Dengan terus-menerus menerima informasi baru, manusia merestrukturisasi masa lalu untuk menghilangkan kontradiksi.Anda pikir Pyotr Stepanych sedang berada di sebuah simposium, tetapi di sanalah dia, meninggalkan sebuah klub tari telanjang... Itu berarti dia tidak akan ke mana-mana, si tukang iseng itu, dia tidak pergi ke mana pun, dan lagi pula... ). Pada saat yang sama, masa depan subjektif Anda dalam banyak hal adalah sebuah konstanta (Terserahlah, hari jumat nanti aku mau minum bir dan nonton sepak bola!). Selain itu, memiliki tujuan tertentu di masa depan, Anda tidak hanya membangun rantai proses dalam urutan terbalik (Untuk menjadi direktur perusahaan besar, Anda harus lulus dari universitas bergengsi dengan ijazah. Untuk itu, Anda harus mendaftar terlebih dahulu, dan untuk itu, Anda harus meraih nilai bagus dalam Ujian Negara Bersatu. Ayo, pelajari PR-mu!), tetapi sangat mungkin Anda akan kembali ke masa lalu dalam proses ini (Apakah kami mempunyai teman/kenalan yang sekarang sudah naik pangkat dan memiliki koneksi bagus dan dapat membantu anak kami masuk universitas?) — bagaimana mungkin ini bukan gerakan balasan? 😉
Namun, saya agak menyimpang. Hal utama yang ingin saya fokuskan adalah ini. prosesSaya sangat yakin bahwa potensi AI tidak seharusnya dilatih menggunakan foto atau bahkan video. Jaringan konvolusional memiliki setidaknya dua lapisan—pada dasarnya dua jaringan yang berbeda: satu dilatih untuk mendeteksi pola grafis tertentu dalam gambar mentah, sementara yang kedua menangani 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 (jauh dari yang pertama), harus ada jaringan yang menerima peta proses yang disebarkan berdasarkan waktu sebagai masukan. Konsep "awal" dan "akhir", "pergerakan", "transformasi", "penggabungan", dan "pemisahan"—adalah hal-hal yang harus dipelajari oleh jaringan.
Saya hampir yakin mereka yang mengembangkan AI untuk gim seperti Alpha Go memahami hal ini dengan satu atau lain cara. Pendekatan mereka mungkin sedikit berbeda, tetapi intinya sama: situasi papan saat ini (khususnya, beberapa langkah terakhir) dianalisis untuk menentukan "apa yang sebenarnya terjadi." Dan, tergantung pada seberapa dekat apa yang terjadi dengan apa yang seharusnya terjadi, pemain memilih langkah mereka sendiri.
Sangat sulit untuk membahas strategi/perilaku ketika inputnya berupa citra sensor. Sebaliknya, vektor yang telah disiapkan berisi tata letak lengkap dari kondisi papan saat ini dalam permainan dengan informasi lengkap (yaitu, gambaran dunia yang lengkap) merupakan tugas yang sepenuhnya layak, sebagaimana ditunjukkan oleh praktik. Namun, jika jaringan konvolusional dari lapisan pertama telah mengidentifikasi objek, dan lapisan selanjutnya menganalisis objek-objek ini secara dinamis, mengidentifikasi proses (yang familiar dari pelatihan, misalnya) dan melengkapi data yang diperoleh sebelumnya, maka tampaknya layak untuk bekerja dengan ini...
Pertanyaan untuk para ahli:
Seberapa realistiskah, mengingat perkembangan terkini dalam jaringan saraf, untuk melakukan sesuatu seperti berikut:
Di pintu masukMisalkan sinyal video kontinu, mungkin stereo. Atau, sinyal tersebut dapat memiliki beberapa derajat kebebasan (kemampuan untuk memutar kamera secara acak atau mengikuti pola tertentu). Namun, jika diperlukan, sinyal video dapat dilengkapi atau digantikan oleh metode persepsi spasial lainnya, mulai dari sonar hingga lidar.
Sesungguhnya…bisa ada apa saja di pintu masuk realtime aliran - baik itu ucapan/teks, atau kutipan mata uang, tetapi... 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 ruang sekitar (kamera dinamis/lidar, dll.);
Untuk apaHal ini diperlukan jika kita ingin memiliki susunan spasial objek yang realistis untuk menilai interaksinya. Dalam hal ini, gambar kamera hanyalah proyeksi dua dimensi dari ruang berdimensi lebih tinggi, yang memerlukan transformasi tambahan.
- Pemilihan objek individual (dengan mempertimbangkan peta kedalaman/ruang, dan tidak hanya/tidak terlalu banyak kontur yang terlihat);
- Pemilihan objek yang bergerak (kecepatan/percepatan, konstruksi/prediksi lintasan(?));
- Klasifikasi hierarkis objek berdasarkan fitur yang dapat diekstraksi (nuansa bentuk/dimensi/warna/gerakan/komponen(?)). Intinya, ekstraksi metrik untuk .
tentang hierarkiMungkin kata "hierarkis" tidak sepenuhnya tepat dalam kasus ini. Saya ingin menekankan kemampuan untuk memilih metrik kapan saja sehingga Kesenjangan di antara keduanya memungkinkan dua set metrik yang berbeda untuk dianggap sebagai satu konsep yang pada dasarnya sama. Sebagaimana "mobil merah" dan "bus biru" seharusnya digeneralisasikan ke dalam konsep "kendaraan", misalnya.
Penting: Jika memungkinkan, sistem sebaiknya tidak dilatih terlebih dahulu. Ini berarti beberapa fitur dasar dapat dibangun (misalnya, jaringan konvolusional lapis pertama untuk ekstraksi kontur/geometri), tetapi sistem harus belajar mengekstrak objek dan kemudian mengenalinya sendiri.
- Nah, dan terakhir, konstruksi pemindaian (berdasarkan paragraf 1,4, yaitu peta spasial dengan mempertimbangkan metrik) dalam waktu (untuk saat ini, pada tahap ini, tampaknya dari periode yang diamati secara langsung), untuk melakukan analisis sesuai dengan poin 2-4, untuk mengidentifikasi: proses/peristiwa (yang pada dasarnya perubahan dalam waktu (hal.3) dan klasifikasi klasternya (hal.4).
Sekali lagi: dari citra sensor, pertama-tama kami mengekstrak deskripsi dunia yang lebih detail, diberi label berdasarkan fitur yang diekstraksi, dan dibagi menjadi objek, bukan piksel. Kemudian, kami menguraikan dunia yang terdiri dari objek-objek ini. pada waktunya dan diterima "gambaran dunia" Kami memasukkannya ke masukan jaringan berikutnya, yang memprosesnya dengan cara yang sama seperti lapisan sebelumnya memproses citra sensorik. Jika kontur objek sebelumnya telah diidentifikasi, "kontur" proses yang sedang berlangsung kini akan diidentifikasi. Posisi relatif objek dalam ruang serupa dengan hubungan sebab-akibat proses dalam waktu... Kira-kira seperti itu.
Agaknya setelah ini sistem harus mampu mengenali proses berdasarkan bagiannya (seperti halnya sistem mampu mengenali gambar, hanya memiliki sebagian dari gambar tersebut, atau seperti ), dan, sebagai konsekuensinya, memprediksi keduanya maju dan mundur seiring waktu, memperluas model titik 5 tanpa batas di kedua arah. Selain itu, dengan pemahaman tentang proses komposit, sistem ini dapat mengidentifikasi proses global berskala lebih besar berdasarkan beberapa proses lokal terkait dan, sebagai konsekuensinya, proses implisit dan tersembunyi yang merupakan bagian integral dari proses global yang teridentifikasi, tetapi tidak dapat dirasakan secara langsung.
Dan akhirnya: jika diberikan kondisi sistem yang tetap di masa mendatang (di mana hanya elemen-elemen penting dari metrik Hilbert yang ditetapkan, sedangkan nilai-nilai yang tidak relevan lainnya ditafsirkan secara bebas), apakah jaringan tersebut mampu “mencari tahu” sisanya?
Jadi, jika ini adalah gambar dengan hanya dua fragmen yang tidak terkait, dapatkah jaringan yang dilatih pada sampel membangun gambar lengkap yang "konsisten"? Sampel dalam kasus ini akan berupa interval waktu yang serupa dari eksperimen, dan fragmennya akan berupa status saat ini dan target. Hasilnya: "riwayat" konsisten yang menghubungkan keduanya...
Menurut saya ini akan menjadi dasar yang sangat penting untuk percobaan selanjutnya:
- penyertaan tindakan sendiri dalam "sejarah", jika memungkinkan/diperlukan
- prioritas pola sebab-akibat yang "reguler" atas outlier stokastik yang tidak terkontrol (masalah roulette)
- semacam keingintahuan, yaitu kognisi aktif terhadap pola melalui tindakan... dll.
P.S. Saya cukup berani mengakui bahwa saya baru saja menemukan kembali roda, dan orang-orang yang berpengetahuan telah lama menerapkan prinsip-prinsip ini dalam praktik. 😉 Kalau begitu, tolong beri saya petunjuk yang benar. Dan akan lebih baik lagi jika Anda bisa memberikan penjelasan rinci tentang masalah mendasar dari pendekatan ini atau alasan mengapa pendekatan ini tidak berhasil sejak awal.
PPS Saya sadar teksnya masih kasar, dan pemikirannya melompat dari satu hal ke hal lain, tapi saya benar-benar ingin menanyakan pertanyaan-pertanyaan ini kepada beberapa orang (bagian "pertanyaan untuk para ahli"), dan ini sulit dilakukan tanpa setidaknya semacam presentasi. (Saya baru saja membacanya ulang dan menyadari bahwa ini sangat sulit dipahami) Tujuannya tercapai: Saya menerima beberapa diskusi berharga untuk saya... Semoga berhasil kali ini juga! 😉
Sumber: www.habr.com
