Интуиция и искусственный интеллект - Игорь Иванович Бабанов
https://proshkolu.info/


Логин

Регистрация
Пароль
Забыли пароль?
http://proshkolu.info/

  О портале   Реклама   ТОП-100 школ   ТОП-100 участников   Рейтинги `Источника знаний`  

http://totaltest.ru/?promo=proshkolu&utm_source=site&utm_medium=proshkolu&utm_campaign=250x50 (edited)

https://ginger-cat.ru?from=proshkolu

https://diso.ru/?promo=proshkolu&utm_source=site&utm_medium=proshkolu&utm_campaign=250x50

https://mogu-pisat.ru/kurs/uchitel/?SECTION_ID=&ELEMENT_ID=1759325



ГЛАВНАЯ

ВСЕ ШКОЛЫ

НА КАРТЕ

КЛУБЫ

КОНКУРСЫ

БИБЛИОТЕКА

ИСТОЧНИК ЗНАНИЙ

ПОМОЩЬ











Игорь Иванович Бабанов


КАБИНЕТ

ФАЙЛЫ

БЛОГ

ДРУЗЬЯ

ШКОЛЫ

ОБЩЕНИЕ

НАСТРОЙКИ

ЗАКЛАДКИ
Вы здесь:  Игорь Иванович Бабанов / Блог / Интуиция и искусственный интеллект


ЗАПИСЬ #2100

КОММЕНТАРИИ (11)

ОБСУДИТЬ

В ЗАКЛАДКИ


24 сентября 2020, 07:15, автор - хозяин блога
Игорь Иванович Бабанов

Интуиция и искусственный интеллект

Вероятностное проективное мышление
Интуиция и искусственный интеллект

Пробабилизм (от лат. probabilis – вероятный) — вероятностный стиль мышления, характерный для развития современного
научного познания
6679801-3bd2b4345de0318d.jpg

Из Библиотеки Инженера (БИ):
...Часто можно слышать критические высказывания, основанные на попытке противопоставить человека машине с каких-то принципиальных позиций. Утверждается, например, что ЭВМ делает только то, что запрограммировано. На это можно ответить, что и человек делает только то, что запрограммировано в его сознании. Иногда составляются длинные и интересные списки ситуаций, в которых проявляется глубокое и пока не устранимое различие в поведении человека и ЭВМ. Вероятно, одно из самых серьезных различий состоит в том, что человек, в отличие от ЭВМ, может решать плохо сформулированные задачи. Или иначе — машине нужен однозначный математический язык, человеку — естественный, полиморфный, язык. Естественный язык, как раз в силу своей полиморфности, оказывается мощнее любого строго формализованного языка; это почти самоочевидное утверждение, не раз обсуждавшееся и в нашей литературе, очень хорошо сформулировано английской лингвистической философской школой [8]. Но не объясняется ли такое различие результатов тем, что пока еще никто не понял, как в сознании человека работает программа семантического анализа предложений, формулируемых на полиморфном языке. Если бы удалось понять механизм подобного анализа, то это существенно продвинуло бы все работы, направленные на создание искусственного интеллекта. Создание искусственного разума — модели человеческого интеллекта — является сейчас центральной проблемой кибернетики (с.19-20)
...Как уже указывалось выше, одно из принципиальных различий между человеком и ЭВМ состоит в том, что человек, в отличие от машины, может подвергать семантическому анализу вопросы, сформулированные на полиморфном языке. Второе столь же важное различие состоит в том, что человек, наблюдая новые явления и используя имеющиеся у него априорные сведения (здесь следует обратить внимание на многозначность термина «априорные сведения». В статистике априорными называются сведения, полученные на основании предыдущих экспериментов. По отношению к (n + 1)-му эксперименту априорными являются сведения, полученные из n предыдущих экспериментов) может выдвигать новые, подчас даже совсем неожиданные гипотезы, а вычислительная машина этого сделать не в состоянии. Или, может быть, более осторожно нужно было бы сказать так: процесс выдвижения новых гипотез, по крайней мере сегодня, запрограммировать нельзя (c.36-37)
...Вероятно, самым примечательным в современной математической статистике оказывается не только стремление к возможно большему логическому обоснованию выдвигаемых гипотез, но и стремление к самому широкому использованию априорной информации, задаваемой вероятностным образом. Все большее развитие получает так называемый необейесовский подход к проверке гипотез (см., например, [21—25]). Здесь нужно подчеркнуть, что необейесовский подход отнюдь не исчерпывается использованием хорошо известной теоремы Бейеса (математик, живший еще в XVIII веке), которая является тривиальным следствием аксиомы умножения вероятностей. Этот подход характеризуется стремлением включить интуитивную
вероятность в обоснование математической статистики.
Интуитивную вероятность иногда называют также субъективной, или персональной, вероятностью). Здесь речь идет о некоторой мере персональной уверенности исследователя. Естественно, что статистики-необейесианцы чаще применяют теорему Бейеса, чем противники этого метода.
Какой смысл нужно придавать интуитивным оценкам вероятности того или иного события? Этот вопрос вызвал очень острую дискуссию, продолжающуюся до сих пор. В его изучение включились и психологи-экспериментаторы, показавшие на ряде примеров, что интуитивные оценки вероятностей имеют определенный физический смысл. Во всяком случае, ясно, что человек как в своей научной, так и в повседневной деятельности постоянно оценивает субъективные вероятности различных событий. Ему все время приходится принимать решения при неполном знании, основываясь на догадках. Может быть, в наиболее рафинированной форме это проявляется в тех ситуациях, когда заключают пари или, скажем, делают разные ставки на скачках и, таким образом, количественно оценивают вероятность того или иного исхода состязания. Ясно, что персональная вероятность оценивается с большой ошибкой и, более того, оценка всегда остается субъективной, т.е. смещенной. Это смещение определяется интеллектуальной настроенностью субъекта. Впрочем, необейесианцы полагают, что они имеют дело с разумными, настроенными в каком-то смысле одинаково наблюдателями.
Как бы там ни было, если субъективная вероятность какого-либо события оценена, то с ней можно поступать так же, как с вероятностью, найденной математическим методом, полагая, что она обладает теми же свойствами и подчиняется тем же аксиомам. Понятие субъективной вероятности не следует рассматривать как некоторую альтернативу к хорошо известным определениям вероятности: «классическому» и «статистическому» (в смысле Мизеса), хотя некоторые крайние представители необейесианства
как раз на этом настаивают.
Если мы теперь вернемся к принятому нами приему — сопоставлению человека с ЭВМ, то следует указать на третье глубокое различие — человек, в отличие от машины, может интуитивно оценивать вероятность при неполном знании ситуации. Иногда это формулируется даже так: человек может оценить вероятность даже такого события, которое еще никогда не происходило. В виде алгоритма этот процесс записать нельзя — механизм его еще не понят. Здесь мы сталкиваемся с очень интересной проблемой, в которой пересекаются пути гносеологии, математической статистики, психологии, кибернетики. В кибернетике (в ней она является одной из центральных проблем) нельзя задать поведение автомата, не умея написать алгоритм для оценки вероятности еще не произошедшего события в условиях неполного знания ситуации. Работая над машиной-консультантом в области статистики, мы должны пытаться как-то преодолеть эту трудность.
Чтобы дать некоторое представление о бейесовском методе, рассмотрим самую простую задачу…(с.39-41)
В.В. Налимов. Теория эксперимента. М.: Наука, 1971. 208с.
[PDF, 7,5 Mb]  https://yadi.sk/i/r1sB_EeWqh3q4
6679802-59431529d51b5d81.jpg

Искусственный интеллект
1 Как возможен исскуственный интеллект? Что принципиально возможно и невозможно в моделировании сознания человека средставами ЭВМ?
...Подчеркнем еще раз, что наш подход везде и всегда остается вероятностно ориентированным. Применяемая нами математика неназойлива. Не доказывая каких-либо новых теорем, мы просто используем некоторые математические структуры как образы, через которые разьясняем интересующие нас философские проблемы. Так вынуждены мы поступать, поскольку понимание всегда дается через образы, а привычные нам образы, заимствованные из сенсорного взаимодействия с окружающим нас миром, исчерпали свой семантический потенциал. Опираясь на них, уже трудно сказать что-либо новое. Заканчивая эту работу, мы не без некоторого удивления обнаружили, что недавно вышла близкая нам по духу книга П. Саппеса [Suppes, 1984], прямо так и называющаяся = Вероятностная метафизика. Вскоре после того, как был закончен первый вариант этой работы, скончался А.Н. Колмогоров. Из жизни ушел гений. Вместе с ним ушла и целая эпоха. Конечно, я не могу считаться его учеником, но вместе с ним я проработал 10 лет, будучи его первым заместителем по межфакультетной Лаборатории статистических методов МГУ. Для меня, пожалуй, самым важным из его суждений было часто повторяемое высказывание, звучавшее примерно так: Мы имеем, по крайней мере, одно весьма серьезное преимущество - владеем вероятностным мышлением. Он никогда не эксплицировал (разьяснял) эту мысль - ее нужно было понимать в зависимости от ситуации, в которой она произносилась. Именно в те годы я начал разрабатывать вероятностную модель языка. Это вызвало раздражение у многих моих коллег, полагавших, что надо нам всем заниматься приложением вероятностно-статистических методов к вполне конкретным, а отнюдь не философски звучащим проблемам. Но Андрей Николаевич дал мне разрешение на самостоятельные мысли - на право самому ставить проблемы, выходящие за привычные рамки официальной науки. Так это право и сохранялось за мной
В.В. Налимов. Спонтанность сознания. Вероятностная теория смыслов и смысловая архитектоника личности Москва. Прометей. 1989г.
https://web.archive.org/web/20101228152334/http ://kirsoft.com.ru/freedom/KSNews_958.htm
Василий Васильевич Налимов - математик и мыслитель
https://web.archive.org/web/20101228105952/http ://kirsoft.com.ru/freedom/KSNews_840.htm




ОБСУЖДЕНИЕ


Роберт Иванович Фултонов2020-09-24 11:17:12 - Роберт Иванович Фултонов
За исследования в области принятия решений в ситуации неопределённости Д.Канеман был удостоен нобелевской премии в 2002г. Самым ценным среди результатов его работы является определение причин ошибок в данных решениях. Цикл его работ на стыке психологии - математики и экономики. И, что интереснее всего - имеет значение для простого обывателя, который принимает решение о покупке картошки на рынке...(ну или почти так)
Игорь Иванович Бабанов2020-09-24 11:32:57 - Игорь Иванович Бабанов
Да. Причины ошибок важны. Но главное не только обнаружение ошибок, а их исправление. Вот нынешняя ситуация: spkurdyumov.ru/uploads/2020/09/vnutri-koronavirusa.pdf
Страшное дело. Из всех других РНК вирусов, COVID научился исправлять ошибки при репликациях. Не каждый человек на это способен. А тут вирус. Необходимо изучить фермент экзонуклеазы (ExoN). Какие ошибки исправляет, одиночные или посложнее? Да поможет нам Хэмминг
Роберт Иванович Фултонов2020-09-24 12:56:57 - Роберт Иванович Фултонов
Про ошибки репликации Человека - известно давно - `горбатого могила исправит`.
Сегодня дела ее уже.
Вот мой любимый ДЖЕЙМС УОТСОН (специально выделил) - `Если бы можно было найти ген, отвечающий за сексуальную ориентацию, и какая-нибудь женщина решила бы, что не хочет иметь гомосексуального ребёнка, что же, ну и пусть.`
Так его `добрые люди` (как говорил Понтий Пилат ) - чуть не распяли.
Алевтина Петровна Монастырская2020-09-24 13:23:11 - Алевтина Петровна Монастырская
`Вероятно, самым примечательным в современной математической статистике оказывается не только стремление к возможно большему логическому обоснованию выдвигаемых гипотез, но и стремление к самому широкому использованию априорной информации, задаваемой вероятностным образом.`

Мой ученик очень интересуется этой темой - учится в 11 классе профильной московской школы (мат.эконом - его профиль). С Вашего позволения скину ему ссылку.
Игорь Иванович Бабанов2020-09-24 15:05:44 - Игорь Иванович Бабанов
Вся трудность в применении теоремы Бейеса заключается в оценке субъективной априорной вероятности, которая на самом деле в большинстве задач неизвестна (с.41)

Если исследователь почему-либо стоит на антибейесовских позициях и не хочет вводить априорной вероятности, то принятие решения можно производить в рамках традиционного статистического мышления, используя принцип максимального правдоподобия. Чтобы разъяснить этот принцип, нам надо напомнить два хорошо известных статистических понятия, а именно, понятия ошибок первого и ошибок второго рода (с.43)
Налимов В.В. Теория эксперимента. М.: Наука, 1971. - 208 с.
[PDF, 7,5 Mb] https://yadi.sk/i/r1sB_EeWqh3q4
Роберт Иванович Фултонов2020-09-24 17:09:40 - Роберт Иванович Фултонов
Ошибки первого и второго рода хорошо иллюстрируются на примере медицинских диагнозов:
1.Вирус есть, но его не на диагностируют (методика слабовата
2. и гипердиагностика или ложно положительный результаты - вируса нет, но его находят

(это прошло еще по моей первой диссертации - мы прогнозировали вероятность наступления бластной трансформации при ХМЛ)
Игорь Иванович Бабанов2020-09-25 10:45:45 - Игорь Иванович Бабанов
Да, но все же Ошибки первого рода больше напоминают Принцип презумпции невиновности.
Что касается вирусов, то есть гипотеза, что однонитиевые РНК вирусы ранее имели полноценный аппарат репликации, и были первичнее двуспиральных. А только потом эту способность атрофировали и стали паразитировать. Говорят и муравьи раньше летали как птицы (т.е. были более свободными), а потом пришел муравейник, и ползать стали
Константин Борисович С.2020-09-25 10:48:36 - Константин Борисович С.
Мураши и сейчас летают. У меня в теплице огурцы переходили в рост только когда муравейник, там сущий, вставал на крыло. Вся теплица была в крылатках.
Роберт Иванович Фултонов2020-09-25 12:47:14 - Роберт Иванович Фултонов
Ошибки первого рода и презумпция невиновности суть функция обстоятельств. Например, при диагностике злокачественных новообразований лучше переоценить опасность и свести вероятность ошибок I рода к нулю. А в налоговой практике многих стран (USA) понятия `презумпция невиновности` - вообще не существует, то есть все виновны, пока не докажут обратное :)
Игорь Иванович Бабанов2020-09-25 13:11:46 - Игорь Иванович Бабанов
У сильного всегда бессильный виноват:
Тому в Истории мы тьму примеров слышим
Роберт Иванович Фултонов2020-09-25 13:21:29 - Роберт Иванович Фултонов
Есть более тонкая шутка на эту тему: -
`Никогда не обижай слабого,
Особенно сильного!....
И этому примеров еще больше, в том чисте у дедушки Крылова
`а потому обычай мой - с волками иначе не делать мировой... как снявши шкуру с них долой
- И выпустил на волка гончих стаю`

Прокомментируйте!

Выскажите Ваше мнение:

Зарегистрироваться



Вакансии для учителей









  Copyright © ПроШколу.ру 2007-2020. Все права защищены.   О проекте | Реклама | Статистика | Контакты | Translate
Использование материалов данного ресурса допустимо только с письменного разрешения администрации сайта.

Поиск по порталу













Новые комментарии



Сидим дома, но как-то напряг ощущается очень:).... Однако стараемся мирно регулировать все ситуации. Получается по-разному... Наверное, кто-то тоже сейчас с минивнучкой в тесном общении? Поделитесь опытом...
Спасибо огромное
Ирина Владиленовна, здравствуйте. Мы становимся всё красивее и красивее с возрастом. Если так не думать, можно с ума сойти. У каждого возраста своя прелесть. Правда?
Спасибо большое!!! Спасибо большое!!!
Спасибо.
А я уже написала выше, Оля, что разделяю мнение Галины Ивановны Карташовой об этом рассказе - грусть. А уж кто как воспринимает, кто с какой точки зрения рассматривает - личное дело (или опыт:-)) каждого...





















 



http://www.roscomsport.com/

https://proshkolu.ru/user/robot/blog/568472/

https://roscomsport.com/

https://roscomsport.com/