Последние сообщения

#91
Я не просто так спрашиваю, уважаемый василий андреевич. Разговоры о "бесполости", по моему мнению, упрутся в схему представления о выпадении в осадок вырожденного основного состояния. Вроде тех же интерсексов, резкое увеличение числа которых в изолированных популяциях у некоторых организмов связано, как полагают, с инбридингом.

О чем-то подобном для человека не читал, для термитов - тоже, почему и стало интересно. Разве что появляется намек на рабов, положение которых в древних обществах можно оценить как самое низовое, оганичивающее их вклад на репродукцию в коллективах (намек на следствие заметной доли стерильных интерсексов)...
#92
А как же, все-таки, насчет "бесполого" термита, уважаемый васлий андреевич??!!
#93
Цитата: Шаройко Лилия от марта 21, 2024, 20:02:36от я Василий Андреевич этот текст тоже понимаю с пятого на десятое, это говорит мне о том, что
Не прибедняйтесь, я тоже пока не могу осилить свой же текст - это только вступление к решению "проблемы трех тел"(см.Вику), которая может быть решена только с помощью численного интегрирования, на что данных никогда не наберем.
  Три "тела" - У,Х,мтх - у каждого своя мутационная траектория с относительно краткими обменными взаимодействиями. Нерешаемо.
  НАДО доводить до, так называемой, ограниченной задачи, например, два два массивных тела Х и мтх женской линии, плюс, У-"планетоид", периодически вносящий свои погрешности во взаимодействие двух массивных.
  Тогда приходим к задаче Дарвиниста
Цитата: Дарвинист от марта 21, 2024, 21:42:09Он воплощение самости, возвысившейся над себе подобными (флуктуация, нарушение симметрии слабых/конкурентных взаимодействий?) и Она, мотивирующая на продолжение рода (поле Хиггса?)
При такой постановке, мне ближе решение не через поле Хиггса, а через воплощение мужской У-линии, как "волны пилота" в щелевом эксперименте. Неизвестно, какой муж вернется с охоты, но иметь дитятку от самоВатого "со шрамами и серебристой шкурой" предпочтительно.
#94
Цитата: Дарвинист от марта 21, 2024, 21:34:56А что, по моему мнению, получится при взаимодействии скалярного поля с векторным бозоном? Получится проявить природу сильного взаимодействия, какой является  т а  с а м а я  л ю б о в ь  и  с е м ь я ...

Ну, кажется, появилась возможность оживить обсуждение в теме, представив свой взгляд на природу эмоций. И, для начала, определить место для чувств и интеллекта.
Сильные/слабые взаимодействия и интеллект в форме подобия э/м спектра, на котором самый узкий диапазон выглядит как область смыслов, а следующая за ней - как "инфракрасная" актуальных решений в виде печати, проектов, прочего новодела. А далее - зона наследия.
#95
Цитата: Дарвинист от марта 21, 2024, 21:34:56
Цитата: василий андреевич от марта 21, 2024, 16:21:44понятие народ как раз подходит, как инерционная масса, способная без "право-лево уклонов" прочертить среднеудаленную траекторию развития

Ну, как раз, это про скаляр и вектор, локальное возбуждение/нарушение и последовательные/продольные степени свободы. Провзаимодействуют они друг с другом и два такта превратятся в четыре - как безмассовое линейное "право-лево" в массивный цикл, дающий в проекции виток развития.

Сравните, пожалуйста, уважаемый василий андреевич, с теми же Адамом и Евой. Он воплощение самости, возвысившейся над себе подобными (флуктуация, нарушение симметрии слабых/конкурентных взаимодействий?) и Она, мотивирующая на продолжение рода (поле Хиггса?)

А что, по моему мнению, получится при взаимодействии скалярного поля с векторным бозоном? Получится проявить природу сильного взаимодействия, какой является  т а  с а м а я  л ю б о в ь  и  с е м ь я ...


Продублирую здесь свой ответ из соседней темы.
#96
Цитата: василий андреевич от марта 21, 2024, 16:21:44понятие народ как раз подходит, как инерционная масса, способная без "право-лево уклонов" прочертить среднеудаленную траекторию развития

Ну, как раз, это про скаляр и вектор, локальное возбуждение/нарушение и последовательные/продольные степени свободы. Провзаимодействуют они друг с другом и два такта превратятся в четыре - как безмассовое линейное "право-лево" в массивный цикл, дающий в проекции виток развития.

Сравните, пожалуйста, уважаемый василий андреевич, с теми же Адамом и Евой. Он воплощение самости, возвысившейся над себе подобными (флуктуация, нарушение симметрии слабых/конкурентных взаимодействий?) и Она, мотивирующая на продолжение рода (поле Хиггса?)

А что, по моему мнению, получится при взаимодействии скалярного поля с векторным бозоном? Получится проявить природу сильного взаимодействия, какой является  т а  с а м а я  л ю б о в ь  и  с е м ь я ...
#97
   И еще для разминки.
   Интересно было бы  рассмотреть популяцию живых существ как набор обучающихся элементов типа нейронов с изменяющейся внутренней и внешней средой. В этом случае выживаемость всего лишь способ формирования выше упомянутого временного фактора.
#98
    Василий Андреевич. Раз уж вы коснулись физики. Вот такой фантастический вариант:
 
    В процессе раздумий )) возникли ассоциации способов организации ИР чем-то напоминающих цепочки ДНК в которой информация не только кодируется в последовательном виде, но и используется по мере необходимости с различными вариантами, зависящими от текущего состояния. Возможно, что в будущем некоторые будущие представители ИР будут представлять из себя длинные цепочки, упакованные кольцеобразно в Носитель или вообще образованные вихревыми замкнутыми в кольцо полями.
#99
    Существует много вариантов построения ИИ на основе нейронных сетей. Системообразующие единицы (узлы) могут состоять  из одного или более элементов нескольких типов, соответствующих той или иной специфике организации системы. В самом начале из них могут быть выстроены основные функциональные подсистемы с известными характеристиками. Элементы будущих верхних уровней могут присутствовать в виде однородной среды,  построенной из узлов нескольких видов и расширенной встроенными механизмами обучения и реорганизации.  К сожалению, описание вариантов дальнейшего развития такой самоорганизующейся системы неочевидно и не так наглядно, как хотелось бы.
Изменим подход. В процессе познания (и обучения) можно  выделить два направления: последовательное объединение сгруппированных локальных данных и символов во все более сложный символ (похоже на классификацию) и объединение в символы распределённых далеко друг от друга разрозненных данных и символов (похоже на интуицию).
    Рассмотрим гипотетическую многослойную систему с узлами нейронного типа и «степенью сжатия» N=10. Количество связей, приходящихся на 1 нейрон, ограничим величиной W>>N.  Для пояснения идеи сформируем системообразующие единицы из парных нейронов (classific и intuit). В слоях эти единицы связаны друг с другом в виде «конусов со схождением наверху», широкой частью опирающихся на самый нижний слой. У нейронов типа intuit связи разбросаны на значительные расстояния по сравнению с локально группированными у classific. Все нейроны имеют индекс, обозначающих их условный слой (уровень) и также признак активности (могут быть и другие признаки).
    Конус образуется нейронами с последовательно нарастающими индексами.  Они образуют «дерево» через ветвящиеся сверху вниз соединения, объединяя выходы и входы системы. Обозначим classific нейроны нулевого уровня: Ac01,  Аl02...,  intuit Ai01,  Аi02...и т.д.  Первого: Аc11, Аc12,... и  Ai11,  Аi12... и т.д.. Нейроны  активны как в момент превышения сигналом порога, так и некоторое время после этого. Во всех парах выход Ac  подключен ко входу Ai.
Если какой-то момент времени возникнет такая комбинация сигналов, что станут активными, например, нейрон AcY1 (индекс Y) и его напарник нейрон АiY1, можно говорить о возникновении конкуренции между двумя выходами. В этом случае возможны варианты.  Можно отключить выход  AcY1 от вышестоящих нейронов и заменить его выходом  АiY1. Или не отключать, а выход АiY1 подключить на входы уровня на единицу больше.
    Если процесс интеллектуального обучения определить как формирование и фиксирование (запоминание)  в интеллектуальном пространстве новых структур соответствующих моделям, получившим подтверждение, то данные процессы должны сопровождаться также процессами-антагонистами,  так или иначе меняющими или даже разрушающими ранее созданные структуры.
    Для обучения системы через новые «модели», поступающие с верхних уровней можно использовать обратные связи верхних с нижележащими уровнями, возбуждающие входы нижележащих доступных подсистем, тем самым имитируя входные сигналы. Затем проверять «тестируемую модель» на правильность распознавания комбинации этих данных. Если она оказывается несовместимой (нет узнавания), можно инициировать действия для получения дополнительной информации. Если модель достаточно совместима (порог), то делается корректировка весовых коэффициентов под данную комбинацию.  Следовательно, в процессе обучения интеллектуальная система должна помнить как минимум две «модели» и набор данных (символов) к ним относящихся:  новую (cформированную сверху->вниз) и существующую.
    Немного о горизонтальных связях.
Допустим, система строится на базе универсальных нейронов и ряда вспомогательных подсистем, с помощью которых реализуются  различные функциональные особенности.  Развитие  системы происходит на основе степеней свободы нейронов, топологически имеющих вид  «по горизонтали» (на одном уровне) и «по вертикали» (ниже и выше).
    Третья степень свободы – это изменение состояний нейронов во времени. Однако поведение группы нейронов (и моделей) может подчиняться и другим (групповым) правилам как в результате их самоорганизации, так и воздействия специализированных подсистемам или единицам. Например, последние могут периодически (ритмично) инициировать  изменения в различных группах элементов.
    Для соответствия скорости изменениям среды во временной области (третьей степени свободы элемента) можно заложить некий механизм «старения» в соответствии с которым происходит уменьшение во времени порогов «неактивных» нейронов (аналог забывания). Тогда внешние события (информация) заставят эти нейроны и подсистемы (области) в какой-то момент времени начать переобучаться. Также нужна возможность уменьшать сам временной интервал для ускорения обучения в быстроменяющихся ситуациях, или уметь подстраиваться под частоту однотипных событий во времени.
    С другой стороны, такие элементы, как долговременная память, не должны деградировать со временем. Что указывает на необходимость иметь два или более типов системообразующих элементов с различными временными характеристиками или один со сложностью покрывающую  все требуемые варианты.

#100
     Интересно было попробовать подобрать такой варианты организации системы, который потенциально способен   к саморазвитию, но не получилось подтвердить такую возможность настолько однозначно и полно, как хотелось. Суммируя можно сказать, что принципиальных препятствий на данном пути нет, но требуется найти ответы на множество самых разных вопросов. В изложенном далее наверно не скажу ничего нового для специалистов.
     Рассмотрим достаточно стандартный принцип обработки информации:  сжатие  поступающей информации из нижележащих подсистем в вышележащие через объединение выходов подсистем нижележащих уровней в «символы» (состояния) для вышележащих. В ряде случаев  результат может свестись до бинарного «да-нет». Такое «сжатие» возможно лишь в среде с ограниченным количеством элементов и состояний, требующих распознавания, иначе обучение теряет смысл из-за бесконечного количества комбинаций и параметров. Поэтому один из вопросов требующих решения: как ограничить эту самую бесконечность, не потеряв детали, важные для будущего развития?
     Для живых существ подобным ограничителем служит естественный отбор, отбраковывающий интеллектуальные процессы наиболее несоответствующие основным особенностям окружающей среды. Похоже, что для ИР  такое ограничение может существовать также только при его тесной связи с окружающим миром.  Отсюда следует и важность первоначального выбора высших целей закладываемых в ИР человеком на момент его создания. Познание окружающего мира как высшая цель видится вполне достаточной и необходимой.
     Рассматривая модель ИР, количество требуемых  слоев может близким к количеству основных степеней свободы, свойственному моделируемым живым организмам (системам). Для человека в расчетах его ЭП было их выделено порядка 10-и. В качестве этой гипотезы взято предположение, что появление и развитие каждой из степеней свободы сопровождается развитием мозга, заключающееся не только в совершенствовании его существующих систем, но и увеличении количества слоев, объединяющих более простые символы во все более сложные. Слои требуемые для реализации теоретически могут располагаться, условно говоря, и «вертикально» в виде 10-и внутренних подсистем с перекрестными связями между ними, объединяемых верхними и нижними слоями. Для искусственных моделей это не проблема, а для живых систем такой вариант наталкивается на трудности наращивания количества и сложности вертикальных конгломератов в ограниченном уже заполненном (внутричерепном) пространстве.
     Пускай  все подсистемы имеют максимальную степенью «реализованности»  (см. определение ЭП)  и на каждом условном «уровне» происходит объединение 10-и нижележащих элементов (подсистем) в одну. Тогда 1,111..10 нейронов смогут реализовать 10-и уровневую систему с 1010 нейронами на «нижнем уровне».  Дальнейшая (внутренняя) разбивка самих уровней на подсистемы зависит от «локальных» сложностей  со своими внутренними степенями свободы.  Поэтому количество нейронов, требуемое для реализации ИР, понадобится значительно больше расчетного.
     Предположим, что возможен способ самоорганизации через активизацию «свободных единиц», способных образовывать новые соединения и уровни. Инициацией такого процесса, может быть ситуация с новой, недостаточной для текущего распознавания совокупностью состояний или символов, но при этом такая, чтобы данная «комбинация» в дальнейшем могла стать «узнаваемой».  Этот ситуацию можно описать как факт выявления «неполноты картины».
    Если такой подход принять в качестве формообразующего, то в этом случае придется разрешить противоречие с процессом образования отдельных, связанных временной последовательностью одноуровневых кластеров (локальных зон), делающих возможным групповое распознавание, после которого будет происходить активизация верхнего уровня. Пока что трудно сказать: в какой момент должен образоваться символ нового уровня, а когда еще идет процесс запоминания последовательности на текущем уровне.
     По другому неполноту  можно описать как недостаточность в распознавании совокупности элементов в ситуации, когда в ней имеется ряд явно идентифицированных элементов с одной или более степеней свободы, сопровождаемых признаками идентификации других элементов, не попадающих в совокупность, объединяемую на данном интеллектуальном уровне. 
     Свойства алгоритмов ИР:
    - самоорганизация как способность построения все более сложных абстрактных моделей предполагает наличие у системных единиц свойств соединяться, образовывать новые уровни и выстраиваться в сложные цепочки на нескольких уровнях;
    - изменение состояний подсистем верхнего уровня («точки зрения») должно проецироваться в изменения нижележащих уровней.
     По другому говоря, должен быть решен вопрос о реализации механизмов развитии подсистемы на горизонтальном уровне, расщепления подсистемы на подуровни, а также локальной «сшивки» нескольких уровней.