From: Finger ( fpaint@newmail.ru ) Date: 14:25:16 07/02/01
Привет all.
>Мне кажется, что когда удастся вывести (а не "ввести"!) Наблюдателя из
>первопринципов фундаментальной теории миробытия, то полученный
>формализм описания импликативной иерархии взаимоадаптированных
>объектов-систем будет обладать 'встроенным' свойством самоограничения
>самоприменения: с увеличением альтитуды (трансуровневого диапозона)
>рассмотрения порождаемое описание перестает быть
>различимым Наблюдателем.
Ничего не понял, но главное вот что - системой, в которой реакция на
сигналы определяется конечной функцией, описать сознание нельзя. То есть
слоистые НС и разные там правила сознание не опишут, если только до
бесконечности их не расширить.
>Можно ли просить распространиться по-подробнее?
Пожалуйста. Рекурентные сети состоят из нейронов и имеют большое
количество обратных связей. В результате сеть обладает внутренней памятью.
Выходной сигнал (последовательность выходных сигналов) определяется
последовательностью входных сигналов и всей историей сигналов, когда либо
поступавших на вход этой сети. То есть функция, преобразующая входной сигнал
потенциально бесконечна, что нам и нужно.
Сейчас я ищу информацию, как изменяются веса связей в натуральном мозге
при прохождении через них сигналов различного свойства. Когда связь
образуется, а когда обрывается. У кого нибудь есть ссылки на подобные
исследования?
>Вот. Динамическая коммутация модулей - вопрос вопросов.
На самом деле оно нужно только для более быстрого обучения. Можно и не
коммутировать изначально, но на их самопроизвольное зарождение и развитие
уйдёт много времени. Просто так проще - набрал модулей, подключил их к одной
рекурентной сети, а уже она будет определять общую реакцию системы.
>Это следует проектировать средствами ООП, используя языки типа KRLx,
>надеясь на MIMD; либо ожидать доступности спецчипов вроде продвинутых
>нейрочипов (не нейроплат :) ), частично изолированных матриц (здесь
>устанавливаются временные доп. связи между схемными элементами за
>счет перекрывающихся разрядов), оптических или биочипов (типов
>ChemFET или ISFET; протеиновые 3D-решетки методами генной инженерии).
Вот, вот. А можно и на С++ написать. ;)
Finger.