Здравствуйте, FR, Вы писали:
FR>Здравствуйте, BulatZiganshin, Вы писали:
S>>>>Точно так же и в программировании: я могу назвать класс Frob, и всё будет работать
>>>почему бы тебе не опробовать эти новаторские идеи на практике? замени идентификаторы и ключевые слова в своей программе на aN, где N — случайно выбранные 20-значные числа
BZ>>так как всё-таки насчёт этого?
FR>Ты передергиваешь. Если выбрать один раз может и случайно и дальше использовать никаких проблем не будет. Те же Foo и Boo во всех примерах это демонстрируют.
Проблем не будет. Вопрос в энергозатратах мозга. Bulat предлагает тебе так попрограммировать, чтобы ты не летал в своих иллюзиях, а убедился на собственно шкуре.
Здравствуйте, UnseriousSam, Вы писали:
US>Я пытаюсь донести до тебя мысль, что наша нейронная сеть воспринимает более легко информацию, имеющую "аналог", "похожесть" в ней.
Есть небольшая проблема, никто ни знает как устроенна и работает эта самая нейронная сеть. И главное неизвестен "язык" используемый в ней. И есть очень большие подозрения что этот язык у каждого человека свой и перевести с одного внутреннего языка на другой может сказаться сложней чем с русского на китайский. Так что получится у тебя не графическое программирование а приватное.
Здравствуйте, UnseriousSam, Вы писали:
FR>>Ты передергиваешь. Если выбрать один раз может и случайно и дальше использовать никаких проблем не будет. Те же Foo и Boo во всех примерах это демонстрируют.
US>Проблем не будет. Вопрос в энергозатратах мозга. Bulat предлагает тебе так попрограммировать, чтобы ты не летал в своих иллюзиях, а убедился на собственно шкуре.
Энергозатраты будут в период научения, дальше при использовании их будет не больше чем при использовании любого другого материала.
Здравствуйте, UnseriousSam, Вы писали:
US>Это твое главное заблуждение. Анатомия помогает понять, где ты ошибаешься. Спинной мозг и далее, что до коры головного мозга — воспринимают информацию образами. Собака не умеет читать, писать, но может реагировать на едущую машину, на кошку или тапочек. А кора головного мозга — это же в буквальном смысле "обертка" над "ядром". Вот и задумайся.
Здравствуйте, FR, Вы писали:
FR>Здравствуйте, UnseriousSam, Вы писали:
FR>>>Ты передергиваешь. Если выбрать один раз может и случайно и дальше использовать никаких проблем не будет. Те же Foo и Boo во всех примерах это демонстрируют.
US>>Проблем не будет. Вопрос в энергозатратах мозга. Bulat предлагает тебе так попрограммировать, чтобы ты не летал в своих иллюзиях, а убедился на собственно шкуре.
FR>Энергозатраты будут в период научения, дальше при использовании их будет не больше чем при использовании любого другого материала.
Во-первых, и что?
Во-вторых, распознавание похожих друг на друга образов для мозг также более энергозатратно, чем распознавание непохожих. Различить a16549826 и a98265416 сложнее, чем TextReader и ConfigurationReader. Так же терять в энергии будешь по чуть-чуть и постоянно.
Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:
N>Здравствуйте, LaPerouse, Вы писали:
LP>>Сама нейронная сеть и механизмы ее работы, конечно, полностью формализованы. А вот знания, хранящиеся в ней — не всегда. Знание в НС — это просто набор весов и пороговых значений, определяющих ее поведение (другими словами, реализующих функцию выход = f(вход) ). "Не важно, о чем ты думаешь, лишь бы делал свою работу". Как-то так. Но иногда НС проектируют специально для формализации какой-то области знаний. В этом случае некоторые нейроны соответствуют объекту или понятию из предметной области. Если утверждение истинно, то соответствующий нейрон находится в состоянии "1", в противном случае — "0". Но даже в этом случае, как правило, вводятся элементы нечеткой логики, то есть может быть к примеру значение 0.8, которое можно трактовать как "скорее да, чем нет" (а это удар по формализации). Очевидно, подобные костыли служат выполнению узкоспециализированной задачи и имеют мало отношения к биологическим НС. Наш мозг — не такой.
N>Ну, наш мозг (во всяком случае многие его части) как раз строго формализован. Более того, можно узнать функцию каждого нейрона. Это в отличие от гораздо более простых нейросетей, в которых фиг разберёшься что к чему.
Искусственные нейронные сети формализованы тем более. Разве можно сделать то, не знаю что?
N>Например, в книге Д.Хьюбела "Глаз, мозг, зрение" прослеживаются функции нейронов от сетчатки до первичной зрительной коры головного мозга: указываются функции отдельных нейронов, их типы, связи между ними, строится функциональная топология зрительной коры и т.п. Создаётся впечатление, что мозг — эдакий аналоговый автомат.
Мозг — самая банальная нейросеть, как мне кажется. Да, работающая на аналоговых сигналах.
N>Но, чтобы быть честным, в книге не рассматривается вопрос распознавания образов и другие, более абстрактные функции. Всё описанное касается первичной обработки зрительной информации: детектирование света, тьмы, цвета, всевозможных разнонаправленных границ, движения в разных направлениях и т.п. То есть всего, за что отвечает мозг от сетчатки до первичной зрительной коры. Эти данные похожи на огромный вектор признаков в современных системах распознавания. Более глубокие отделы мозга во время написания Хьюбелом своей книги оставались недостаточно исследованными.
А нет никакой разницы между обработкой зрительной информации и абстрактным мышлением. Нейронная сеть способна распознавать образы и делать логический вывод.
Социализм — это власть трудящихся и централизованная плановая экономика.
Здравствуйте, FR, Вы писали:
FR>Здравствуйте, UnseriousSam, Вы писали:
US>>Я пытаюсь донести до тебя мысль, что наша нейронная сеть воспринимает более легко информацию, имеющую "аналог", "похожесть" в ней.
FR>Есть небольшая проблема, никто ни знает как устроенна и работает эта самая нейронная сеть. И главное неизвестен "язык" используемый в ней. И есть очень большие подозрения что этот язык у каждого человека свой и перевести с одного внутреннего языка на другой может сказаться сложней чем с русского на китайский. Так что получится у тебя не графическое программирование а приватное.
Знаешь, если ты мне будешь доказывать, что вишня соленая, я не буду с тобой спорить, а отправлю пойти и попробовать ее. Вот иди и попрограммируй на рандомных переменных. Потом расскажешь об успехах. А твои фантазии призваны только доказать всем, что ты непробиваем.
Здравствуйте, UnseriousSam, Вы писали:
FR>>Энергозатраты будут в период научения, дальше при использовании их будет не больше чем при использовании любого другого материала.
US>Во-первых, и что?
То что образы сюда вообще никаким боком.
US>Во-вторых, распознавание похожих друг на друга образов для мозг также более энергозатратно, чем распознавание непохожих. Различить a16549826 и a98265416 сложнее, чем TextReader и ConfigurationReader. Так же терять в энергии будешь по чуть-чуть и постоянно.
А зачем их делать похожими?
Опять же способность к различению зависит от тренировки.
Реально конечно TextReader и ConfigurationReader гораздо лучше чем a16549826 и a98265416. Так как на самом деле они опираются на большой объем структурированных существующих знаний. Но ты так и не показал чем будет лучше замена TextReader и ConfigurationReader на картинки (кстати какие?).
Здравствуйте, UnseriousSam, Вы писали:
US>Знаешь, если ты мне будешь доказывать, что вишня соленая, я не буду с тобой спорить, а отправлю пойти и попробовать ее. Вот иди и попрограммируй на рандомных переменных. Потом расскажешь об успехах.
Знаю людей, которые успешно этим занимаются много лет. Все переменные называют rabyach(от "рабочая ячейка")+ трех/четырехзначный номер вне зависимости от типов переменных.
Все работает на ура, проблема только с передачей кода третьим лицам.
Здравствуйте, LaPerouse, Вы писали:
LP>А нет никакой разницы между обработкой зрительной информации и абстрактным мышлением
т.е. любой оптический прибор обладает абстрактным мышлением?
мне это просто напомнило ленинское "соpнание — это свойство живой материи отображать, фотографировать действительность" из чего я сделал вывод что мой ф/а обладает сознанием по Ленину
Здравствуйте, samius, Вы писали:
S>Здравствуйте, UnseriousSam, Вы писали:
US>>Знаешь, если ты мне будешь доказывать, что вишня соленая, я не буду с тобой спорить, а отправлю пойти и попробовать ее. Вот иди и попрограммируй на рандомных переменных. Потом расскажешь об успехах.
S>Знаю людей, которые успешно этим занимаются много лет. Все переменные называют rabyach(от "рабочая ячейка")+ трех/четырехзначный номер вне зависимости от типов переменных.
S>Все работает на ура, проблема только с передачей кода третьим лицам.
Достижение. Скажи им, пусть пойдут пользуются счетами, а не компьютером.
Здравствуйте, FR, Вы писали:
FR>Есть небольшая проблема, никто ни знает как устроенна и работает эта самая нейронная сеть. И главное неизвестен "язык" используемый в ней. И есть очень большие подозрения что этот язык у каждого человека свой и перевести с одного внутреннего языка на другой может сказаться сложней чем с русского на китайский.
+1. речь — это испорченный телефон
FR>Так что получится у тебя не графическое программирование а приватное.
а вот это уже другой вопрос. в моей молодости была такая игрушка, где надо было управлять перелётом с одного места на другое. она тебе выдавала текущие скорость/координаты (числами!), ты вводил числами импульс двигателя и ждал следующего шага. как ты думаешь, почему такие игрушки сейчас не очень популярны? отчего вообще появились gpu?
Здравствуйте, UnseriousSam, Вы писали:
FR>>Есть небольшая проблема, никто ни знает как устроенна и работает эта самая нейронная сеть. И главное неизвестен "язык" используемый в ней. И есть очень большие подозрения что этот язык у каждого человека свой и перевести с одного внутреннего языка на другой может сказаться сложней чем с русского на китайский. Так что получится у тебя не графическое программирование а приватное.
US>Знаешь, если ты мне будешь доказывать, что вишня соленая, я не буду с тобой спорить, а отправлю пойти и попробовать ее. Вот иди и попрограммируй на рандомных переменных. Потом расскажешь об успехах. А твои фантазии призваны только доказать всем, что ты непробиваем.
Сначала иди графически попрограммируй потом будешь требовать выполнять от других то что им приписал.
Вообще такой твой ответ показывает что у тебя аргументов вообще никаких нет и не будет.
Здравствуйте, Sinclair, Вы писали:
S>Здравствуйте, LaPerouse, Вы писали:
LP>>Сама нейронная сеть и механизмы ее работы, конечно, полностью формализованы. А вот знания, хранящиеся в ней — не всегда. Знание в НС — это просто набор весов и пороговых значений, определяющих ее поведение (другими словами, реализующих функцию выход = f(вход) ). S>Совершенно верно. Не вижу ничего неформализованного в такой реализации функции выход = f(вход). Она ничем принципиальным не отличается от, скажем, функции sin(x).
Тем не менее, отсутствие формализации налицо. Как будет выглядеть формализованное решение той же проблемы (то есть реализация вышеупомянутой функции)? Будет произведено исследование предметной области, выявлены и разграничены объекты, составлена классификация (таксономия) объектов, установлены связи и отношения между ними. Результатом этой деятельности будут формализованные знания о предметной области. Эти знания воплотятся в виде программы на каком-нибудь языке программирования, либо в виде базы знаний (семантическая сеть, логика первого порядка или продукционная логика). Вот это — формализованный подход. У него есть четкие признаки — исследование предметной области, формализованные знания как результат этих исследований и, наконец, алгоритм решения задачи, основанный на полученных знаниях. Нейронные сети эксплуатируют принципиально другой способ накопления знаний — адаптивный. В чем разница? Если данные о предметной области (результаты экспериментов, другая накопленная информация) в первом случае анализируется и формализуются экспертом, то во втором случае нейронная сеть формирует эти знания сама — путем самообучения на этих данных. Может быть, и допустимо называть процесс самообучения автоформализацией, но все равно знания, полученные в результате обучения, не обладают некоторыми свойствами, присущими формализованным знаниям. Например, определенной структурой (без структуры — нет формализации).
LP>>"Не важно, о чем ты думаешь, лишь бы делал свою работу". Как-то так. Но иногда НС проектируют специально для формализации какой-то области знаний. В этом случае некоторые нейроны соответствуют объекту или понятию из предметной области. S>Серъёзно? А можно привести какой-нибудь убедительный пример к этому сногсшибательному утвержению?
Я говорю о классе т.н. "семантических нейронных сетей". Вот пример, демонстрирующий такой подход. А здесь об этом написано подробнее:
Каждый нейрон в семантической нейронной сети представляет собой некоторое элементарное понятие обрабатываемого смысла[1]. Смысл, извлеченный из текста на естественном языке, формализовано представляется в семантической нейронной сети как мгновенное состояние множества нейронов — эффекторов, находящихся в слое извлечения смысла из входной символьной последовательности[2]. Градиентное значение на выходе нейрона представляет собой нечеткий фактор уверенности (certainty factor) — степень уверенности в том, что данное элементарное понятие содержится в обрабатываемом тексте. Логическому значению "истина" градиентного значения на выходе аксона соответствует полная уверенность в том, что данное понятие присутствует в тексте, градиентному значению "ложь" соответствует полная уверенность в отсутствии данного понятия в обрабатываемом тексте. Промежуточные значения соответствуют предположительному присутствию или отсутствию понятия в тексте, со степенью уверенности равному градиентному значению.
LP>>Если утверждение истинно, то соответствующий нейрон находится в состоянии "1", в противном случае — "0". Но даже в этом случае, как правило, вводятся элементы нечеткой логики, то есть может быть к примеру значение 0.8, которое можно трактовать как "скорее да, чем нет" (а это удар по формализации). S>Не вижу никаких ударов по формализации. Просто это несколько другой формализм, чем в булевой логике. Но он ничуть не менее формальный. Нечёткая логика ничего волшебного из себя не представляет, просто немножко другая область значени и немножко другие операторы сложения и умножения. Стоит применить капельку абстрактного мышления — и fuzzy logic оказывается всего лишь одной из реализаций абстрактной концепции "алгебра".
В самом деле, нечеткая логика не помеха формализации. Вроде бы существуют даже расширения Prolog для нечеткой логики. Но те нейронные сети, где реализован этот механизм, — это костыли, не имеющие ни малейшего отношения к биологическим системам. Наш мозг относится к первому (адаптивному) типу НС, о котором я написал выше.
LP>>Я не являюсь сторонником того, о чем пишет топикстартер. Я лишь хотел сказать, что иногда образное представление информации (а графическое представление, безусловно, является таковым) может помочь человеку в работе с ней. S>C этим никто не спорит. Читайте когнитивных психологов (это единственный полезный вид психологов, все остальные в лучшем случае бесполезны) типа Tufte — крайне впечатляет.
Здравствуйте, BulatZiganshin, Вы писали:
FR>>Есть небольшая проблема, никто ни знает как устроенна и работает эта самая нейронная сеть. И главное неизвестен "язык" используемый в ней. И есть очень большие подозрения что этот язык у каждого человека свой и перевести с одного внутреннего языка на другой может сказаться сложней чем с русского на китайский.
BZ>+1. речь — это испорченный телефон
Угу, но при этом как парадокс также и средство формализовать сохранять и передавать информацию
FR>>Так что получится у тебя не графическое программирование а приватное.
BZ>а вот это уже другой вопрос. в моей молодости была такая игрушка, где надо было управлять перелётом с одного места на другое. она тебе выдавала текущие скорость/координаты (числами!), ты вводил числами импульс двигателя и ждал следующего шага. как ты думаешь, почему такие игрушки сейчас не очень популярны? отчего вообще появились gpu?
"Посадка на луну" для программируемого калькулятора
А как ты думаешь почему после появления кино и телевидения не исчезли газеты и книги?
Здравствуйте, BulatZiganshin, Вы писали:
BZ>Здравствуйте, LaPerouse, Вы писали:
LP>>А нет никакой разницы между обработкой зрительной информации и абстрактным мышлением
BZ>т.е. любой оптический прибор обладает абстрактным мышлением?
А много оптических приборов распознают увиденное? Я имел ввиду, что между свойством мозга обрабатывать визуальную информацию и свойством мыслить нет принципиальной разницы. Распознавание образов — тоже кстати мышление, и еще какое. Просто оно жутко заоптимизировано и происходит в автоматически-подсознательном режиме в связи с критической важностью данной особенности для выживания особи.
BZ>мне это просто напомнило ленинское "соpнание — это свойство живой материи отображать, фотографировать действительность" из чего я сделал вывод что мой ф/а обладает сознанием по Ленину
Твой фотоаппарат недостаточно диалектичен
Социализм — это власть трудящихся и централизованная плановая экономика.
Здравствуйте, FR, Вы писали:
BZ>>+1. речь — это испорченный телефон
FR>Угу, но при этом как парадокс также и средство формализовать сохранять и передавать информацию
за неимением лучшего. надеюсь ясна разница между средством мышления и средством передачи информации
FR>А как ты думаешь почему после появления кино и телевидения не исчезли газеты и книги?
BZ>за неимением лучшего. надеюсь ясна разница между средством мышления и средством передачи информации
Так про все можно сказать за неимением лучшего
По теме картинки с этим справляются гораздо хуже, но как вспомогательное средство очень хороши.
FR>>А как ты думаешь почему после появления кино и телевидения не исчезли газеты и книги?
BZ>потому что не было ipad
ipad текста и слов не отменяет, скорее наоборот.
Да и кино с телевидением как-то очень быстро перестало быть немым.
Здравствуйте, LaPerouse, Вы писали:
LP>>>А нет никакой разницы между обработкой зрительной информации и абстрактным мышлением
BZ>>т.е. любой оптический прибор обладает абстрактным мышлением?
LP>А много оптических приборов распознают увиденное? Я имел ввиду, что между свойством мозга обрабатывать визуальную информацию и свойством мыслить нет принципиальной разницы. Распознавание образов — тоже кстати мышление, и еще какое. Просто оно жутко заоптимизировано и происходит в автоматически-подсознательном режиме в связи с критической важностью данной особенности для выживания особи.
видишь ли, ты написал "обработка". на мой взгляд, зеркальное отображение или преломление — вполне себе обработка. не говоря уж о запоминании на химический или электромагнитный носитель
теперь выясняется, что "обработка" для тебя это распознавание. ну а как ты определяешь "распознавание"? к примеру, функция, возвращающая цвет наиболее яркого пиксела, осуществляет "распознавание"? и как связано это с абстрактным мышлением? скажем, инфузория или ф/а может обладать абстрактным мышлением? (я могу привести примеры когда они изменяют поведение в зависимости от визуальных стимулов)
Здравствуйте, BulatZiganshin, Вы писали:
BZ>за неимением лучшего. надеюсь ясна разница между средством мышления и средством передачи информации
Ну вот язык программирования это что?
С одной стороны средство передачи инструкций компьютеру, со второй средство для построения абстрактных моделей, с третей средство коммуникации между программистами.
отчего вообще появились gpu? 