Виноват:
http://fxseminar.zakladki.ru/lists/showfolder.asp?fid=392839
--------------------------------------------------------------------------------
Иван FXS
И даже точнее, - чтобы упорядочивание было по алфавиту:
http://fxseminar.zakladki.ru/lists/showfolder.asp?fid=392839&back=1
--------------------------------------------------------------------------------
Василий Семи-Булатов 4 февраля, 07:41
2Иван FXS
Я слышал о подобном проекте GP Chess пару лет назад, правда ссылку сейчас не вспомню. Вроде бы ничего хорошего с этого вроде бы не получилось. Но на Google такого много, вот например:
http://www.techfak.uni-bielefeld.de/~askusa/chessgp.html
--------------------------------------------------------------------------------
Василий Семи-Булатов 4 февраля, 07:46
> что может сказать, согласно своему опыту, в каких задачах ГП явно полезнее случайного поиска, а в каких задачах нет?
Вообще говоря, все алгоритмы оптимизации в точности равны между собой - если в одном классе задач один работает лучше другого, то в другом обязательно будет наоборот (No Free Lunch Theorem).
Но это справедливо лишь для равномерного распределения задач оптимизации. На практике такого нет, и чем точнее алгоритм заточен под конкретное априори известное распределение, тем лучше он будет работать (идеальный вариант - задача с заранее известным экстремумом :-))
В наиболее же общем а потому интересном случае полного отсутствия информации о характере задачи, единственное, что остаётся предположить - то, что целевая функция является некоторой неизвестной программой, и, следовательно, тяготеет к более короткому виду.
Оптимально ли ГП для этого случая? Очевидно, нет - иначе бы оно работало лучше случайного поиска. А кроссинговер мешает даже чаще, чем помогает. Да и решения явно не блещут лаконичностью - интроны и всё такое.
Как мне кажется, лучше алгоритм, в каждой итерации предсказывающий вид целевой функции согласно информации, полученной на предыдущих. Как вы считаете?
--------------------------------------------------------------------------------
supremum
to Василий Семи-Булатов 4 февраля, 07:46
"В наиболее же общем а потому интересном случае полного отсутствия информации о характере задачи ...
Оптимально ли ГП для этого случая? Очевидно, нет - иначе бы оно работало лучше случайного поиска. "
ГП и "случайный поиск " понятия растяжимые. Все где есть случайный выбор вариантов и популяции, можно назвать ГП. В связи с этим, не могли бы вы уточнить о каком ГП и каком "случайном поиске " идет речь?
"А кроссинговер мешает даже чаще, чем помогает. Да и решения явно не блещут лаконичностью - интроны и всё такое.
"
Кроссинговер не является обязательным атрибутом ГП, только для ГА.
--------------------------------------------------------------------------------
Иван FXS
Присоединяюсь к supremum'у - именно такие вопросы я собирался задать, но вовремя сделал Refresh. ;-)
--------------------------------------------------------------------------------
Иван FXS
Василий Семи-Булатов 4 февраля, 07:41
> на Google такого много
" " " " " " " " " " " " " " " " " " "
Э-хе-хе ... да конечно же в БОЛЬШОМ мире все есть ...
Возможно, я задену за живое многочисленных глубокоуважаемых Homo Soveticus, но скажу, что я счтитаю Россию - все-таки интеллектуальной провинцией :-(
Вопрос (для меня) ведь не в том, есть ли ЭТО в Google, а в том, будет ли ЭТО в нашей с вами* практике, можно даже сказать - в нашей с вами* ЖИЗНИ.
(* - с маленькой буквы, потому, что это обращение к "широкому кругу " ...)
===================================
> Я слышал о подобном проекте GP Chess пару лет
> назад, правда ссылку сейчас не вспомню. Вроде бы
> ничего хорошего с этого вроде бы не получилось.
" " " " " " " " " " " " " " " " " "
"Хорошего не получилось " - сорри, я не понимаю такого подхода: люди откуда-то стартовали, чего-то достигли, в какие-то СОДЕРЖАТЕЛЬНЫЕ проблемы уперлись ...
То есть - они куда-то движутся, РАЗВИВАЮТСЯ ... А мы - сидим на берегу и констатируем: "хорошего не получилось " ...
(((Василий, пожалуйста, не воспринимайте это как агрессию лично против Вас; давайте считать, что это у меня просто стиль тако ... полемический ;-)
)))
НП, Иван FXS.
--------------------------------------------------------------------------------
Комбинатор 4 февраля, 12:18
2 Василий Семи-Булатов
> Как мне кажется, лучше алгоритм, в
> каждой итерации предсказывающий вид
> целевой функции согласно информации,
> полученной на предыдущих. Как вы
> считаете?
Согласен на все 100%.
--------------------------------------------------------------------------------
Андрей Finder Плахов
2Комбинатор, Василий Семи-Булатов
Да, я с этим тоже согласен. И как Вы видите наполнение содержанием слов "информации "?
Со своей стороны я бы предложил программу "информация о функции = выдерживаемые четкие, нестрогие и нечеткие инварианты ". Кроме того, возможно, понадобится понятие "свойства " функции. А именно, если задана функция f:A- >B, то свойством называется пара (g:AxA- >{0,1}, h:BxB- >{0,1}) такая, что если g(a1,a2)=1, то и h(f(a1),f(a2))=1. Инварианты - частный случай "свойств ".
--------------------------------------------------------------------------------
Андрей Finder Плахов
Другие примеры:
Если g(a1,a2) = a1 >a2, h(b1,b2) = b1 >b2, то такая пара выражает свойство "возрастать ". Если h(a1,a2) = |b1-b2| delta, то это "нестрогий инвариант " (при этом g должно быть единицей на "похожих входах ").
И главный вопрос. Как строить "произвольные ф-ии с заданными свойствами "?
--------------------------------------------------------------------------------
Иван FXS
Коллеги, как вам понравится такая постановка вопроса: вот есть функция y=Sin(x), но нам так - неинтересно ... а давайте-ка мы сконструируем такую штуковину, чтобы "вид функции " был разным для каждого значения x: вот х=1 - один "вид функции " , х=1.00001 - уже другой "вид функции " ... а?
НП, Иван FXS.
--------------------------------------------------------------------------------
Андрей Finder Плахов
Иван FXS,
я не понимаю твоего поста.
--------------------------------------------------------------------------------
Иван FXS
Андрей Finder Плахов (4 февраля, 13:03)
Иван FXS,
я не понимаю твоего поста.
" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "
Ок, постарюсь пояснить. Пафос состоит в следующем: есть СТАНДАРТНЫЕ инструменты и понятия, и их, наверное, желательно все-таки использовать по назначению ...
Вот есть стандартная парадигма, стандартный набор поняти и стандартный способ их применения: алгоритм принятия решения на основе целевой функции. То есть: на вход целевой функции подается то, что МЫ СЧИТАЕМ (в соответствии со своим ВИДЕНИЕМ задачи) "текущей ситуацией ", а на выходе -получаем то "действие ", которое нам - в соответствии с используемой "целевой функции " следует совершить ...
(((На самом деле ИСХОДНОЕ ДОСЛОВНОЕ понимание "целевой функции " - оно ведь еще более КОНСЕРВАТИВНО: цель, целевая функция - это то, к чему мы (=наш "робот ") должны стремиться, где бы (в какой бы точке, ситуации) мы не находились ...
)))
А теперь - читаем:
" " " " " " " " " " " " " " " " " " " "
> лучше алгоритм, в
> каждой итерации предсказывающий вид
> целевой функции согласно информации,
> полученной на предыдущих.
" " " " " " " " " " " " " " " " " " " "
- о чем это, на каком языке, в рамках какой ПАРАДИГМЫ это написано??
НП, Иван FXS.
PS. Андрей, я обнаружил "битую " ссылку на http://www.aicommunity.narod.ru/Game.html
- под словом "здесь " ...
И еще - можно задать вопрос-ленивого-читателя:
так все "виртуальный футбол " - это "футбол роботов " или все происходит внутри компьютера?
--------------------------------------------------------------------------------
supremum
to Василий Семи-Булатов 4 февраля, 07:46
"Как мне кажется, лучше алгоритм, в каждой итерации предсказывающий вид целевой функции согласно информации, полученной на предыдущих. Как вы считаете? "
Часто вид целевой функции полностью известен. Например, вид функции ошибки нейросети с жестко заданной структрой на фиксированном наборе примеров полностью известен. Но разве от этого намного легче?
--------------------------------------------------------------------------------
Андрей Finder Плахов
>я обнаружил "битую " ссылку
Спасибо, исправлю.
>о чем это, на каком языке, в рамках какой ПАРАДИГМЫ это написано??
Как я понял, в рамках парадигмы ГП применительно к задаче распознавания. Слово "целевая " тут лишнее :) Вернее, оно означает "искомая ". Не будем за это ругать весь постинг.
--------------------------------------------------------------------------------
M7
> >Никакого общепринятого мнения о том, что такое ИИ, не существует.
ИИ - инструмент развития.
Развитие - решение поставленных задач с минимизацией ресурсов.
Постановка задачи - тоже задача.
--------------------------------------------------------------------------------
Андрей Finder Плахов
M7, это не стало для нас откровением. :) Вопрос в соотношении реализации и определения - почему для оптимального решения некоторых задач необходимы такие свойства, как способность к обобщению, дедукции, построению, усложнению и верификации внутренних моделей и т.п.? Для каких именно задач? Как эти свойства формализовать и реализовать? Молоток превосходно решает задачу забивания гвоздей, весьма оптимально, но интеллектуальным его не назовешь. Даже автоматический молоток.
--------------------------------------------------------------------------------
Иван FXS
Андрей Finder Плахов (4 февраля, 13:59)
> Как я понял, в рамках парадигмы ГП
> применительно к задаче распознавания.
> Слово "целевая " тут лишнее :) Вернее, оно
> означает "искомая ". Не будем за это ругать весь
> постинг.
" " " " " " " " " " " " " " "
А-а-а-а ... Сорри, много ли Вы знаете алгоритмов оптимизации - вообще и ГО (Генетической Оптимизации) - в частности, которые бы
"в каждой итерации предсказывали вид ИСКОМОЙ функции НЕсогласно (то есть - не используя ее) информации, полученной на предыдущих " итерациях?
Я - знаю только ОДИН: Монте-Карло (=абсолютно случайный поиск) ...
НП, Иван FXS.
--------------------------------------------------------------------------------
Комбинатор 4 февраля, 14:41
2 Андрей Finder Плахов
> Со своей стороны я бы предложил
> программу "информация о функции =
> выдерживаемые четкие, нестрогие и
> нечеткие инварианты ".
Да, конечно. Например, если исследуемая функция, это синус, и мы ищем её максимум, то не привлекая дополнительной иформации об инвариантах, мы можем его искать бесконечно долго :) Однако, стоит понять, что она инвариантна к сдвигу на период синусоиды, как можно сразу же ограничить зону поиска. А определение факта равенства значения функции, и её второй производной в данной точке, позволяет вообще прогнозировать значения функции лишь по двум параметрам - амплитуде и её значению в нулевой точке. Чем по меньшему числу измерений алгоритм сможет догадаться об указаных инвариантах, тем он "умнее ".
--------------------------------------------------------------------------------
Комбинатор 4 февраля, 14:44
2 Иван FXS
> А-а-а-а ... Сорри, много ли Вы знаете
> алгоритмов оптимизации - вообще и ГО
> (Генетической Оптимизации) - в
> частности, которые бы
> "в каждой итерации предсказывали вид
> ИСКОМОЙ функции НЕсогласно (то есть -
> не используя ее) информации, полученной
> на предыдущих " итерациях?
> Я - знаю только ОДИН: Монте-Карло
> (=абсолютно случайный поиск) ...
Угу. Разница лишь в эффективности использовния накопленой информации для предсказания поведения функции. Вот здесь-то мы и наблюдаем существенные различия...
--------------------------------------------------------------------------------
Андрей Finder Плахов
Комбинатор
>Чем по меньшему числу измерений алгоритм сможет догадаться об указаных инвариантах, тем он "умнее ". <
Я говорил не только об этом. Почему-то мы опять ограничились задачей распознавания. Как насчет задачи поиска оптимального поведения? Вообще говоря, "искомая " функция здесь тоже есть, но наличие в лучшей функции каких-то заранее известных инвариантов совсем не бесспорно. Поэтому инвариант - не обязательно что-то, существующее заранее. Это еще и один из отличительных признаков функции, и функторы мутации и скрещивания в ГП, чтобы быть применимыми к задачам с множеством внутренних инвариантов, должны быть как-то согласованы с инвариантами, и, скорее всего, с какими-то еще свойствами. Если просто "мутировать код ", то инварианты после мутации практически не имеют шанса сохраниться.
--------------------------------------------------------------------------------
Комбинатор 4 февраля, 15:07
2 Андрей Finder Плахов
Я понимаю это так. Вначале ищутся самые очевидные инварианты "нижнего уровня ". После того, как они найдены, в правила мутаций вносятся ограничения, запрещающие мутации, изменяющие инварианты. Другими словами, это означает, что поиск идёт уже в пространстве меньшей размерности. На следующем этапе ищутся уже "инварианты инвариантов ". И всё повторяется с начала... Именно такая тактика позволяет избежать комбинаторного взрыва. Впрочем, об этом, я, кажется уже писал. Да и у Турчина об этом много написано.
--------------------------------------------------------------------------------
Андрей Finder Плахов
Комбинатор
>в правила мутаций вносятся ограничения, запрещающие мутации, изменяющие инварианты <
Категорически против. Согласен, что процесс должен быть построен так, чтобы жизнеспособные инварианты сохранялись. Но инвариант всегда должен быть "ограничиваем ". То есть, никакой инвариант нельзя фиксировать раз и навсегда, так как мы не можем гарантировать его выполнение на любом возможном входе (может, нам другие попросту еще не встречались).
--------------------------------------------------------------------------------
Иван FXS
На днях кто-то (не помню - кто) говорил об "адаптации " как обязательном признаке ИИ ...
А Андрей - просил story. Вот - моя.
---------------------------------
Начитавшись рекламы, я решил купить робота ... Набираю номер:
- Здравствуйте, мне нужен робот, - чтобы знал арифметику и умел переводить с английского ...
- Да, сэр. Проверьте свой почтовыя ящик.
Открываю почтовый ящик - лежит. Красивый, в уголке - №25178192635.
Включаю, начинаю рассматривать:
- Блин, кто же тебе такой интерфейс-то яркий сварганил?
- Да, сэр. Проверьте свой почтовыя ящик.
Легкий хлопок, - и робот исчез. Открываю почтовый ящик - лежит. Точно такой же, только в уголке - №25178199812.
Включаю, цвета намного мягче. Окей, поробую работать ...
- Так, а где перевод с русского на английский? Они что там - не понимаю, мне нужно и туда и обратно?
- Да, сэр. Проверьте свой почтовыя ящик.
Легкий хлопок, - и робот исчез. Опять иду открывать почтовый ящик ...
------------------------------
НП, Иван FXS.
--------------------------------------------------------------------------------
Андрей Finder Плахов
2Иван, насчет футбола
Пока все "внутри компьютера ". Сейчас ИПМ купил у каких-то скандинавов парочку роботов, будем переходить на них (довольно занятно посмотреть, как алгоритмы, разработанные для симуляции, будут играть в настоящий футбол :).
--------------------------------------------------------------------------------
Комбинатор 4 февраля, 15:26
2 Андрей Finder Плахов
Чем лучше заточена система под конкретную задачу, тем эффективнее она работает. Это общее правило. Если для другой задачи нужны другие инварианты, то придётся спускаться на нестолько ступенек ниже по иерархической лестнице и начинать обучение сначала, а то и вообще начинать с нуля. Чем проще устроена система, тем легче ей выжить при резкой смене характеристик сигналов на ей входе. Например, если климат Земли резко сменится на марсианский, то шанс выжить есть лишь у некоторых простейших, но это отнюдъ не значит, что нам всем нужно срочно отучаться дышать кислородом "на всякий случай ".
--------------------------------------------------------------------------------
Василий Семи-Булатов 4 февраля, 15:27
2supremum,
> В связи с этим, не могли бы вы уточнить о каком ГП и каком "случайном поиске " идет речь?
Случайный поиск - генерирование программы подбрасыванием монетки и способы, к нему сводящиеся. А ГП они и вправду разные бывают. По большому счёту, первый подход - вырожденный ГП.
> Часто вид целевой функции полностью известен. Но разве от этого легче?
Это точно. Но ведь ещё хуже, когда мы имеем дело с чёрным ящиком - вот здесь и можно было бы заняться предсказанием, так сказать, его устройства, на основе предыдущих итераций.
2Андрей Finder Плахов,
Под информацией, полученных с предыдущих итераций я подразумеваю множество значений (X,Y), где X - алгоритм, Y - соответствующее ему значение целевой функции, составленный с предыдущих итераций и дающий некоторое представление о виде целевой функции. ГП в явном виде не использует эту информацию, а ведь можно было бы!
--------------------------------------------------------------------------------
Андрей Finder Плахов
По-моему, правильнее пытаться использовать не пары (X,Y), а скорее пары (список полученных при тестировании пар (entry,Х(entry)), Y).
Мы ведь предполагаем, что целевая функция не "изучает " алгоритм, а "тестирует " его.
--------------------------------------------------------------------------------
X 4 февраля, 17:14
>Андрей Finder Плахов
>почему для оптимального решения некоторых задач необходимы такие свойства, как способность к обобщению, дедукции, построению, усложнению и верификации внутренних моделей и т.п.?
Не факт, что возникновение этих свойств продиктовано необходимостью решать такие задачи. Или не полностью...
Может быть есть еще причины.
Вот представте себе, что у нас уже имеется некий ресурс - готовый мозг с определенной структурой и априорными свойствами. Необходимо заставить этот орган выполнять задачу, даже если он хреново для этого преспособлен. Наиболее удачный метод для этого конкретного "устройства ", как раз и есть - обобщение, дедукция и т.п.
>Комбинатор
>ищутся самые очевидные инварианты "нижнего уровня ". После того, как они найдены, в правила мутаций вносятся ограничения, запрещающие мутации, изменяющие инварианты. Другими словами, это означает, что поиск идёт уже в пространстве меньшей размерности.
Или может быть дисперсии, подобно построению фрактальной поверхности.
Т.к.
"никакой инвариант нельзя фиксировать раз и навсегда "
--------------------------------------------------------------------------------
В. Кузник 4 февраля, 17:25
В чем состоит проблема. С одной стороны, мышление происходит по какому-то плану. Значит, в основе лежит какой-то алгоритм. С другой стороны, построить алгоритм, результатом работы которого явилось бы что-то такое, что принципиально является новым знанием, невозможно по определению алгоритма. И если мы посмотрим без всякой предвзятости, то вся дискуссия спотыкается именно на этом. Были даже попытки, наверное, от полной безысходности, дать другое определение алгоритма.
Итак, с одной стороны, в основе мышления безусловно лежит алгоритм, с другой - мышление не может быть алгоритмом. Вопрос заключается в том, есть ли непротиворечивый выход из этого положения.
Конечно, есть. Его придумала. Природа. Этот выход может нравится кому-то или не нравится, но он есть.
Все подходы основываются на "очевидном " факте. Есть интеллект, и есть "внешний мир ". Интеллект должен принимать сигналы из внешнего мира и превращать их в знания (решения задач). Интеллект может быть естественным или искусственным, внешний мир может быть реальным или таким, каким он нужен разработчику ИИ. Тоже касается и сигналов.
Что в этой схеме неправильно?
Интеллект воспринимает не сигналы, а связи между сигналами! И с помощью этих связей достраивает свой внутренний алгоритм. Конечно, он способен воспринимать и отдельные сигналы, но не они становятся основой того, что называют сознанием.
Внимательно присмотримся к самим себе. Мы идеально устроены как раз для того, чтобы воспринимать связи!
Несомненно, тут же последуют примеры, на первый взгляд доказывающие обратное. Но только на первый взгляд.
Каждый из нас умеет программировать. Вспомним, из чего состоит программа. Только из связей. Что-то справа от оператора, что-то слева. Есть еще всякие служебные слова типа STOP или вызов процедуры с аргументами или без аргументов, но отсутствие связей в явном виде не означает их отсутствия вообще.
Я понимаю, самое тяжелое это отказ от чего-то совсем очевидного.
А сам жду очередной обструкции. Впрочем, это уже не важно.
--------------------------------------------------------------------------------
X 4 февраля, 17:34
>В. Кузник
Связи это реализация отношениий между "левыми " и "правыми " операндами(объектами,сигналами). Отношения нельзя передавать, они просто есть. Это не материальная сущьность, а элемент внутренней модели. Т.е. Отношения(связи) это часть Знаний, которые не передаются.
--------------------------------------------------------------------------------
Комбинатор 4 февраля, 17:37
2 X
> Т.к.
> "никакой инвариант нельзя фиксировать
> раз и навсегда "
ИМХО, фиксировать инвариант как раз не проблема. Вопрос лишь в погрешнности модели внешей среды, к которой приведёт его использование. Но, в любом случае, абсолютно точное моделироание системой другой системы, сложность которой превосходит сложность моделирующей системы, в принципе невозможно. Так что, это всегда компромисс. В реальном внешнем мире нет идеально прямых линий, однако, аппаратная заточенность нашей зрительной системы под использование инвариантов типа "линия " позволяет ей с помощью ограниченных ресурсов строить весьма точные модели внешнего мира.
--------------------------------------------------------------------------------
Inex 4 февраля, 17:40
to > В. Кузник
Извините, не хочу Вас обидель, но я не понял "глубину Ваших глубин ".
> >С другой стороны, построить алгоритм, результатом работы которого явилось бы что-то такое, что принципиально является новым знанием, невозможно по определению алгоритма. < <
Что Вы называете "новым знанием " и каково Ваше определение алгоритма?
Человек не получает новое знание "от балды ", он его получает из чисто эмпирических данных. По-этому, оно, в некотором смысле, не такое уж и новое. Так что я не вижу никаких противоречий.
> >Интеллект воспринимает не сигналы, а связи между сигналами! < <
Неправда. Интеллект воспринимает "голые " сигналы. Думаю, устройство глаза и уха мне Вам рассказывать не надо. А то, что интеллект пытается найти в этих сигналах закономерности (структуру, инварианты или связи - кому как больше нравится), так мы об этом говорим, наверное, в течение последних десяти страниц.
--------------------------------------------------------------------------------
Inex 4 февраля, 17:50
to > X
> >Отношения нельзя передавать, они просто есть. < <
При большом желании можно. :))
--------------------------------------------------------------------------------
X 4 февраля, 17:53
>Комбинатор.
>фиксировать инвариант как раз не проблема. Вопрос лишь в погрешнности модели внешей среды
В природе оптимизация достигается чисто статистически. Варианты с большой погрешностью не выживают. Но в искусственной системе, из-за недостатка ресурсов(часто только один экземпляр), приходится применять принудительную фиксацию. Однако все-же, это не то к чему следует стремиться.
--------------------------------------------------------------------------------
X 4 февраля, 17:58
>Inex
Переведи
--------------------------------------------------------------------------------
В. Кузник 4 февраля, 17:59
2 inex
Я не обижаюсь. Алгоритм я понимаю самым обычным образом.
>Неправда. Интеллект воспринимает "голые > " сигналы. Думаю, устройство глаза и уха >мне Вам рассказывать не надо
Кое о чем Вы забыли. Об одновременной работе глаза и уха.А иначе как бы Вы узнали, что "глаз " это глаз?
--------------------------------------------------------------------------------
X 4 февраля, 18:01
>Inex
Допер. Но все равно нельзя.
--------------------------------------------------------------------------------
Egg
хочу (в очередно раз :-) присоединиться к Inex'у и обратить ваше внимание на то, что причинно-следственная связь, которая становится фактографией нашего человеческого знания - это довольно узкий фильтр всей совокупности входной информации, которую мы пока не в состоянии привести в порядок...
разумеется входной сигнал несет в себе связи, разумеется, отличить границу (связь) от объекта не всегда просто, очень часто (почти всегда) мы занимаемся "удвоением " мира...
релятивизм, на мой вкус, как раз и хорош тем, что позволяет работать с "абсолютным " сигналом, перекладывая проблему сопоставления сигналов на логические схемы...
--------------------------------------------------------------------------------
X 4 февраля, 18:07
>Egg
>разумеется входной сигнал несет в себе связи
Он информацию о связях несет, такие же "голые " сигналы, а не связи. Их еще проинтерпретировать нужно.
--------------------------------------------------------------------------------
Egg
2X:
нужно... не стану спорить... на самом деле :-))) в семантике существует операционно-субстанциональный дуализм(прости, Иван)... я иду домой = я есть идущий домой = существует движения меня к дому... мы не в состоянии отделить объект от совокупности его отношений со средой...
--------------------------------------------------------------------------------
X 4 февраля, 18:15
>Egg
Это про такую сложность вы говорили, когда рассказывали о сложнейшей системе в Вашей фирме? :)
--------------------------------------------------------------------------------
Egg
2X:
я не занимаюсь "этим " на работе :-))) на работе конкретные задачи по ПИИ... среди сложных, например, обратная задача рассеяния... но в ней ИИ нет почти, в основном имитационные модели... основная сложность на работе (видимо не смог донести) - это наличие комплекса: люди, данные, приборы, объекты исследования... каждый по отдельности элемент почти прост, а вся совокупность очень сложна...
--------------------------------------------------------------------------------
X 4 февраля, 18:19
>Egg
Я не стану спорить с Вами по вопросам семантики, т.к. уже знаю сколько нужно для этого килобайто-часов мембранного пространства.
--------------------------------------------------------------------------------
X 4 февраля, 18:25
Egg
>обратная задача рассеяния
И смазывания?
Или только рассеивания?
--------------------------------------------------------------------------------
Egg
2Х:
у меня неврозы по поводу семантики, это верно... но "проблему " сигнал-отношение(связь) можно и не сводить к семантике... операционно-субстанциональный дуализм (еще раз прости, Иван) никуда от этого не денется, к несчастью...
на информационном языке его можно и так сформулировать: объект можно описать как совокупность методов, а можно как совокупность свойств... эквивалентно или, по-русски, однофигственно...
я это привел к тому, что не фиксируем мы связь вместо сигнала...
--------------------------------------------------------------------------------
Egg
2Х:
ты тоже мне не сильно нравишься, однако твое присутствие не мешает :-)...
даю справку: есть такой класс задач, называются некорректные задачи или условно-корректные... ОЗР одна из типовых, встречающихся практически везде... а речь идет о чем, а вот о чем... есть у тебя сигнал... скаляр... но этот сигнал - это не прямое измерение одного параметра, а совокупность огромного количества самых разных... а задача простая - реконструировать объект по сигналу... :-)))
--------------------------------------------------------------------------------
X 4 февраля, 18:36
>Egg
Я повода не давал, вопрос был корректный.
Обратная задача смазывания изображения относится к тому же классу, что и рассеивания. Вот и спросил.
--------------------------------------------------------------------------------
Egg
2Х:
ну прости тогда... :-) про смазывания и изображения ничего не могу сказать, потому, что не знаю... и даже не слышал...
--------------------------------------------------------------------------------
Egg
2Х:
у нас не рассеИВАния, а рассеЯНия...
наверно поэтому и не поняли друг друга...
Комментариев нет:
Отправить комментарий