Форма входа
0/0
Фреймы для представления знаний - Марвин Минский
- Дата:24.08.2024
- Категория: Компьютеры и Интернет / Прочая околокомпьтерная литература
- Название: Фреймы для представления знаний
- Автор: Марвин Минский
- Просмотров:0
- Комментариев:0
Уважаемые читатели!
Тут можно читать бесплатно Фреймы для представления знаний - Марвин Минский. Жанр: Прочая околокомпьтерная литература. Так же Вы можете читать полную версию (весь текст) онлайн книги без регистрации и SMS на сайте Knigi-online.info (книги онлайн) или прочесть краткое содержание, описание, предисловие (аннотацию) от автора и ознакомиться с отзывами (комментариями) о произведении.
Описание онлайн-книги Фреймы для представления знаний - Марвин Минский:
В книге описывается новый подход к решению проблемы представления знаний в системах искусственного интеллекта. В основе его лежит система фреймов — особых структур данных для понятийного представления стереотипных ситуаций в рамках общего контекста знаний о мире. С этих позиций дается описание механизмов человеческого мышления, распознавания образов, восприятия зрительной и слуховой информации, а также проблемы лингвистики, обучения и методы решения задач. Автор книги — известный американский ученый, специалист по искусственному интеллекту.Книга предназначена для широкого круга научных и инженерно-технических работников, интересующихся созданием искусственного интеллекта. Она может служить хорошим пособием для студентов, специализирующихся в этой области.
Аудиокнига "Фреймы для представления знаний" от Марвина Мински
📚 "Фреймы для представления знаний" - это увлекательная аудиокнига, которая погружает слушателя в мир искусственного интеллекта и когнитивной психологии. Автор книги, Марвин Мински, ведущий ученый в области искусственного интеллекта, рассказывает о фреймах как основных элементах для представления знаний и их влиянии на наше мышление.
🧠 Главный герой книги - это сам фрейм, концептуальная структура, которая помогает нам организовывать информацию и делать выводы. Слушая эту аудиокнигу, вы узнаете, как фреймы влияют на наше восприятие мира и как мы можем использовать их для решения сложных задач.
Об авторе:
Марвин Мински (1927-2016) - выдающийся ученый в области искусственного интеллекта, профессор Массачусетского технологического института. Он является одним из основателей кибернетики и когнитивной психологии, автором множества работ по искусственному интеллекту и философии разума.
🎧 На сайте knigi-online.info вы можете бесплатно и без регистрации слушать аудиокниги онлайн на русском языке. Здесь собраны бестселлеры и лучшие произведения различных жанров. Погрузитесь в мир знаний и откройте для себя увлекательные истории, которые расширят ваш кругозор и помогут лучше понять себя и окружающий мир.
Не упустите возможность окунуться в мир книг и знаний прямо сейчас! 📖
Послушать аудиокнигу "Фреймы для представления знаний" от Марвина Мински вы можете перейдя по ссылке.
Читем онлайн Фреймы для представления знаний - Марвин Минский
Шрифт:
-
+
Интервал:
-
+
Закладка:
Сделать
Эта идея интерполяции или — в своей простейшей форме — суперпозиции во многих случаях позволяет улучшить общую применимость используемых стратегий. Усреднение или иное комбинирование прогнозов приводит к получению лучших, нежели можно того ожидать, результатов. Следовательно, расчеты для манипуляций образом тела (которые, видимо, требуют проведения сложных векторных и матричных преобразований) могут выполняться путем суммирования ожиданий или прогнозов, исходящих от достаточно близких к требуемым «стереотипных положений». Заманчиво распространить это правило на абстрактные виды деятельности, например на процессы, которые могут многократно использовать символьные представления.
Поиск и извлечение информации из памяти — еще одна область, где важны, по крайней мере, на первый взгляд, количественные методы. Здесь нужны механизмы для управления допустимым диапазоном изменения заданий терминалов. Что лучше: принцип «полного согласования», использование некоторого порога пригодности или что-либо еще? Ни одна стратегия в отдельности не принесет желаемых результатов. Рассмотрим следующее высказывание:
«Возьмите этот самый большой красный кирпич».
Чтобы уяснить смысл слова «самый большой», надо сопоставить различные по своим размерам тела. Если для подобных целей разработать одну неизменную процедуру, она сможет правильно работать лишь в простых ситуациях. Поэтому следует обратиться к цели решения стоящей перед нами задачи. Если кого-то интересует масса, то следует принять, что самый большой — это самый тяжелый. Если человек придерживает окно и для этого ему нужен шест, тогда самый большой — это самый длинный.
Положение может сильно осложниться, если выбор предмета не будет оговорен в тексте:
«Возьмите какой-нибудь большой красный кирпич».
В этом случае следует использовать те же принципы; разделить мир на классы, уместные в данной ситуации, затем взять из этого класса то понятие, которое наиболее подходит к слову «большой». Обычно слово «большой» означает «самый большой», но это правило не применимо в том контексте, где употребляется слово «громадный». В последнем случае следует, определив цель высказывания, произвести выбор соответствующего метода группировки понятий и далее действовать аналогичным образом. Количественные признаки и здесь могут найти себе применение, но они, естественно, будут подчиненными, второстепенными, ибо в противном случае можно упустить наиболее важные аспекты рассматриваемой проблемы. Д.Макдермотт (1974) рассматривает многие вопросы, касающиеся дискретных представлений пространственных структур.
В данной работе приведено довольно много различных аргументов против использования количественных моделей. Каждый из них в отдельности не слишком весом, и поэтому мне, видимо, следует остановиться на тех общих положениях, которые лежат в основе негативного в целом отношения к количественным моделям. Исходный тезис таков: выходные данные такого механизма независимо от того, являются ли они цифровыми, аналоговыми, физическими (несимвольными) или статистическими, слишком бесструктурны и неинформативны, чтобы на их основе можно было проводить дальнейший анализ. Данные в виде чисел позволяют принимать решения о немедленном выполнении каких-то действий или мускульных сокращений, о выделении и объединении стимулирующих признаков и т. д. Но поскольку каждое такое данное по природе своей является оценкой, а не резюме, то для целей планирования и проведения дальнейших рассуждений все они непригодны. В числовом показателе нельзя отразить те соображения, на основании которых он был получен. Поэтому, хотя количественные результаты полезны для достижения непосредственных целей, они во многом ограничивают возможности дальнейшего и более глубокого развития систем.
Это, конечно, не означает, что люди не должны и не пользуются такими методами. Учитывая, однако, те препятствия, которые они создают для проведения дальнейших рассуждений, мы можем сказать, что количественные методы будут концентрироваться и использоваться функциональными элементами типа терминалов. В более общем плане они могли бы обусловливать деятельность, наиболее близкую к бихейвористическим концепциям, и это могло бы в какой-то мере объяснить традиционный интерес ученых этого направления к количественным методам исследований. Опасность заключается в том, что основанные на них теории, пригодные для расчета вероятностных характеристик, составления расписаний и др., видимо, не способны объяснить сложную познавательную деятельность. В качестве психологических теорий они, по-видимому, не могут не быть ошибочными.
Быть может, я кое-где слишком старательно подчеркивал возможности использования моделей первого порядка. Это, скорее всего, следствие моей реакции на высказывания критиков, придерживающихся философии холизма, которые показали (но только в теории), что если вы в любой ситуации можете всегда заметить хотя бы еще одну новую черту, вам не составит труда убедить себя в том, что вы заметили их уже бесконечное множество. С другой стороны, я, возможно, излишне резко реагировал на те утверждения моих коллег, в которых слишком тщательно игнорируется интроспективная феноменология или явно чувствуется стремление объяснить поведение с помощью бесструктурных элементарных фрагментов. Любая теория должна «сводить» вещи к более простым элементам, однако это не выполнимо с помощью бихейвористических единиц познания и деятельности.
В заключение я хочу особо поблагодарить С.Пейперта и моих бывших студентов Д.Боброва, Е.Чарняка, В.Рафаэля, У.Мартина, Д.Мозеса и П.Уинстона за помощь, которую они мне оказали при написании данной работы, а также И.Голдштейн, Дж.Суссмана, С.Фальмана, Э.Рубина, С.Смолиара, М.Деникоффа, Б.Куиперса, М.Фрайлинга и других, принявших участие в обсуждении первых вариантов книги, за их конкретный вклад в этот труд.
Приложение
Критика логистического подхода
«Когда кто-либо пытается описать реальные мыслительные процессы с помощью традиционно-формальной логики, результат часто оказывается неудовлетворительным; в этом случае, несмотря на существование целого набора правильных операций, теряется смысл процессов, а то, что было жизненно важным, значительным, творческим, как-то исчезает из формулировок».
М.Вертхаймер (1959)В приложении я хотел бы разъяснить, почему считаю большинство логических подходов малоэффективными. Еще со времен Аристотеля предпринимались серьезные усилия, чтобы представить рассуждения с помощью логистической системы, т.е. такой системы, в которой полностью отделены друг от друга предложения, которые содержат конкретную информацию, и силлогизмы или общие законы построения правильных высказываний. На протяжении веков никому не удалось продемонстрировать успешное функционирование такой системы на реальном и значительном множестве высказываний. Я полагаю, что подобные попытки будут и впредь заканчиваться неудачно, но не вследствие дефектов логических формализмов, а из-за самого характера логистического метода. (Последние опыты базировались на логике предикатов первого порядка, но не в ней корень зла).
Типичная попытка имитации рассуждений на уровне здравого смысла начинается с выбора «микромира» ограниченной сложности. С одной стороны, задаются цели высокого уровня, например: «Я хочу попасть из дома в аэропорт»; с другой — множество небольших высказываний — аксиом, например: «Автомобиль находится в гараже», «Никто не выходит из дома раздетым», «Чтобы попасть в какое-то место, человек должен двигаться в том направлении» и т. д. Для работы системы используются процедуры эвристического поиска, с помощью которых должна быть доказана достижимость поставленной цели и найден соответствующий перечень необходимых действий.
Я не буду останавливаться и анализировать историю всех имевших место попыток получить из набора аксиом целевые высказывания, а приведу по этому вопросу свое мнение: в простых случаях можно добиться, чтобы подобные системы могли «действовать», но по мере приближения выбранного микромира к реальному трудности становятся непреодолимыми. Проблема поиска подходящих аксиом или, иначе, проблема «задания фактов» на основе всегда логически правильных допущений оказалась значительно более трудной, чем это ранее предполагалось.
ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗНАНИЙ. Главной проблемой в изучении интеллекта является проблема создания основы знаний. Мы слишком мало знаем о содержании и структуре обычных знаний независимо от того, какую цель преследуют наши исследования: создание логистических систем или что-либо иное. Самая простая система здравого смысла должна быть информирована о таких категориях, как причина и следствие, время, цель, местоположение, процесс, вид знаний; ей также необходимы сведения о том, как приобретаются, представляются и используются знания. В этой области необходимы серьезные эпистемологические исследования. Работы Дж.Маккарти (смотрите, например, Дж.Маккарти, 1968а,б; Дж.Маккарти и П.Хэйес,1969) и Е.Сандуолла(1970) ценны именно в этом плане. У меня еще не сложилось определенного представления о том, как следует проводить подобные исследования; замечу лишь, что выбранный аппарат представления будет сильно влиять на ценность решаемых задач и здесь уже логистика приносит вред.
На этой странице вы можете бесплатно читать книгу Фреймы для представления знаний - Марвин Минский бесплатно.
Похожие на Фреймы для представления знаний - Марвин Минский книги
- Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта - Олег Варламов - Справочники
- Дворец памяти. 70 задач для развития памяти - Гарет Мур - Менеджмент и кадры
- Найти идею. Введение в ТРИЗ – теорию решения изобретательских задач - Генрих Альтшуллер - Управление, подбор персонала
- Групповое движение интеллектуальных летательных аппаратов в антaгонистической среде - Вячеслав Абросимов - Техническая литература
- Завтра 3.0. Трансакционные издержки и экономика совместного использования - Майкл Мангер - Экономика
