От сложного к сложному: создана новая модель искусственного мозга

То, что видит «глаз» искусственного мозга по имени Spaun, и то, что рисует его рука

Рис. 1. Так выглядит суперкомпьютер, обслуживающий одну из моделей искусственного мозга, в которой задействованы 100  миллионов нейронов; это примерно аналогично мозгу мыши. Теперь создана новая модель, она меньше по объему в 50 раз, и связи между элементами принципиально другие. Изображение с сайта plus.google.com

Канадские специалисты по искусственному интеллекту создали компьютерный мозг, в котором реализован новый принцип организации нейронных элементов. Их детище, названное Spaun (Semantic Pointer Architecture Unified Network), осуществляет целый ряд различных разнотипных когнитивных функций. В этом искусственном мозге заложены определенные свойства нейронной передачи, отражена функциональная организация некоторых реальных частей мозга, и в результате искусственный мозг демонстрирует сложное и гибкое поведение целого объекта. И это первый работающий искусственный интеллект с подобными способностями.

Любое живое существо, обладающее мозгом, демонстрирует гибкое и сложное поведение, состоящее из целого массива элементарных актов. Каждый из этих актов требует включения разных функций мозга — от распознавания образов до анализа информации, от выполнения конкретного действия до оценки его последствий. Имитация отдельных нейронов, выполняющих эти элементарные функции, объединение их в единую работающую систему составляет сверхзадачу построения искусственного интеллекта. Сложность этой сверхзадачи порождается немыслимо большим числом нейронов в реальном мозге и принципиальным непониманием того, как устроено взаимодействие разных блоков переработки информации. Перед создателями искусственного интеллекта и их коллегами-нейрофизиологами стоит мучительный вопрос: достаточно ли для реконструкции сложного поведения просто увеличивать число нейронов? И если достаточно, то на сколько? А если не достаточно, то что определяет поведенческую гибкость и сложность? Пока, как всем известно, ответа на эти вопросы нет, иначе мы давно бы уже обсуждали достоинства и недостатки разумного робота. А мы пока находимся на стадии анекдотических бесед с компьютерной Алисой.

Но всё не так уж безнадежно: специалисты по искусственному интеллекту вовсю создают новые модели. В их арсенале уже имеется модель мозга с 1 миллионом нейронов, в которой воссоздана адекватная пространственная структура укладки нейронов, свойства их взаимодействия, параметры передачи импульсов и некоторые другие (Henry Markram, 2006. The Blue Brain Project). Есть и более громоздкая модель с 1,6 миллиарда нейронов, сопоставимая по числу нейронов и синапсов с кошачьим мозгом (Rajagopal Ananthanarayanan et al., 2009. The cat is out of the bag: cortical simulations with 109 neurons, 1013 synapses, PDF, 2,07 Мб). Построена также еще более внушительная модель, в которой запрограммировано взаимодействие 100 миллиардов нейронов (E. M. Izhikevich, G. M. Edelman, 2008. Large-scale model of mammalian thalamocortical systems). Во всех этих моделях делается упор на количество проводящих путей, на количество и параметры связей между ними. Показателем реалистичности служит, как правило, сходство с электрофизиологическими характеристиками целого мозга и его частей или выполнение какой-либо одной элементарной функции.

Ни одна из предложенных на сегодняшний день моделей не может воспроизвести разнообразия ответных реакций и функций. Зато это смогла сделать новая модель, не столь внушительная по количеству нейронов, но зато по-новому устроенная. Ее назвали Spaun; это имя — аббревиатура от Semantic Pointer Architecture Unified Network, что приблизительно означает «унифицированная сеть организованного семантического указателя». То есть имеется в виду система, способная преобразовать символ в объект и наоборот и использовать эту способность для разных действий. Spaun демонстрирует, как сложно организованный мозг генерирует сложное поведение. Заслуга ее создания принадлежит специалистам из Центра теоретической нейробиологии при Университете Ватерлоо (Канада).

Spaun состоит из двух частей. Первая — это собственно искусственный мозг, в котором имеется глаз (камера). Вторая — искусственная рука, соединенная с мозгом. Таким образом, вся система способна воспринимать, анализировать и действовать: глаз видит, мозг думает и командует, рука исполняет. Они вместе способны выполнить восемь различных задач. При этом сам конструктор не должен вмешиваться в «мысли» своего искусственного детища. Он не может подсказать машине, что от нее требуется, иными словами, не может перепаивать контакты или вводить дополнительные коды. Мозгу сообщают, какую задачу он должен выполнить в данный момент, и он сам должен выбрать путь для ее решения.

Набор задач — для машины он совсем не тривиальный — предлагается следующий (см. видео):

    1) Срисовывание: распознать объект и, соблюдая стиль, изобразить рукой рисунок. Объектов предусмотрено всего 10, это цифры от 0 до 9.
    2) Распознавание образов: узнать написанную от руки цифру и изобразить ее в заранее заданном формате (рис. 2).
    3) Выбор наилучшего: из трех возможностей выбрать ту, за которую положена награда. Награда случайным образом варьирует от опыта к опыту.
    4) Запоминание: воспроизвести показанный ряд чисел.
    5) Сложение: вычислить сумму двух чисел и написать ее.
    6) Ответы на вопросы о пространственном расположении. Тут Spaun должен ответить на один из двух вопросов о порядке (месте) цифры в изображенном ряду: либо какая цифра стоит на определенном месте, либо какое место занимает определенная цифра.
    7) Смысловое распознавание: например, из 0024 сделать 24.
    8) Творческий анализ: нужно решить одно из простых заданий из IQ-теста: продолжить ряд по аналогии, например дописать ряд 123, 567, 23?.

Spaun выполняет эти задачи в любом порядке, и, повторю, создатели модели не вмешиваются, не подсказывают, а только экзаменуют свое творение.

То, что видит «глаз» искусственного мозга по имени Spaun и то, что рисует его «рука»

Рис. 2. Задача №2: то, что видит «глаз» искусственного мозга по имени Spaun, и то, что рисует его «рука». Изображение с сайта nengo.ca

При выполнении подобных задач задействуется одновременно целый ряд когнитивных функций. Именно их и пытались смоделировать нейроконструкторы. Например, чтобы выполнить задачу 8 (пусть это будет вот такой тест: 1, 11, 111, 2, 22, ?), нужно начать с узнавания написанных цифр. Потом полученную информацию требуется закодировать, уменьшить ее объем в 10–15 раз, как это происходит в реальных зрительных центрах, и направить в блок рабочей памяти. В блоке рабочей памяти информация сравнивается с уже имеющейся, и в результате удается различить порядок расположения образов, к примеру разделить варианты 12 и 21. Затем устанавливаются взаимосвязи между смысловыми единицами, то есть оценивается сходство и различие в упорядоченности всех образов, в нашем примере это 1 и 11, 11 и 111, 2 и 22. Далее выводится область усредненных взаимосвязей. Учитывая категории наибольшего сходства, определяется решение — 222. Далее информация поступает в блок раскодировки и расширения информации. Он называется моторным блоком, так как из него сигналы идут к руке, и она рисует, сообразуясь со своим весом и инерцией, нужную цифру.

Модель включает 2,5 миллиона нейронов. Свойства нейронных передач и их проводимость скопированы создателями Spaun с реальных нервных клеток реального мозга млекопитающих. В модели имеются аналоги дофаминовых и ГАМКовых рецепторов с их специфическими параметрами передачи импульсов.

Нейроны Spaun сгруппированы в отдельные блоки (рис. 3). Блоки имитируют работу специализированных отделов коры, и каждый отвечает за конкретную функцию: запоминание, кодировка и компрессия информации и т. д. Так, первый блок занимается восприятием зрительных стимулов, это аналог зрительной коры. Его задача распознать изображение, вычленить из него значимую информацию, отделив ее от всей сопутствующей, а потом закодировать в понятные мозгу нейронные импульсы. Затем закодированная информация уходит в отдел рабочей памяти, там она еще больше ужимается и в таком виде сохраняется. Блок вознаграждения осуществляет выбор конечного действия из нескольких возможных вариантов. Далее следует очевидно необходимый блок расшифровки нейронной информации в моторные команды руке. Таким образом, блоки вовсе не предназначены для решения каких-то конкретных задач, например сложения чисел или распознавания картинок. Напротив, в модели всё устроено таким образом, чтобы принципиально решалась любая (!) задача, в основе которой лежит зрительное восприятие.

Функциональные блоки искусственного мозга Spaun основаны на областях реального мозга и связях между ними

Рис. 3. Функциональные блоки искусственного мозга Spaun основаны на областях реального мозга и связях между ними.
A — схема человеческого мозга, на которой показаны области, использованные для создания Spaun. Названия областей обведены и залиты теми цветами, которыми представлены соответствующие блоки на схеме B. V1 — стриарная (первичная зрительная) кора, V2 и V4 — экстрастриарная кора, IT — нижняя височная кора, AIT — передняя нижняя височная кора, VLPFC и DLPFC — вентролатеральная и дорcолатеральная префронтальная кора, OFC — орбитофронтальная кора, PPC — задняя теменная кора; Str — полосатое тело (D1 и D2 обозначают разные дофаминовые входы), STN — субталамическое ядро, VTA — вентральная область покрышки, GPe и GPi — наружная и внутренняя части бледного шара, SNc и SNr — компактная и ретикулярная части черной субстанции (см. Substantia nigra). M1 — первичная моторная кора, SMA — дополнительная моторная область, PM — премоторная кора. В пределах оранжевой области показаны линиями с кружками ГАМКергические (тормозные) связи, а с квадратиками — дофаминергические (модулирующие).
B — функциональная архитектура Spaun. Толстые линии показывают связи между участками коры; тонкие линии показывают связи между блоком выбора действия (базальные ганглии) и корой. Квадраты со скругленными углами показывают, что при выборе действия изменяется вход информации в определенные блоки. Маленький квадратик на линии между блоком оценки награды и блоком выбора действия показывает, что эта связь модулирует значимость действия.
Изображение из обсуждаемой статьи в Science

По каждой конкретной задаче можно провести серии экспериментов и оценить, как Spaun справляется с заданиями. Например, разберем задание на запоминание: вспомнить и записать ряд цифр. У людей (то, что у специалистов по искусственному интеллекту называется биологическим мозгом) точность воспроизведения ряда зависит от его длины, лучше всего запоминается первый и последний элемент ряда. В эксперименте Spaun воспроизводил раз за разом серии из четырех, пяти, шести и семи цифр. Как это ни удивительно, но искусственный испытуемый тоже продемонстрировал наилучшее воспроизведение первой и последней цифры (рис. 4).

Точность воспроизведения ряда из четырех, пяти, шести и семи цифр людьми и Спауном

Рис. 4. Точность воспроизведения ряда из четырех, пяти, шести и семи цифр людьми (А) и машиной Spaun (В). Хорошо видно, что в обоих случаях средние значения ряда воспроизводятся хуже конечных. Изображение из обсуждаемой статьи в Science

Создатели Spaun подчеркивают, что в их задачу не входил анализ выполнения отдельных тестов. Они намеревались создать такую машину, которая бы могла действовать согласно предъявляемым задачам, и при этом задачи могут быть разнотипными. И такую машину они создали. В результате машина имитирует как свойства отдельных клеток — а они изначально заложены в систему в качестве параметров передачи импульсов, — так и свойства поведения целостного объекта — мы это увидели на примере теста с воспроизведением ряда. Таким образом, с помощью устройства координации отдельных нейронных элементов удалось имитировать сложное и разнообразное поведение целого. И это важный шаг к созданию искусственного интеллекта.

Источник: Chris Eliasmith, Terrence C. Stewart, Xuan Choo, Trevor Bekolay, Travis DeWolf, Yichuan Tang, Daniel Rasmussen. A Large-Scale Model of the Functioning Brain // Science. 30 November 2012. V. 338. P. 1202–1205.

Елена Наймарк


57
Показать комментарии (57)
Свернуть комментарии (57)

  • nan  | 06.12.2012 | 08:19 Ответить
    Судя по представленной информации получился такой творческий альянс: нейрофизиологи, не имеющие представления о системной организации адаптивного поведения и инженеры, пытающие что-то понять в бессвязных пояснениях группы нейрофизиологов. Сделано несколько вариантов, угроблено огромное количество денег, пока результат мало отличается от того, чего уже достигли сотворители нейросетей. Позитив (вряд ли это достижение конкретной программы, такие чипы выпускает Интелл): наконец-то реализована элементная база для подобного моделирования. Однако, творцам осталась так и не понята в принципе суть адаптивного поведения:
    "Сложность этой сверхзадачи порождается немыслимо большим числом нейронов в реальном мозге и принципиальным непониманием того, как устроено взаимодействие разных блоков переработки информации. Перед создателями искусственного интеллекта и их коллегами-нейрофизиологами стоит мучительный вопрос: достаточно ли для реконструкции сложного поведения просто увеличивать число нейронов? И если достаточно, то на сколько? А если не достаточно, то что определяет поведенческую гибкость и сложность?"
    Еще позитив в том, что демонстрируется, как мало шансов создать в самом деле фукционирующую систему личной адаптивности вот так на ощупь, не используя теоретические модели на основе сопоставления и обобщения до уровня, позволяющего фальсифицировать и отрабатывать отдельные принципы личной адаптивности.

    "...имеется в виду система, способная преобразовать символ в объект и наоборот, и использовать эту способность для разных действий... способны выполнить восемь различных задач"
    и перечень задач, навязанных извне, а вовсе не являющихся мотивированной целью самой системы. Вообще о таких вещах как мотивация, функциональность сознания речи вообще не ведется. Все еще на уровне нейросети насекомых (а во многом и до нее не дотягивая).

    "Мозгу сообщают, какую задачу он должен выполнить в данный момент, и он сам должен выбрать путь для ее решения."
    Все перечисленные задачи, включая "творческую" относятся к простому или последовательному распознаванию образов (ясно, в частности и при разборке алгоритма 8-й задачи, по деморолику из источника и вообще по смыслу сказанного).

    А вот - явная профанация:
    "... аналог зрительной коры. Его задача распознать изображение, вычленить из него значимую информацию, отделив ее от всей сопутствующей, а потом закодировать в понятные мозгу нейронные импульсы. Затем закодированная информация уходит в отдел рабочей памяти, там она еще больше ужимается и в таком виде сохраняется.... Далее следует очевидно необходимый блок расшифровки нейронной информации в моторные команды руке"
    Никаких таких сжимателей, кодировщиков информации и расшифровки для эффекторов в мозге нет. И очень странно если группа нейрофизиологов проекта такое навязала, похоже, на этом настояли инженеры, недопонимающие принципа иерархического распознавания, в результате чего более далекие в иерархии распознаватели играют роль символов в отношении предшествующего профиля восприятия.

    Прогноз: будет еще несколько вариантов пока или бюджет не съедят или уже обещания не будут возбуждать спонсоров или, наконец-то, не будет проведена работа по предварительному системному обобщению и поэтапной проверки его принципов.
    Ответить
    • Malcolm > nan | 06.12.2012 | 08:40 Ответить
      1
      Ответить
      • arc > Malcolm | 06.12.2012 | 09:58 Ответить
        То есть данная машина делает лишь то, что ей навязал тот же человек, а заложил он в нее свою идею реализации ИИ, и именно так, чтобы было похоже на правду, во всяком случае - иллюзия "думания" вполне соблюдена. Но, без поддерживающего персонала, вовремя корректирующего и вставляющего все новые и новые довески в системный код, она долго не просуществует.
        Сама, без таких "вливаний", по типу эволюции, хоть в каком-то, пускай и совсем примитивном виде, она развиваться все равно не сможет и довольно быстро пойдет по кругу, как и все остальные программы.
        Ответить
        • May-Day > arc | 07.12.2012 | 21:11 Ответить
          То есть вы представляете научное исследование не как добавление по крупицам новых деталей к зданию науки, а сразу и целиком решение всех проблем?
          Ответить
          • arc > May-Day | 07.12.2012 | 22:29 Ответить
            А нет никаких крупиц, есть однотипные кирпичи, причем лепят их все, кому не лень, в очередной раз наступая на одни и те же грабли и крича об этом на весь мир. А из одних кирпичей полноценное здание не построишь, будет лишь никому ненужная и дорогостоящая коробка-долгострой.
            Ответить
            • bopa > arc | 08.12.2012 | 22:07 Ответить
              Необходимо иметь понятие о принципах принятия решений экспертными системами и их существующих реализациях!
              Ответить
              • arc > bopa | 10.12.2012 | 10:19 Ответить
                А что в них такого? - Если упрощенно - постоянно и тупо наращиваемая база данных, из которой и идет выборка подходящего результата. если же такового у нее не имеется, то сгенерировать что-то, подходящее случаю, она не сможет. А если и заложить такую в ней функцию, то такие "генерации" всегда будут абсурдными и дальнейшего продолжения не будет, так как машина просто встанет в "тупик" и заткнется )
                Ответить
                • bopa > arc | 10.12.2012 | 19:40 Ответить
                  Arc, все зависит от того кто с ними работает. Если "перельет", а затем "недольет", то действительно, "такие "генерации" всегда будут абсурдными и дальнейшего продолжения не будет". "Машина просто встанет в "тупик" и заткнется". На примере Роскосмоса, например! Вже третий год ПОДРЯД!
                  Ответить
    • Prion > nan | 06.12.2012 | 23:15 Ответить
      Совершенно согласен с nan. Вся история вызывает сугубо иронические ощущения. Похоже, ребята не вполне понимают суть задачи, которую пытаются решить. Успешно они решили лишь задачу добыть финансирование.
      И с прогнозом согласен тоже.
      Ответить
      • Malcolm > Prion | 07.12.2012 | 08:26 Ответить
        Не понимаете? А смысл тогда комментировать? Обязательно нужно насрать, не понимаю таких людей.
        Ответить
        • arc > Malcolm | 07.12.2012 | 09:02 Ответить
          Кто именно, в чем, кому и куда насрал, сможете объяснить? По вашему, личному, мнению? )
          Ответить
  • chektor  | 06.12.2012 | 11:56 Ответить
    Интересно, чем это они смогли "заинтересовать" этот "мозг" для выполнения поставленной ими задачи? Пообещали увеличить тактовую частоту? Или, дать 5 минут посмотреть в окно?
    Ответить
    • Чалдон_в_пимах > chektor | 06.12.2012 | 19:29 Ответить
      Если бы действительно смогли, то раструбили бы на весь мир о решении психофизиологической проблемы, а именно о том, что поняли, как материя мозга может порождать субъективные переживания.
      Ответить
      • bopa > Чалдон_в_пимах | 08.12.2012 | 22:12 Ответить
        Откуда известно об источнике "порождения субъективных переживаний"?
        Субъект существует во времени, пространстве и среде.
        Ответить
  • Wertyus  | 06.12.2012 | 12:23 Ответить
    А что где-то в статье было написано, что Спаун может учиться, творчески мыслить и эволюционировать?)
    Просто может решать разные задачи без подсказок программистов.
    Ответить
    • Angl > Wertyus | 06.12.2012 | 12:33 Ответить
      Может ли он решить заранее неизвестную задачу №9 без подсказки программистов? Очевидно, нет, так как он не способен понять ее условия. Условия (какую именно задачу надо решать) должны как-то вводиться перед данными задачи, причем набор типов задач жестко установлен заранее.
      Ответить
      • bopa > Angl | 08.12.2012 | 22:16 Ответить
        Давно (20-30 лет) существует и реализована (ИПУ АН) методика обучения автоматов (САУ).
        Ответить
        • Angl > bopa | 09.12.2012 | 17:21 Ответить
          Очевидно, что прогресс есть во многих направлениях, но почему-то в данной статье на это упор не делается. Почему-то нет обратной связи, то есть анализа "глазом" того, что написала "рука" (ну, как я понял). Интересно было бы, например, задать задачу "выработать собственный почерк на основе образцов цифр". Понравилось разделение объекта, понятия и знака в структуре ИИ (треугольник Фреге, опять же не знаю, насколько это ново). Ранее большинство нейросетей в основном устанавливали некую коррелляцию между входом и желаемым выходом, выделение же "чистых понятий" позволяет выделить универсальные правила. В мозгу тоже есть чисто корреляционные (автоматические) реакции: в условиях А делай Б, но есть и выделение правил, предсказывающих поведение в ситуациях, которые никогда не встречались.
          Да некоторые сети могут ответить 123+456, если их обучали на примерах 1+2 и 10+20. Но чуть повысить уровень абстракции - задать задачу a+a+a=3a, и никакая сеть уже не справится, если специально на это не натаскивалась. Хочется надеяться, что новый подход позволит продвинуться дальше.
          Ответить
          • bopa > Angl | 10.12.2012 | 19:47 Ответить
            Нейросетям скоро 50 лет. Созданы они были для эмуляции (посмотреть, что получится) нейрофизиологии. Сейчас (2009) пришли к выводу, что нужно разрабатывать новую архитектуру. Фон-Неймановская не годится для моделирования таких процессов, из-за громоздкости.
            Ответить
          • kirilloid > Angl | 06.01.2013 | 21:17 Ответить
            А вы видели хоть одного человека (ребенка), которого обучали только арифметике, но он после этого мог решать алгебраические уравнения?
            Причем, обучение человека происходит изначально именно на не-математических предметах: конфетах, яблоках и т.п.
            Пусть для начала ИИ научится хотя бы обучаться как средний человек.
            Ответить
  • May-Day  | 06.12.2012 | 16:39 Ответить
    Удивительный прогресс в познании мозга.
    И естественный этап. Вместо мозга как однородной нейронной сети переход к зонам со специализацией.
    И рука! Чего не хватает компьютеру для обретения разума - исполнительной периферии для исследования мира и системы сенсоров, которые образуют целеполагание или оценочную систему для обратной связи с этим миром.
    А это, на мой взгляд, намного важнее тупо числа нейронов.

    Давно слежу за этой темой. Спасибо.
    Ответить
    • arc > May-Day | 07.12.2012 | 09:51 Ответить
      Чем оценивать эту "периферию", даже навороченную и такую дорогую, как в данной статье? Суть и принципы сознания, исполняющего эту роль, совершенно не ухвачены, нет адаптивности поведения к меняющимся условиям и последующей модификации своей деятельности в соответствии с ними, но - без какого-либо участия извне. А именно это и проделывает простейший интеллект на уровне самого примитивного морского ежа.
      Ответить
    • bopa > May-Day | 08.12.2012 | 22:19 Ответить
      "переход к зонам со специализацией" и кластеризацией. Необходимо укрупнение в управлении, иерархия! Иначе "шум" не даст оперативности в реализации.
      Ответить
  • Corund  | 06.12.2012 | 20:08 Ответить
    Прогресс идет - чувствуется, что в цепочке типа "мы пока не знаем точно, почему одни предметы плавают, а другие - нет, но мы продолжаем бросать в воду разные вещи в надежде познать это" - "Эврика!" - "уравнения Бернулли" исследователи где-то недалеко от начала пути, но - "дорогу осилит идущий".
    Ответить
    • feb7 > Corund | 07.12.2012 | 07:30 Ответить
      Небольшое уточнение, если позволите. "Эврика" относится не к уравнениям Бернулли, а к закону Архимеда, то есть изменение веса тела при погружении в жидкость или газ. Уравнение Бернулли в данном контексте относится к гидро- и газодинамике.
      Ответить
      • Corund > feb7 | 07.12.2012 | 10:46 Ответить
        да я в курсе :) - видимо, не совсем точно выразил свою мысль о шагах прогресса в науке от "примитивного копирования птичьих крыльев" до понимания процесса.
        Ответить
  • feb7  | 06.12.2012 | 21:39 Ответить
    Читая статью (особенно первую часть), не мог отделаться от мысли, что читаю лемовскую "Сумму технологии". Проблематика и постановка задачи описаны буквально теми же словами. Правда, в "Сумме" Лем не сказал, КАК будет реализованны эти задачи. Что ошеломляет, так это то, что "Сумма технологии" была написана в 1959 году.......
    Вот ведь гениальный мужик был пан Станислав.....
    Ответить
    • Malcolm > feb7 | 07.12.2012 | 12:53 Ответить
      Это называется звиздеть не мешки ворочать. У меня за спиной человек постоянно Стругатских вспоминает со словами "как давно это было и как точно описывает современность", хотя точность всего лишь в его больной фантазии.
      Ответить
      • feb7 > Malcolm | 10.12.2012 | 01:00 Ответить
        Дружище, сразу видно, что ты "Сумму" просто не читал.
        "Не читал, но сходства не вижу." Логичный аргумент.
        Ответить
        • Malcolm > feb7 | 10.12.2012 | 08:49 Ответить
          Тратить свое личное время на каких-то там философов? А оно мне надо?
          Ответить
          • feb7 > Malcolm | 11.12.2012 | 15:43 Ответить
            И вправду. А еще на школу и институт время не следует тратить - это же 15 лет, украденых из жизни!
            А некоторые ботаны - только подумать! - вместо водки книжки читают.....и семок не грызут....убогие, че...
            Ответить
  • int  | 07.12.2012 | 12:31 Ответить
    Я думаю так, что задачи были заложены изначально, но это нормально должен быть какой то начальный алгоритм, но самое главное что бы программу как ребёнка начать постепенно чему то обучать и она могла это делать. А мотивация это тоже просто программа на что то бы что то сделать, для нейросети это может быть просто значение выполненых заданий которое надо увеличивать, его как кость собаке будет увеличивать сам программист (ну или просто если что то сделано и программист дал добро, это остаётся в нейронах), а создателям надо как то с ней начать общаться, как с инопланетянином на языке жестов, нужно что бы в ней появилась новая сущность, попробовать разные вещи может где то и произойдёт подвижка, но тут кроме инженеров и нейрофизиологов уже нужны, лингвисты, психологи, и т.п. ведь искусственный интеллект это не выполнение заданий, а способность решать заранее неизвестные зачади, обучение программированию себя, должен быть ещё какой то блок сознания, поведения.
    Ответить
    • arc > int | 07.12.2012 | 13:12 Ответить
      Обучаться она должна сама, сопоставляя все то, что у нее уже есть, с тем, что появляется вновь и принимая решения, пускай сначала и "детские", но свои. Т.е. без участия программеров, точнее - без их прямого влезания ему в "мозг". И для этого да - и нужна эта "первоначальная программа", от которой растет все остальное.
      А именно ее пока еще и нет /и не предвидится, насколько я понял/, такой самоорганизующейся системы, даже самой маленькой. Причем сделать ее можно всего на нtскольких десятках нейронов, а дальше уже она сама-сама )
      Ответить
    • chektor > int | 07.12.2012 | 17:22 Ответить
      Вы не поняли. У любого организма мотивации "давят на физиологию"! Не поел - стало плохо! Нет самки - "пропал аппетит"? :)) Справление естественных надобностей, вообще, идет автоматом.
      А машину чем заинтересовать? Коллекцией "спасибо" от программиста? Да машине "не жарко и не холодно", если в блоке вознаграждения растет или уменьшается сумма оценки поведения. Но пока в машине программно заложен алгоритм высокого приоритета оценки, она так и останется машиной.
      Приоритет оценки и зависимость своего поведения от него, машина должна выработать сама. Только тогда это будет разумное существо на искусственном материале.
      Ответить
      • aa > chektor | 07.12.2012 | 18:17 Ответить
        "Живые знают, что умрут - а мертвые ничего не знают" - Притчи Соломона. Проблема "живого" остается. Каждый из нас "знает", что он есть. Даже слепо - глухо-немой, так как наверняка он "чувствует" ход времени. А современные машины такого свойства не имеют. Даже если и удасться смоделировать процесс обучения - то машина этого не узнает.
        Ответить
      • int > chektor | 07.12.2012 | 18:26 Ответить
        Не согласен, эти все системы выработались в нас в процессе эволюции, не будут же инженеры запускать 100 роботов способных к самосборке подобных и само зарядке от батарее, и смотреть как они эволюционируют, это не больше чем автоматика, так что если изначально заложить в машину накопление оценки поведения, для неё это будет главным.
        И не важно какие методы, если это будет способствовать обучению.
        Единственно что слышал возможно синапсы передают не просто сигнал а целый код, тогда всё становится сложнее.

        Хорошая идея кстати начать с десятков нейронов, причём вероятно делать всё эволюционным путём, создать 1000 мелких нейросетей, дальше небольшая эволюция каждой из них не только по коэффицентам нои по структуре, которые справились с чем то дальше эволюционируют и естественно размножаются, КСТАТИ ВОТ ОН ГЛАВНЫЙ МОТИВАТОР, дальше можно присоединять органы чувств, это может быть простой датчик зрения изначально, к нему нейросеть эволюционным методом подберёт усложнение, если дело сдвинулось можно ещё датчик прицепить, потом манипулятор и т.д. потом усложнять датчики, и она будет эволюционировать, причём можно к 1 датчику присоединять все эти нейросети, ведь главное эволюция мозга, пусть они не знают что смотрят с одного глаза) и так в процессе программной эволюции можно далеко зайти, имхо человек не сможет создать большую оптимальную систему а эволюция сможет, как вам такая идея?

        з.ы. Я как то писал в экселе нейросеть для форекса, но он настолько случаен что больше 52+-% верных направлений не смог угадать, я не программист число для хобби.
        Но сейчас мне пришла идея как можно сделать эту эволюцию.
        Правда всё равно идея создания ИИ трудно подьёмная, т.к. много нейронов и связей это не так сложно, гораздо больше вычислительных ресурсов и времени уйдёт на обучение, но всё таки эволюционная нейросень будет меньше или в том же объёме эффективнее.
        Ответить
        • int > int | 09.12.2012 | 20:26 Ответить
          Потом у меня было много нейросетей, наиболее успешные размножались и мутировали и т.д. мне кажется по этому эволюционному принципу надо строить искусственный интеллект.
          Ответить
      • kirilloid > chektor | 06.01.2013 | 21:19 Ответить
        Нет, это будет ленивое существо ;-) и несмотря а то, что "лень - двигатель прогресса", не факт, что это единственный двигатель и разумное существо должно обладать ленью.
        Ответить
  • dims  | 07.12.2012 | 16:52 Ответить
    Народ, Spaun -- это программа (нейромодель), написанная для симулятора Nengo и способная работать на настольном компьютере. Её можно скачать отсюда http://models.nengo.ca/spaun, как и много других.
    Ответить
    • May-Day > dims | 07.12.2012 | 19:27 Ответить
      А как же камера и, особенно, рука?
      Ответить
      • dims > May-Day | 08.12.2012 | 03:05 Ответить
        А где? Я вообще-то сам не попробовал. Думаю, это просто моделька, мультик или 3Д.
        Ответить
    • vvb > dims | 08.12.2012 | 07:49 Ответить
      "- This model requires a machine with at least 24GB of RAM to run the full implementation.
      Estimated run times for a quad-core 2.5GHz are 3 hours per 1 second
      of simulation time."
      Ответить
  • Kostja  | 08.12.2012 | 00:17 Ответить
    Спасибо за статью, интересно, и напоминает фантастику.
    Некоторым критикам: сперва добейся!
    Ответить
    • May-Day > Kostja | 11.12.2012 | 16:38 Ответить
      Это не критика - это что-то бесформенное. Похоже на подергивание лапки лягушки в ответ на раздражение электрическим током.
      Ответить
  • olegal  | 08.12.2012 | 12:02 Ответить
    Работа мозга - биологического или искусственного - начинается с сенсоров, отслеживающих изменения в окружающей среде. Например, лягушка не реагирует на дохлую муху не потому что брезгует мертвячиной, о потому, что глаз у нее работает на отслеживание движущихся объектов. И тот же принцип заложен в устройство зрительной системы у змей. А это ставит вопрос о приоритете: что мы видим - геометрию или кинематику? Важнее видеть кинематику, потому что биологический мозг, самый примитивный, решает задачи поиска-ориентации и бегства-преследования, жизненно важные для организма. Напротив, ИИ ориентирован программистами на любование геометрией, то есть на распознавание образов - цифр, букв, фигур и т.п. То есть, инженеры взялись за решение задачи не с конца или начала, а со середины. И нейрофизиологи этому не противятся, хотя им наверняка известен опыт (и не один!), где человеческий мозг обнаруживает способность отличать ускоренное движение от равномерного по скорости. Это эксперимент на борту погибшего шаттла "Columbia" (см. http://www.trinitas.ru/rus/doc/0232/012a/02322062.htm). Но решая задачу с начала, придется ответить на вопрос: как из неорганизованного потока фотонов, прерываемого морганием и перебросом перевернутой картинки по сетчатке глазного дна 25 раз в секунду мозг строит устойчивое изображение? И еще одно отличие: электрическая сеть ИИ переносит электроны, тогда как аксоны нейросети транслируют не частицы, а потенциалы возбуждения.Как видно, учить ИИ обработке цифр - значит идти в принципе не тем путем.
    Ответить
  • bopa  | 08.12.2012 | 22:24 Ответить
    Рекомендую всем познакомиться (хотя бы на популярном уровне) с алгоритмами, разработкой программ игры в шахматы! Результат налицо! И давно!
    Ответить
    • arc > bopa | 10.12.2012 | 10:19 Ответить
      Результат - чего, какого плана? Никакая шахматная программа неспособна выбрать абсурдный, на первый взгляд, ход, но, который, тем не менее, может привести к вполне отличному результату.
      Ответить
      • Angl > arc | 10.12.2012 | 13:03 Ответить
        Но тем не менее, программы вполне успешно обыгрывают чемпионов мира, а обыграть обычного человека (до уровня мастера спорта) способен уже любой будильник. Что же касается абсурдных ходов, то на высоком уровне и люди их делают редко (времена Капабланки и Алехина прошли, надежная игра дает лучший результат). Скоро, возможно, будет (с некой вероятностью) решена основная задача шахмат (о выигрышности начальной позиции при ходе белых).
        Программа не может сделать не лучший ход, а такой, на который "купится" соперник (ведь она видит и плохие последствия, если он не купится). Так что задача вполне решена, но с минимальным привлечением собственно методов ИИ.
        Ответить
        • arc > Angl | 10.12.2012 | 15:36 Ответить
          Ну так и я не совсем про шахматы и их "ходы", а именно про организацию механизмов сознания, причем не только человеческого, то есть - в принципе.
          А шахматы что - работают себе эти программы и работают, да и бог с ними.
          Ответить
        • bopa > Angl | 10.12.2012 | 19:54 Ответить
          Методы ИИ еще окончательно не зафиксированы и направление свободно для исследований. Успехов! Что можете, то и применяйте, лишь бы был результат.
          Ответить
          • arc > bopa | 11.12.2012 | 11:52 Ответить
            Данные методы пока не зафиксированы ни - окончательно, ни - НЕокончательно, то есть - никак. Их на данный момент не существует, как нет и самой примитивной концепции по созданию этих методов, с чего и стоило бы начинать, по логике. То есть, кроме криков "Эврика!", причем совсем необоснованных - нет ничего )
            Ответить
  • bopa  | 08.12.2012 | 22:36 Ответить
    Необходимо различать задачи
    - имитации физиологической работы мозга (нейрофизиология),
    - решения задач мозгом (искусственный интеллект),
    - живучести (устойчивости работы) мозга.
    В статье четко не разделены различные стороны проблемы. Поэтому и каша в комментариях. Такую статью должен писать не физиолог, а кибернетик, который понимает суть не обменных процессов, а принципы работы мозга как системы принятия решений. Физиолог может писать о патологии.
    Тем более, что в преамбуле сказано "реализован новый принцип организации нейронных элементов". И все. А оценивать могут только компетентные специалисты, а не "скучающие"!
    Ответить
    • May-Day > bopa | 11.12.2012 | 16:26 Ответить
      На научно-популярном сайте? Это место просвещения и попытки наладить обмен идеями между смежными специальностями.
      Ответить
      • Corund > May-Day | 15.12.2012 | 10:52 Ответить
        Тссс! Не пугайте его - это просто мимолетный посетитель, который немного побредит, да и исчезнет, как и сотни других - замечаете, как он четко дистанцируется от НИХ (исследователей)?
        Ответить
  • bopa  | 08.12.2012 | 23:02 Ответить
    Рекомендую автору заметки ознакомиться
    http://cacm.acm.org/magazines/2011/8/114944-cognitive-computing/fulltext
    и скорректировать свой труд, дабы не вводить в заблуждение других!
    Ответить
  • Alex_V  | 08.04.2013 | 08:06 Ответить
    В общем, опять всё то же. Упор на вычислительные способности, интеллект. А мозг Эллочки-людоедки действует назло врагам. И вообще, каждое действие человека разумного основано скорее на решение задач типа хорошо-плохо, нужно-не нужно, приятно-не приятно, интересно-скучно, чем на сложных математических вычислениях. И я пока что не вижу, каким образом исследователи могут запрограммировать в компутере любовь или ненависть, любознательность или лень.
    Ответить
  • andr3  | 02.11.2014 | 18:18 Ответить
    далекое будущее...

    Раса роботов уже давно обогнала в развитии Хомо Сапиенсов и их потомков. Научились сaмостоятельно развивать свой интеллект и технологическую индустрию.

    Но они уважительно относятся к своим создателям,Человечество живет в неге и безделье. Все элементарные потребности удовлетворяются бесплатно. Пища, одежда, средства передвижения и среда обитания (жилье) ни для кого не проблемам - ограничено только размножение и научные исследования. Запрещены спорт (соревнования) и боевые исскуства, любая борьба. Разрешены все наркотики, которые тоже предоставляются бесплатно.

    Наука и изобретения запрещены. Любые технологии которые могут нанести вред другим людям или роботам под строгим надзором и контролем. Денежные суррогаты запрещены в любом виде, даже натуральный обмен.

    Но есть среди роботов роботы-неудачники, роботы у-которых-не-задалась-жизнь, и они считают что во всем виноваты люди - эти дармоеды, которые потребляют огромные ресурсы так необходимые более совершенным и перспективным существам, новым и вечным хозяевам Вселенной... а среди людей не только тунеядцы - нимфоманы, но и люди с вечно голодными мозгами и шилом в заднице...

    ... смотрите на широком три-дэ экране новый фантастический триллер "Воскрешение"
    Ответить
Написать комментарий


Элементы

© 2005-2017 «Элементы»