Психика и мозг

Автор ArefievPV, марта 31, 2015, 19:14:55

« назад - далее »

Игорь Антонов

Цитата: ArefievPV от февраля 12, 2020, 16:07:51
Но могу высказать своё мнение по поводу вот этого момента:
Цитата: Игорь Антонов от Февраль 05, 2020, 07:47:04

    Но всегда есть момент синтеза новой программы. И вот новая идея - это уже не автоматная функция.

Синтез новых программ (подпрограмм/алгоритмов и их, так сказать, "кусочков", которые в дальнейшем по аналогичному принципу опять синтезируются в ещё более крупные "кусочки") происходит случайно и/или с участием воздействий среды (того же "шума"). Отбор уже готовых программ/алгоритмов происходит путём сопоставления и подбора подходящих для данного состояния (которое зависит, в том числе, и от ситуации) мозга.

Я могу высказать мнение по поводу высказанного мнения:

Принцип случайного, "шумового" подбора "кусочков", фрагментов алгоритмов упирается в необходимость согласованной интеграции этих фрагментов в целое.
Если рассматривать собственно программирование, то там можно случайно получить потенциально где-то полезную комбинацию пяти элементарных операций. Но вот куда-то её "воткнуть" в сложной структуре так, чтобы она не только ничего не нарушила,  а полезно работала,  только  через "шум" и отбор его результатов уже невозможно. Там начинается комбинаторный беспредел.
Поэтому умозрительно сконструированная схема системного синтеза через лишенный системообразующей направленности отбор результатов шума, на самом деле, не работоспособна.

ArefievPV

Цитата: Игорь Антонов от февраля 12, 2020, 16:40:14
Цитата: ArefievPV от февраля 12, 2020, 16:07:51
Но могу высказать своё мнение по поводу вот этого момента:
Цитата: Игорь Антонов от февраля 05, 2020, 08:47:04
Но всегда есть момент синтеза новой программы. И вот новая идея - это уже не автоматная функция.
Синтез новых программ (подпрограмм/алгоритмов и их, так сказать, "кусочков", которые в дальнейшем по аналогичному принципу опять синтезируются в ещё более крупные "кусочки") происходит случайно и/или с участием воздействий среды (того же "шума"). Отбор уже готовых программ/алгоритмов происходит путём сопоставления и подбора подходящих для данного состояния (которое зависит, в том числе, и от ситуации) мозга.
Я могу высказать мнение по поводу высказанного мнения:
Подозреваю, что моё мнение было неправильно истолковано...

К сожалению, я не смогу выразить доходчиво, лучше об этом разговаривать с Лапласом (там дело, как раз, связано с устойчивостью неравновесных систем – с состоянием искусственной нейронной сети, которая активно включена в окружающую среду (например, в процессе самообучения)).

И ещё. Полагаю, тут следует рассматривать вычислительные системы на основе архитектуры искусственных нейронных сетей. В этом случае аналогия будет намного более корректна.

Цитата: Игорь Антонов от февраля 12, 2020, 16:40:14
Принцип случайного, "шумового" подбора "кусочков", фрагментов алгоритмов упирается в необходимость согласованной интеграции этих фрагментов в целое.
Согласованность интеграции неотделима от состояния сети – то есть, текущее состояние сети уже само по себе будет и ограничивать набор возможных комбинаций и сопоставлять/сравнивать получившиеся комбинации (критерий сопоставлении – устойчивость состояния сети).

Устойчивость состояния сети при какой-то комбинации, это, по сути, и будет означать, что найдена подходящая комбинация. Так как состояние сети связано с внешними факторами, которые смещают данное состояние в сторону от устойчивости, то «перебор» вариантов будет идти до тех пор, пока не будет достигнуто устойчивое состояние сети.

Опять-таки, возможно, эти моменты лучше пояснит Лаплас (только предполагаю, что он не программист).

Цитата: Игорь Антонов от февраля 12, 2020, 16:40:14
Если рассматривать собственно программирование, то там можно случайно получить потенциально где-то полезную комбинацию пяти элементарных операций.
Именно так, но как эта полезная комбинация получилась (то есть, каким образом сеть решила задачу формирования такого алгоритма), мы не сможем отследить напрямую. 
Вот здесь упоминается о таком:
https://paleoforum.ru/index.php/topic,10046.msg235629.html#msg235629
Цитата: ArefievPV от ноября 12, 2019, 04:29:41
Нейросеть сама догадалась, что Земля крутится вокруг Солнца
https://www.popmech.ru/technologies/news-521554-neyroset-sama-dogadalas-chto-zemlya-krutitsya-vokrug-solnca/

Специальный искусственный интеллект для анализа массивов научных данных был протестирован на астрономических объектах — Солнце и Марсе. Только на основе информации об их движении по небесной сфере Земли, нейросеть построила гелиоцентрическую модель Солнечной системы. Таким образом компьютерный алгоритм за несколько минут повторил достижения великих ученых прошлого, которые в течение всей своей жизни формулировали законы астрономии.

Современная наука производит такое количество данных, что на их обработку уходит невероятно много времени. Более того, значительная часть информации изучается не так хорошо и пристально, как хотелось бы ученым. Поэтому существует несколько проектов создания искусственного интеллекта для выполнения всей этой работы. Однако с современными нейросетевыми алгоритмами существует одна проблема — их «мыслительный» процесс является «черной коробкой». Нельзя просто взять и разобраться в том, как программа пришла к своим выводам.
То есть, даже если ИИ найдет какой-то закон природы, это будет лишь готовый ответ или просто формула, для проверки которой потребуется провести все вычисления заново. Чтобы обойти это ограничение, искусственный интеллект был создан на основе двух последовательных нейросетей. Первая анализирует массив данных и находит в нем закономерности, которые формулируются математически максимально лаконично. Затем эти правила передаются второй программе посредством очень ограниченного количества связей. Та, в свою очередь, применяет эти формулы на массиве данных снова и уже строит определенную модель.

Схема классической нейросети. Фиолетовые круги — ввод, оранжевые — вывод, а зеленые — ноды. Последних может быть огромное количество и алгоритм сам решает, какие связи между ними будут установлены. Благодаря этим связям и происходит процесс обработки информации, то есть своеобразного мышления. По аналогии с человеческим мозгом, который под каждую задачу создает новые нейронные связи. Обычно, узнать, как именно данные обрабатываются нодами невозможно. Вся нейросеть обучается под выполнение определенной работы (например, распознавание образов) и на выходе дает уже готовый результат.

Как пишет Nature, во время одного из тестов ИИ ему «скормили» информацию о том, как на небосводе движутся некоторые небесные тела. Это было аналогично тому, как астрономы и математики прошлого, используя доступные им примитивные инструменты пытались понять вселенную. Программа смогла построить гелиоцентрическую модель Солнечной системы без каких-либо подсказок или модификаций данных со стороны человека.

Физик Ренато Реннер (Renato Renner) из Швейцарской высшей технической школы Цюриха доволен первыми результатами проекта. Создав такую «лоботомированную» нейросеть, ход «рассуждений» которой можно отследить, ученый с коллегами надеется серьезно продвинуть науку вперед. Благодаря подобному искусственному интеллекту появляется возможность наконец разрешить противоречия между квантовой механикой и остальными разделами физики. По его словам, возможно, именно сейчас мы находимся на пороге открытия совершенно новых законов природы.

P.S. Потом придётся «лоботомировать» уже вторую нейросеть, чтобы узнать, как она строит модель (типа, узнать ход «рассуждений» при построении модели)... 

Кстати, фраза, что «их «мыслительный» процесс является «черной коробкой»», возможно, свидетельствует сразу о двух вещах:
1.Для нас понятен только мыслительный процесс, который мы можем представить себе в формальном виде (типа, алгоритма, формулы, последовательности операций и т.д.).
2.Мы не в состоянии принять, что любой формальный вид является только отражением оригинала, представленного в вырожденной форме.

Мышление, как вычисление (в широком смысле), вовсе не обязано описываться каким-то алгоритмом и быть дискретным. Именно такие процессы мышления давно уже реализованы на аналоговых машинах. Здесь об этом упоминал:
https://paleoforum.ru/index.php/topic,10046.msg217086.html#msg217086

Характерно, что пока вычислительный процесс дискретен и однолинеен, нам всё понятно. Но как только несколько линейных вычислительных процессов выстраиваются не параллельно, а в виде сети – у нас возникают серьёзные затруднения с пониманием. Причина проста – наше рациональное мышление по своей сути однолинейно и дискретно (и его легко осознать).

Про вычисления (в широком смысле) приводил ссылку из Циклопедии в этих сообщениях:
https://paleoforum.ru/index.php/topic,8969.msg211531.html#msg211531
https://paleoforum.ru/index.php/topic,8969.msg211539.html#msg211539
Цитата: Игорь Антонов от февраля 12, 2020, 16:40:14
Но вот куда-то её "воткнуть" в сложной структуре так, чтобы она не только ничего не нарушила,  а полезно работала,  только  через "шум" и отбор его результатов уже невозможно. Там начинается комбинаторный беспредел.
Нет, там беспредела нет – текущее состояние сильно ограничивает количество возможных вариантов. И проблем с «втыканием» тоже нет – на выходе, как раз, и окажется алгоритм, который привёл сеть к равновесному состоянию. Напоминаю, что по этим неравновесным системам я излагаю, ну очень уж, коряво – лучше с Лапласом на эту тему поговорить.

Цитата: Игорь Антонов от февраля 12, 2020, 16:40:14
Поэтому умозрительно сконструированная схема системного синтеза через лишенный системообразующей направленности отбор результатов шума, на самом деле, не работоспособна.
Шум необходим, как «генератор случайности» – иначе ничего принципиально нового не возникнет.

Кроме того, даже уже имеющиеся алгоритмы могут способствовать созданию нового:
https://paleoforum.ru/index.php/topic,8383.msg230062.html#msg230062
Цитата: ArefievPV от июля 05, 2019, 16:49:23
Искусственный интеллект добывает знания из руды статей
https://www.nkj.ru/news/36534/
Алгоритм анализа текстов смог на основе статей по материаловедению вывести Периодический закон и сделать другие научные открытия.

Компьютеры в настоящее время могут многое: моделируют сложнейшие процессы, играют в шахматы на уровне гроссмейстера и даже пишут картины и стихи, но могут ли они совершать научные открытия? Исследователи из Национальной лаборатории Лоуренса Беркли (США) утверждают, что могут!

В статье, опубликованной в журнале Nature, они рассказали, что разработанный ими алгоритм без предварительного обучения материаловедению может открывать новые научные знания, сканируя текст миллионов статей.

Одна из проблем современной науки – в большом количестве публикуемых и уже опубликованных научных работ. Учёные просто завалены  огромным количеством информации, которую они не в состоянии даже просмотреть, не говоря уже о внимательном изучении. К тому же подавляющее большинство работ публикуется в виде текста, который трудно анализировать и традиционным статистическим анализом, и современными методами машинного обучения. А ведь вся совокупность научных изданий содержит массу разрозненной информации, в том числе ценные знания о связях между элементами данных.

Исследователи собрали 3,3 миллиона рефератов из научных статей по материаловедению, опубликованных в более чем 1000 журналах в период между 1922 и 2018 годами, и загрузили их в алгоритм, который назвали «Word2vec». Ничего не зная заранее о материаловедении, анализируя лишь взаимосвязи между словами, алгоритм смог предсказать, например, открытия новых термоэлектрических материалов на годы вперед и предложить кандидатов на использование в качестве таковых. Таким образом, он может использоваться для устранения пробелов в исследованиях материалов, указывать на неисследованные вещества, которые стоит изучить.

Любопытно, что этот алгоритм самостоятельно открыл периодическую таблицу элементов и кристаллическую структуру металлов, что свидетельствует о его большом потенциале. Авторы работы утверждают, что анализ текста научной литературы может обнаружить скрытые в ней знания, а также создать систему базовых научных знаний.

Работа алгоритма «Word2vec» основана на превращении каждого из примерно 500 000 различных слов из рефератов в набор из 200 чисел (200-мерный вектор), характеризующий как слова связаны друг с другом. Эти вектора можно сравнивать, вычитать, складывать и т.д. В качестве примера приведём ситуацию, когда подобные алгоритмы обучаются на «ненаучных» данных. В этом случае, например, вектор «король минус королева» совпадёт с вектором «мужчина минус женщина». Это показывает некоторые отношения между этими понятиями, даже если мы не знаем их значений.

Аналогично, при обучении «текстовому» материаловедению алгоритм смог понять значение научных терминов и понятий, таких, как кристаллическая структура металлов, основываясь просто на сочетаниях слов в рефератах и их совпадении с другими словами. Например, он обнаружил, что вектор «ферромагнитный - NiFe + IrMn» совпадает с вектором «антиферромагнитный». Как уже сказано выше, «Word2vec» даже смог выяснить отношения между элементами в периодической таблице, когда вектор для каждого химического элемента был спроецирован на два измерения.

Поиск термоэлектрических материалов основывался на том, что вектор для различных химических соединений сравнивался с вектором слова «термоэлектрический». Чем выше их сходство, тем лучше данное вещество подходит на эту роль. Кандидаты в термоэлектрические материалы должны не только эффективно преобразовывать тепло в электричество, но и быть сделаны из материалов, которые безопасны, распространены в природе и просты в производстве. Проверив затем 10 лучших прогнозов, исследователи убедились в правильности работы алгоритма. Поэтому они решили опубликовать 50 лучших термоэлектрических материалов, предсказанных алгоритмом, с целью помочь исследованиям в этой области.

Кроме того, исследователи проверили алгоритм «машиной времени». Они закладывали в него рефераты только до определённой даты, скажем, до 2000 года, и проверяли, предскажет ли он материалы, реально открытые после неё. Оказалось – предсказывает!

Значит, используйся этот алгоритм ранее, некоторые известные сейчас материалы могли быть обнаружены на много лет раньше, чем это фактически произошло. Авторы признаются, что результаты оказались для них удивительными. Они не ожидали, что алгоритм будет обладать такими прогнозирующими свойствами.

Авторы работы опубликуют также данные, необходимые другим исследователям для создания собственных приложений, например, если они захотят найти лучший материал для топологического изолятора.
P.S. Сообщения процитировал полностью, дабы по ссылкам не прыгать. На этом комментировать и высказывать свои мнения заканчиваю.

Игорь Антонов

Цитата: ArefievPV от февраля 12, 2020, 17:43:47лучше об этом разговаривать с Лапласом

С Лапласом я уже разговаривал достаточно. И по пунктам объяснил ему, почему его концептуальные построения поверхностны и спекулятивны.

Что касается искусственных нейронных сетей, то эти устройства в какой-то мере воспроизводят свойства аппаратной инфраструктуры мозга, но не способности интеллекта по синтезу системно нового - алгоритмов, программ, новых системных структур. Эффективно решаемыми такими сетями задачами являются классификация и прогнозирование.  В комментариях  для СМИ нередко преувеличивают их  возможности.  Эффективно воспользоваться результатами  работы искусственных нейронных сетей можно только в контексте систем, разумно созданных разумными людьми для решения определенных задач. А комментаторы "скромно" выносят это обстоятельство за скобки и тогда у них сеть всё делает сама.

Cow

Цитата: Игорь Антонов от февраля 12, 2020, 18:04:43А комментаторы "скромно" выносят это обстоятельство за скобки и тогда у них сеть всё делает сама.
То есть выражаясь по простому - врут.  :)
Выяснять причины , это удел психологов, социологов, маркетологов или психиатров. То ли добросовестно заблуждаются от неграмотности или принимают желаемое за действительное или иное что подобное.  :) А по существу - те причины и мотивации даже и не интересны.

Лаплас

Цитата: ArefievPV от февраля 12, 2020, 17:43:47возможно, эти моменты лучше пояснит Лаплас

Показать, объяснить — это продемонстрировать алгоритм явления, как оно происходит, последовательность шагов. Последовательно переключая внимание на новую ситуацию, мозг её распознаёт и запоминает. Новое переключение внимания — и новая ситуация воспринимается уже с учётом предыдущей. И так последовательно происходит понимание объясняемого. 

Но в данном обсуждении речь идёт об источнике алгоритмов — который, таким образом, не алгоритм. Объяснить «не алгоритм» последовательно в принципе невозможно — но иначе ничего объяснить нельзя, нам нужны последовательности и дискретности. Поэтому самоорганизация так сложна для понимания даже в общем, а сколько-нибудь точное предсказание поведения таких систем (а значит, и их «понимание») в принципе невозможно. Всё остальное, что я могу сказать о процессе формирования алгоритмов из неупорядоченных сигналов рецепторов и хаотической активности нейронов, я уже написал в статье или книге.
***

Искусственные нейронные сети моделируют самоорганизацию — но физически это не самоорганизация, а алгоритм. В то же время это алгоритм, способный обучаться. В ходе обучения нейронная сеть меняется, и после обучения сигналы входных нейронов, таким образом, обрабатываются уже по другому алгоритму.

Поэтому правильно подобранное обучение приведёт к «правильным» изменениям в сети, и сеть сможет решить задачу, которую раньше решала неверно. А человек получает от сети такое решение, которое непосредственно не программировал, так как и создавал он сеть более или менее наугад, и обучал её так же. Можно сказать, что при использовании ИНС человек прямой и понятный алгоритм решения задачи разделяет на два малопонятных — создание сети и её обучение. И в сложно формализуемых задачах, за счёт сложности структуры сети, такой подход приносит выгоду, несмотря на его неопределённость, наличие случайной составляющей. Но тем не менее так как и сама сеть, и её обучение — это всё-таки алгоритмы, то возможности искусственных сетей формировать новые алгоритмы по сравнению с мозгом ограничены. 
***

Возможности «лоботомии» сетей тоже ограничены. Нейронная сеть — это формула перевода сигналов входных нейронов в сигналы выходных. Причём формула столь сложная, что, как говорилось, создавать её приходится более или менее наугад, а затем так же более или менее наугад допиливать обучением. В то же время, как и упрощение любой формулы, любое упрощенное описание работы сети отразиться в неточности выводов об этой работе. Поэтому несмотря ни на какие «лоботомии», чем сложнее будут становиться сети, тем меньше будет понятно, как они приходят к тому или иному выводу. И есть нечто похожее «лоботомии» из вашей ссылки — Вербализация нейронных сетей.
***

Вы часто размещаете интересные статьи и видео, причём особенно креативно выглядит расшифровка видео (я, например, видео-лекции смотреть не в состоянии, прочитать выжимку мне намного проще). Но почему-то никак не соберётесь описать свои идеи целостно, без ссылок на посты, чтобы нормально читалось, в формате PDF. Поместили бы текст на гугл-диск и давали ссылку сразу на это полноценное описание. По мере обсуждения могли бы вносить в описание правки и заменять старый вариант текста новым. При этом хотите — ссылка будет оставаться той же, не хотите — каждый новый вариант будет иметь свой адрес. Очень удобно.

Лаплас

Цитата: Игорь Антонов от февраля 12, 2020, 18:04:43С Лапласом я уже разговаривал достаточно. И по пунктам объяснил ему, почему его концептуальные построения поверхностны и спекулятивны.

По-моему, у вас фантазия разыгралась. К тому же мне объяснять не надо. Напишите в РАН, скажите — мир ошибается, самоорганизации нет. Мол, вы тут на одном форуме это «по пунктам объяснили». И «пункты» напишите — 1. Не может этого быть; 2. Я не верю; 3. Наверное, это квантовая суперпозиция. )

Если серьёзно, то как-то спокойнее надо подходить к опровержению научных теорий. Вначале альтернатива — работающая, а не «чисто гипотетически», а уже только потом «по пунктам объяснили». Пока же у вас работающей альтернативы нет, вы всего лишь «выразили сомнение», даже если вам это показалось как-то иначе.

Игорь Антонов

Цитата: Лаплас от февраля 13, 2020, 04:11:13спокойнее надо подходить к опровержению научных теорий.

Я уже пояснял ранее, что поверхностная натурфилософия наукой как таковой не является. А битие себя при этом в грудь: "Я - наука, я - Гойя!" лишь иллюстрирует недостаточную способность к рефлексии. Если наука - то где список Ваших научных публикаций в научных журналах? В статье и книге по ссылкам я такового не обнаружил.

Если же речь идёт лишь о собственных натурфилосовских интерпретациях чужих результатов, то основные проблемы в них: игнорирование (а точнее говоря - эксплуатация в собственных целях) неоднозначности понятий "сложность" и "организация", отсутствие системного мышления. Непонимание того, что "самоорганизация" механического осциллятора и организация работающей функциональной системы - два разных по сути явления и первое не объясняет и не воспроизводит механизмы второго. 

Максет

Цитата: Игорь Антонов от февраля 12, 2020, 14:09:21
Цитата: Максет от февраля 12, 2020, 13:43:28Если хотите, чтобы компьютерная программа сама, по своей инициативе создавала новые программы, то сначала загрузите в нее алгоритмы потребностей, которые и будут заставлять их создавать программы.

Так ведь не бывает "алгоритмов потребностей"
Нельзя утверждать, что чего то не бывает, лишь на основании того, что человек еще не научился создавать это что то. С этим согласны?

Цитироватьи в этом вся суть.
Вот именно, в этом вся суть – в алгоритмах потребностей. А не в новых идеях.

ЦитироватьУ машины нет потребностей, поскольку она не живая.
Ровно наоборот. Машина не живая, потому что у нее нет потребностей.

Цитировать"Понимание", "восприятие", "желание" - ментальные феномены, которые алгоритмом или программой не являются по причинам, которые я  неоднократно комментировал выше.
Ваш довод, что сознательные действия не являются программными, основаны лишь на том, что машинная программа, сама по себе, не ставит новую задачу и не решает ее.
Такой довод не является достаточным аргументом, потому, что машинная программа сама является продуктом сознания, как специфический инструмент для усовершенствования и ускорения выполняемых сознанием функций.

Нельзя переносить свойства продукта на создателя этого продукта.
Если даже этот продукт был создан по образу и подобию самого создателя.
Как например, нельзя утверждать, что если грудной ребенок не способен связать два слова в предложение, то и взрослый человек не способен на такое.

ЦитироватьВ программируемый автомат эти вещи не переносятся, поскольку там только дискретные операции над дискретными данными и целостной их интеграции, восприятия, субъектности, связанной с каким-то заинтересованным отношением к происходящему, там взяться неоткуда.
Не согласен.
"Понимание", "восприятие", "желание" вполне можно перенести в программу как алгоритмы действий.

Восприятие – это всего лишь получение внешнего сигнала и сравнение этого сигнала с базой данных.
Понимание – это всего лишь нахождение совпадения информации от полученного сигнала с информацией в базе данных.
Желание – это всего лишь заданная процедура после одного действия (события) исполнить следующее действие.

ЦитироватьЕсли Вы не знаете, как работает мышление, сознание и не можете воспроизвести эту работу на модели, то чем, если не произволом, является объявление этих явлений "программой"?
Почему не знаю? Еще как знаю, как работает сознание и мышление.
Потому как каждый день моё сознание с утра включается и до поздней ночи функционирует, то есть обрабатывает информацию и управляет моим физическим телом.

А если физическое тело функционирует и исполняет определенные действия, то как называется то, что управляет, то есть заставляет физическое тело совершать эти функциональные телодвижения?
Будете утверждать что это не программа?
А что же тогда? Бог? Или что то другое?

василий андреевич

  Потребность - всего лишь цель, программы - математические траектории, сходящиеся к цели. В учении о сознании эти траектории называются автоматизмами. Физически, цель - это странный аттрактор, т.е. область наименьшего потенциала.
  Принципиальная непрограммируемость идеи в ее антиаттракторном свойстве - это область наивысшего потенциала, порождающая математические траектории к уже существующим автоматизмам.
  Распланировать день - не значит породить идею, а только тупо подчиниться программе "цели".

Максет

#5064
Цитата: василий андреевич от февраля 13, 2020, 10:23:11
Распланировать день - не значит породить идею, а только тупо подчиниться программе "цели".
Если это адресовано мне, то я про то и говорю. Но раньше Вы спорили со мной и не соглашались с этим. И даже посылали меня куда подальше.

Игорь Антонов

Цитата: Максет от февраля 13, 2020, 09:29:24Нельзя утверждать, что чего то не бывает, лишь на основании того, что человек еще не научился создавать это что то. С этим согласны?

Можно, например, "алгоритма зависти" не бывает, поскольку зависть - это психологическое состояние, а не последовательность операций, подразумеваемая самим термином "алгоритм". Почему это психологическое состояние, как и идея, не сводится к последовательности операций, об этом сказано уже многократно. Поскольку обладает той целостностью, компоненты которой не могут рассматриваться независимо друг от друга как дискретные составляющие некой конструкции. А "алгоритм" подразумевает последнее.

Цитата: Максет от февраля 13, 2020, 09:29:24Восприятие – это всего лишь получение внешнего сигнала и сравнение этого сигнала с базой данных.
Понимание – это всего лишь нахождение совпадения информации от полученного сигнала с информацией в базе данных.
Желание – это всего лишь заданная процедура после одного действия (события) исполнить следующее действие.

Если Вы изобретаете собственные бредовые определения, то почему кто-то, кроме Вас, должен принимать их во внимание?
Чтобы понять моё предыдущее сообщение, с какой "информацией в базе данных" оно должно совпасть?

василий андреевич

Цитата: Максет от февраля 13, 2020, 10:48:29Но раньше Вы спорили со мной и не соглашались с этим.
С чем с "этим"? Ваш посыл, что всюду можно подставить термин "программа" и захлопать в ладоши от удовольствия прозрения. Вам уже Игорь Антонов пытается втолковать ту простоту, что программа - автоматизм, который не имеет отношения к творчеству.
  Запланируйте к обеду совершить подвиг или выдать позитивную идею... Подвиг у Вас обязательно превратиться в бытовуху, а идея сведется к потребности.

василий андреевич

  Судовой врач Майер, пуская пациентам кровь при пересечениях "экватора", первым вывел закон сохранения энергии. Артиллерийский офицер Наполеоновской армии Карно, вывел свой знаменитый принцип, ничего не зная о энергии.
  "Когда б Вы знали, из какого сора/ порой рождаются стихи". Или как "идиот" Художник изобразил в ночном небе над Арлем "клубки сплетения" мыслей о вечном?
  Наверно Они исходил из потребности в сностном обеде...

Kevin

Я все таки буду отвечать по порядку вам уважаемый Павел Вячеславович.
Цитата: ArefievPV от февраля 09, 2020, 10:23:26
Итого, Вы описываете просто какой-то вариант действительности, в которой существуют Ваши репликанты. Опять приходим к вопросу – а Реальность-то здесь, при каких делах?  ???
Для того что бы немного снять накал вашего негодования сообщу следующее. Вы постоянно обижаетесь, что я вас не понял в самых основах вышей теории и при этом постоянно пытаетесь мне их объяснить по новой. Но дело в том что я прекрасно понял вашу теорию в неких ее основах, в частности в качестве критерия  существования и я беру только наличие взаимодействия и ничего больше. Однако вот вы мои измышления действительно игнорируете  и постоянно сердитесь, что я вас не понимаю и пишу ерунду. Я писал что репликанты это одна из основ мироздания и именно она, наряду с реальностью формирует нашу действительность. То есть у вас есть только реальность за пределами того, что мы можем увидеть или почувствовать, у меня их двое, реальность и репликанты. И тех и других мы непосредственно воспринимать не можем, но можем оценивать по действительности. Отсюда мое определение репликантов на основе такого понятия из действительности как структура. И еще репликанты введены мной лишь для учета того действия  на нашу действительность которое оказывает эволюции. Поэтому, даже если придется отказываться от этого понятия, без упоминания эволюции как третей независимой силы мироздания все равно не обойтись.

Kevin

Цитата: ArefievPV от февраля 09, 2020, 10:28:33
Цитата: Kevin от февраля 08, 2020, 21:59:36
Конечно можно попытаться их вывести из нашего сегодняшнего мировоззрения и вывести их из процессов происходящих в нашей Вселенной после Большого взрыва.
Вы собираетесь базовую сущность (в Вашей теории) выводить из производных сущностей?! Вы о чём вообще?!  ???
Вот опять не поняли. Не из производных сущностей, а из третьей основы мирозданья (в моей концепции конечно), из действительности. И я писал, что наблюдатель (мы) и действительность по моему это две стороны одной монеты, как у вас кстати тоже.   
Цитировать
Цитата: Kevin от февраля 08, 2020, 21:59:36
Репликанты отвечают в моей концепции за присутствие эволюции.
Не отвечают они в Вашей концепции за присутствие эволюции – они точно также, как и прочие сущности, подвергаются эволюции.
А это и есть их эволюционная роль. Далеко не все тела в нашем мире способны к эволюции. В нашем окружении в основном представлена косная материя. А вот живая материя подвержена эволюции и наши тела и наши мозги и та действительность в которой мы живем соответственно тоже подвержены эволюции. А вот вы, не добавляя к определению живой системы ее способность к само копированию, отрицаете ее эту способность.