grnsta (grnsta) wrote,
grnsta
grnsta

Category:

Алая-виджняна для роботов))

Ала́я-виджня́на (санскр. ālaya — дом, жилище; vijñāna — познание)[1] — «аккумулированное сознание»[2],


https://ru.m.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%BB%D0%B0%D1%8F-%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B6%D0%BD%D1%8F%D0%BD%D0%B0

Максим****

Есть целое направление - эпигенетическая робототехника!
https://wikichi.ru/wiki/Developmental_robotics



grn****

Сразу возникает ряд вопросов. Если сейчас мы просто штампуем роботов из эталонного(почкованием)), то в этом подходе уже индивидуальное обучение. Эти изменения надо как-то контроллировать и вносить в эталон? Тогда теряется смысл индивидуального самообучения.
Значит пойдёт специализация и Ламарк по робота)) очень интересно.

Максим***
Зачем. Мы в роботов закладываем главное - возможность глубоко самообучаться, систему Станиславского, так сказать. Этот механизм в биологии давно известен и называется "эпигенезис" (см. https://clck.ru/SpRuc). Да, своего рода дополнение к дарвинизму, см. "Гедель. Эшер. Бах" Хофштадтера - об эпигенезисе

grn****

Суть постиндустриала состоит в том, что на первый план выходит созданиеи нового а не тираж. Программное обеспечение (а это основное чем новые версии роботов будут отличаться от старых) вообще тиражируется элементарно как и коэфф. нейромоделей.
Но если каждый робот будет развиваться индивидуально - картина другая, так мы не получим эталонную нейро модель соединяя модели отдельных экземпляров роботов))
Обучение нейроструктур затратная по выч ресурсам процедура, а использование нет.
Сейчас не особо проработан вопрос именно дообучения моделей, её обычно переобучают на новом массиве информации заново.
Кроме этого теряется контроль над выпуском новых роботов, так как процедура соединения опытов экземпляров не аддитивна, нельзя просто взять и сложить коэфф. матриц нейромоделей.

Возможно решение состоит в том, что эталонная нейромодель будет хранится в сети и именно она будет дообучаться, а в экземпляры будет транслировать я переобученная эталонная модель.

Повеяло алая-виджняной ))

Ссылку я смотрел. Именно поэтому и написал. В любом случае спасибо за наводку.

Максим***

Проблему можно решить установлением коммуникации между агентами - обменом позитивным опытом. Так сказать, построением платформы для обучения и самообучения и "инфобизнеса", но только не для людей, а для роботов))

grn****

Выше отметил, что дообучение моделей очень ресурсоемкая задача, у агента просто нет таких выч. мощностей. В аналогии с людьми, не каждый человек из теории Ньютона может создать теорию Эйнштейна, из работ Галилея теорию Ньютона. А там ведь один шаг буквально.

Люди как агенты, кстати, в основном учатся на уровне метода проб и ошибок - обучение с подкреплением. Таким опытом они и делятся. И это не тиражирование, обмен опытом- это один робот учит другого.

А я показал другую архитектуру в духе постиндустриала. Она гораздо более продуктивнее и соответствует современным трендам в ИТ.

Максим***

У Хофштадтера краб, черепаха нормально общаются с Ахиллом, и у всех хватает мощностей). Все дело в распределенном компьютинге. В случае людей это называется "социальный компьютинг". По Хофштадтеру он иллюстрируется и моделируется бесконечной гирляндой

grn****

ИТ вызывают сдвиг. Возникают новые свойства и способы коммуникаций, обучения, развития. Здесь нельзя ограничиваться аналогими с живой природой. У живой природы часто нет такого инструментария. Даже механизм асинхронных коммуникаций в современных мессенджерах - это чудо с точки зрения природы.

Я нормально ориентируюсь в теме распределенных реестров и блокчейн и даже был архитектором в одном из проектов на Ethereum. Понимаю о чем вы пишите. Но это в основном линейные, аддитивные истории, там акцент на новом виде персистентности, безопасности, надёжности и т. п. Здесь проблема глубже, здесь настоящая сложность и проявляется в мире ИТ.

Распределенный компьютинг не поможет, а только замедлит и усложнить. Если и будет использоваться, то в рамках одного выч. кластера для увеличения можности конкретного агента.

Максим***

Юрий Гарашко дело за малым - квантовым социальным компьютингом, построением квантового коллективного мозга. Это так сказать, Пенроуз 2.0 и Налимов 2.0

Кое-что можно вот здесь увидеть http://spkurdyumov.ru/category/mathmethods/

grn****

Максим Доброхотов, чуёт моё сердце, что из современной математики появится современная физика.
Я по образованию физик и довольно долго увлекался квантовой механикой. Надо признать в главной роли будет теперь инженер-математик, а не инженер-физик))
Подчеркиваю инженер, так как прорыв в изучении нелинейных моделей происходит не в сфере изощренного теоретизирования, а руками инженеров, создающих все новые и новые нейромодели))

В 80-х, как только стала популярной тема стохастической динамики, я сразу пришёл к выводу что квантовая механика будет вытекать из нелинейности. Слишком уж там явные аналогии в свойствах решениц моделей. Мой, без пяти минут, научный руководитель Заславский, написал целую монография о квантовой стохастичности))

Ссылку гляну, спасибо. Там сходу не осилить.
Tags: agi
Subscribe

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your reply will be screened

    Your IP address will be recorded 

  • 0 comments