Süreçler hakkında veya hepimiz hakkında biraz .
Hem doğal hem de yapay zeka (AI) konusundaki düşüncelerin devamı, Birinci Bölüm
Dolgu sorusu: Kişi şu anda burada mı yaşıyor? Hayır, sokakta yürürken ve etrafımızdaki dünyaya doğrudan baktığımızda az ya da çok hareket ederiz. realtime... Aslında - gördüklerimiz olağan tanıma / sınıflandırma mekanizmalarından geçtiği sürece - bunların hepsi yakın zamanda olacak ama yine de geçmişte kalacak. Onlar. insan geçmişte mi yaşar?
Örneğin: Sokakta yürüyorsunuz ve bir köpek görüyorsunuz. Veya bir araba. Her halükarda, şu andan bahsediyorsak, bu bilgiler zaten güncelliğini yitirmiştir. Tüm bilişsel mekanizmalarımızdan geçmiş verilerle çalışırsak (ve beynimiz en hızlı hesap makinesi olmaktan çok uzaktır!) dünyaya ayak uyduramayız! Köpek saldıracak ya da tam tersine kaçacak ve kulağınızın arkasını okşama arzunuz yerine getirilmeyecek ve "yakalamak" istediğiniz bu araba olmasına rağmen araba size çarpacak ya da yanınızdan geçecek.
Ama Tanrıya şükür ki bu böyle olmuyor ve nedeni şu: beyin farklı çalışıyor. Algı birimi bir nesne, hatta bir dizi nesne değil, süreçtir. Köpek koşuyor. Sana ya da senden. Ya da koşmuyor ama yatıyor örneğin. Araba aynı zamanda sabittir (park yerinde) veya belirli bir yönde hareket etmektedir. Her durumda zamana yayılan ve buna bağlı olarak gelecekte de belli bir gelişimi olan bir süreç algılıyorsunuz. Olayları zaman içinde gelişen olaylar olarak algıladığımızı söylediğimde bu bir mecaz değil. Bir deney yapın; bir düzine fotoğraf çekin (yani gerçekliğin anlık fotoğraflarını) ve gördüklerinizi anlatın. İşte bir odada birkaç kişi var, kavga ediyorlar ya da burada sokakta yürüyen bir kişi var ya da burada oturup televizyon izliyor ve burada kitap okuyan başka bir kişi var. Bunların hepsi zamana yayılan süreçlerdir! Anlık görüntüyü uzantısı olan bir şey olarak algılıyorsunuz. Bunu başka şekilde nasıl yapacağınızı bilemezsiniz çünkü beyin böyle çalışır: Sahnedeki izole edilmiş nesneleri değil, süreçleri tanımak üzere eğitilmiştir. Tıpkı gözler-burun-ağız gibi değil, bir bütün olarak yüz gibi (merhaba, evrişimli sinir ağları).
Dünya nesnelerden değil süreçlerden oluşur. Eğer sana bunun ne olduğunu sorarsam elma, o zaman çoğu yetişkin bunun olduğunu söyleyecektir meyveve çocuklar - nedir bu? gıda. Ancak her ikisi de süreç açıklamalarıdır çünkü ilki, bu elmanın ağaçta yetişirve ağacın üremesine hizmet eder, ikincisi ise yenilebilir. Ne biri ne de diğeri bir elmanın doğrudan özellikleriyle ilişkili değildir - şekil, renk, boyut... Çünkü özellikler tanımlamaya izin verir, ancak kullanıma veya dış dünyada nerede kullanıldığının anlaşılmasına izin vermez, yani. süreçleri tanımlar.
Zamanın doğasına ilişkin tipik bir tartışmayı ele alırsak, o zaman klasik önermeler geçmişin değişmezliği (zaman yolculuğu bağlamı dışında), şimdinin önemi (sadece bir an vardır... 😉) hakkında olacaktır. ve henüz var olmayan gelecek, yani değiştirilebileceği anlamına geliyor. Nesnel gerçeklikten bahsettiğimizde pekâlâ böyle olabilir. Bununla birlikte, kişi dünyanın kendi öznel modelinde yaşar ve orada her şey neredeyse tam tersidir!
Geçmiş bizim istediğimiz kadar değişmez değildir. Sürekli yeni bilgiler alan kişi, çelişkileri ortadan kaldırmak için geçmişi yeniden inşa eder (Pyotr Stepanych'in sempozyumda olduğunu ve striptiz kulübünden çıktığını sanıyordunuz... Bu hiçbir yere gitmediği anlamına geliyor, o, şovmen, hiç gitmedi... ). Aynı zamanda öznel geleceğiniz birçok açıdan sabittir (her ne ise, cuma günü bira ve futbol içerim!). Üstelik gelecekte belirli bir hedefe sahip olduğunuzda, yalnızca ters sırada bir süreçler zinciri oluşturmakla kalmazsınız (Büyük bir şirketin yöneticisi olabilmek için prestijli bir üniversiteden diplomayla mezun olmanız gerekiyor, bunun için önce ona kaydolmanız gerekiyor, bunun için Birleşik Devlet Sınavını iyi geçmeniz ve ödevinizi çalışmanız gerekiyor!), ancak bu süreçte geçmişe gitmeniz de oldukça muhtemeldir (Artık yükselip bağlantı kuran, bir çocuğun üniversitesine yardımcı olabilecek arkadaşlarımız/tanıdıklarımız yok muydu?) - neden karşıt duygu olmasın? 😉
Ancak biraz konuyu dağıtıyorum. Yine de odaklanmak istediğim asıl şey şuydu: süreçler. Potansiyel yapay zekanın fotoğraflar ve hatta videolar üzerinden eğitilmemesi gerektiğine derinden inanıyorum. Evrişimli bir ağın iki seviyesi vardır (minimum) - ve aslında bunlar iki farklı ağdır: biri ham görüntüde belirli grafik desenlerini bulmak için eğitilir, ikincisi birincinin çıktısıyla ilgilenir - yani. önceden işlenmiş ve hazırlanmış bilgilerle. Yapay zeka dünyasıyla başarılı bir şekilde etkileşim kurmak için aynı şeye ihtiyaç vardır: Bazı (hiçbir şekilde ilk değil) düzeyde, zaman içinde ortaya çıkan süreçlerin haritasını girdi olarak alan bir ağın olması gerekir. "Başlangıç" ve "son", "hareket", "dönüşüm", "birleşme" ve "bölme" kavramları ağın üzerinde çalışmayı öğrenmesi gereken kavramlardır.
Alpha Go gibi oyun yapay zekası üzerinde çalışanların bunu öyle ya da böyle anladığından eminim. Belki oradaki yaklaşımlar biraz farklı ama özü aynı: Tahtadaki mevcut durum (ve son birkaç hamlenin gelişimindeki) "genel olarak olup bitenler" açısından analiz ediliyor. Ve olanın olması gerekenle ne kadar örtüştüğüne bağlı olarak kendi hamlelerimizi seçeriz.
Girdi sensörlerden gelen bir resim olduğunda strateji/davranıştan bahsetmek çok zordur. Ve bunun tersi de geçerlidir - tam bilgi içeren oyunlarda alanın mevcut durumunun tam bir dökümünü içeren hazırlanmış bir vektör (dünyanın tam bir resmini düşünün), uygulamanın gösterdiği gibi, tamamen uygulanabilir bir görevdir. Bununla birlikte, ilk seviyelerin evrişimsel ağı nesneleri tanımlamışsa ve sonraki seviyeler bu nesneleri dinamik olarak analiz ederek, daha önce elde edilen verileri tamamlayan süreçleri (örneğin eğitimden tanıdık) tanımlıyorsa, o zaman bununla çalışmak mümkün görünüyor. ..
Uzmanlar için sorular:
Sinir ağlarındaki mevcut gelişmeler dikkate alındığında yaklaşık olarak aşağıdakileri yapmak ne kadar gerçekçidir:
Girişte, diyelim ki sürekli bir video sinyali, muhtemelen stereo. Bir seçenek olarak: birkaç serbestlik derecesine sahip (kamerayı isteğe bağlı olarak veya bir desene göre döndürme yeteneği). Bununla birlikte, gerekirse video sinyali, sonardan lidar'a kadar başka herhangi bir mekansal algılama yöntemiyle desteklenebilir/değiştirilebilir.
Açıkçası…giriş herhangi bir şey olabilir realtime akış - hatta konuşma/metin, hatta para birimi alıntıları bile, ama... Söz konusu süreçte, doğrudan çalışma için kullanabileceğim tek zihin örneğine - kendi örneğime - güvenmek benim için daha kolay! ) Ve bu "örneklikte" duyusal kanal rekabetin ötesindedir!
Çıkışta:
- Derinlik haritası (kamera statikse) veya ortam haritası. alan (dinamik kamera/lidar vb.);
niçinEtkileşimlerini değerlendirmek için nesnelerin gerçek bir mekansal düzenlemesine sahip olmak istiyorsak bu gereklidir. Bu durumda kameradan gelen görüntü, daha yüksek boyutlu bir uzayın yalnızca iki boyutlu bir projeksiyonudur ve ek dönüşümlere ihtiyaç vardır.
- Bireysel nesnelerin izolasyonu (sadece/çok fazla görünür kontur değil, derinlik/uzay haritası dikkate alınarak);
- Hareketli nesnelerin tanımlanması (hız/ivme, yörüngenin oluşturulması/tahmin edilmesi(?));
- Çıkarılan özelliklere göre nesnelerin hiyerarşik sınıflandırılması (şekil/boyutlar/renk/hareketin nüansları/Bileşen parçaları(?)). Onlar. esasen metrikleri çıkarmak .
hiyerarşi hakkındaBelki de "Hiyerarşik" kelimesi bu durumda tam olarak uygun değildir. Metrikleri istediğiniz zaman seçebilme yeteneğini vurgulamak istedim, böylece aralarındaki ilişki, iki farklı metrik kümesini tek bir kavram olarak değerlendirmemize olanak sağladı. Örneğin "kırmızı araba" ve "mavi otobüs" "araç" kavramına nasıl genelleştirilmelidir?
Önemli: Mümkünse sistem önceden eğitilmemiştir. Onlar. bazı temel şeyler belirlenebilir (örneğin, konturları/geometriyi vurgulamak için ilk katmanın evrişimsel ağı), ancak nesneleri seçmeyi ve daha sonra bunları kendi başına tanımayı öğrenmesi gerekir.
- Ve son olarak, 1,4. noktalara göre bir analiz gerçekleştirmek için (şimdilik, görünüşte doğrudan gözlemlenen dönemin bu aşamasında) bir taramanın (2 noktalarına dayanarak, yani metrikleri hesaba katan bir mekansal haritaya dayanarak) oluşturulması -4, şunları tanımlamak için: süreçler/olaylar (esasen değişiklikler zaman adımı 3) ve bunların küme sınıflandırması (adım 4).
Bir kez daha: Sensörlerden gelen görüntüden, öncelikle dünyanın daha hazırlanmış bir biçimde, çıkarılan özelliklere göre işaretlenmiş ve piksellere değil nesnelere bölünmüş bir tanımını çıkarıyoruz. Sonra nesnelerden oluşan dünyayı genişletiriz zamanında ve alındı "dünyanın resmi" onu, önceki katmanların duyusal görüntüyle çalıştığı gibi çalışan bir sonraki ağın girişine besliyoruz. Nesnelerin konturlarının vurgulandığı yerde, devam eden süreçlerin “konturları” artık vurgulanacaktır. Nesnelerin uzaydaki göreceli konumu, zamandaki süreçlerin sebep-sonuç ilişkisine benzer... Onun gibi bir şey.
Muhtemelen bundan sonra sistem, süreçleri parçalarına göre tanıyabilmelidir (sadece parçalarına sahip olan görüntüleri tanıyabildiği için veya ) ve sonuç olarak, 5. adımın modelini her iki yönde sınırsız olarak genişleterek bunları zamanda hem ileri hem de geri olarak tahmin edin. Ayrıca, muhtemelen kurucu süreçler hakkında bir fikre sahip olan sistem, ilgili birkaç yerel süreçten daha büyük, küresel süreçleri ve sonuç olarak belirlenen küresel süreçlerin ayrılmaz bir parçası olan örtülü, gizli süreçleri tanımlayabilir, ancak doğrudan algılanmaz.
Ve son olarak: sistemin gelecekte sabit bir durumuna sahip olmak (Hilbert metriklerinin yalnızca önemli öğelerinin sabitlendiği, geri kalan temel olmayan değerlerin serbestçe yorumlandığı) ağ, sistemi "düşünme" yeteneğine sahip midir? dinlenmek?
Yani öyle. eğer bu yalnızca iki ilgisiz parçanın verildiği bir görüntü olsaydı, bazı örnekler üzerinde eğitilmiş bir ağ "tutarlı" bir tam görüntüyü tamamlayabilir miydi? Bu durumda örnek, deneyimden benzer zaman aralıklarıdır, parçalar ise mevcut ve belirtilen durumlardır. Sonuç: birini diğerine bağlayan tutarlı bir "hikaye"...
Bana öyle geliyor ki bu daha sonraki deneyler için oldukça önemli bir temel olacak:
- mümkünse/gerekliyse kişinin kendi eylemlerinin “tarih”e dahil edilmesi
- "doğal" neden-sonuç modellerinin kontrolsüz stokastik emisyonlara göre önceliği (rulet problemi)
- merakın bir versiyonu, yani eylem yoluyla kalıpların aktif olarak anlaşılması... vb.
Not: Tekerleği yeni icat ettiğimi ve bilgili insanların bu ilkeleri uzun süredir pratikte uyguladığını tamamen itiraf ediyorum. 😉 Bu durumda ilgili gelişmelere “burnunuzu sokmanızı” rica ediyorum. Ve bu yaklaşımın temel sorunlarının ayrıntılı bir açıklaması veya prensipte neden işe yaramadığının gerekçesi varsa kesinlikle harika olurdu.
PPS Metnin kaba olduğunun ve fikirlerin birinden diğerine atladığının farkındayım, ancak bu soruları gerçekten birkaç kişiye sormak istedim (“uzmanlara soru” bölümü) ve bunu onsuz yapmak zor. en azından biraz sunum. (ve şimdi tekrar okuyordum ve anlamanın çok zor olduğunu fark ettim) amacına ulaştı: Benim için değerli olan birkaç tartışma aldım... Umarım bu sefer de işe yarar! 😉
Kaynak: habr.com