/ Процессы Ресурсы Цикл разработки ПО Waterfall RUP Agile Kanban Управление Архитектура Ресурсы ПО для Архитектора Кто архитекторы? Архитектурные слои язык Archimate GAP-анализ SOA Типы интеграции Vision (Концепция) Проектное решение ESB Микросервисы и service mesh HTTP/REST RPC DDD Анализ Ресурсы ПО для Аналитика Кто аналитики? Бизнес-процесс Требования Уровни и типы Источники Стейкхолдеры Нотации Сервисы Тестирование Ресурсы QA и QC Цикл тестирования Уровни тестирования Виды тестирования Баг-репорт Тестирование требований Тест-анализ и тест дизайн Тест план Интеграционное, API, E2E Метрики качества Автотесты Selenium XPATH Нагрузочное Данные Ресурсы MDM Big data Об информации SQL intro MongoDB intro Библиотека Системная инженерия Станислав Лем Экстраполяция в будущее Политэкономия Сознание, интеллект Gaming Archolos Morrowind Bannerlord Serf City X-COM: TFTD

/ АНАЛИЗ АРХИТЕКТУРА ДАННЫЕ DevOps Gaming Библиотека: + Библиотека + Системная инженерия - Сознание, разум ` Черпнуть мудрости ` Индукция и дедукция ` Формирование обоснования знания ` Критерии проверки логических построений ` Требования к мышлению ` Искусственный интеллект ` с чем разобраться, черновики ` Причины фрустрации у людей + Политэкономия + Станислав Лем + Prochnost + Экстраполяция + Диаграммы + Арт ПРОЦЕССЫ ТЕСТИРОВАНИЕ
Логика, Разум, (искусственный) интеллект
latest update of the page: 18-01-2024, 19:16 UTC
Черпнуть мудрости

Человечий интеллект

Искусственный интеллект

Книги

Фильмы

Индукция и дедукция
Индукция-дедукция. Теория и эмпирика.

ИНДУКЦИЯ = логический переход от частного к общему, результат которого имеет вероятностный характер.
Различают Полную индукцию — метод доказательства, при котором утверждение доказывается для конечного числа частных случаев, исчерпывающих все возможности, и неполную индукцию — наблюдения за отдельными частными случаями наводят на гипотезу, которая, конечно, нуждается в доказательстве.

ДЕДУКЦИЯ = логический переход от общего к частному; выведение согласно строгим правилам логики достоверных заключений из посылок.

Формирование обоснования знания
Формирование обоснования знания
Составлено на основе видео от Лекса Кравецкого Вечерние беседы про что попало 3
Критерии проверки логических построений
Метод мыслительных процессов Голдратта, предлагает набор правил, позволяющих проверить наличие причинно-следственных связей и их достоверности. Такие правила называются критериями проверки логических построений (КПЛП, Categories of Legitimate Reservation) — это восемь положений, при помощи которых можно проверить, доказать или опровергнуть правильность выстроенных причинно-следственных связей:
  1. Ясность — все однозначно понимают используемые утверждения
  2. Наличие утверждения — утверждение содержит законченную мысль.
  3. Наличие причинно-следственных отношений — действительно ли названная причина вызывает указанное следствие?
  4. Достаточность приведённой причины — названная причина достаточна, чтобы вызвать указанное следствие, в данном контексте
  5. Проверка наличия альтернативной причины — не может ли названная причина быть всего лишь одной из возможных?
  6. Недопустимость подмены причины следствием — перепутаны причина и следствие.
  7. Поиск проверочного следствия — если названная причина имеет место, то у неё должны быть не только указанное следствие, но и некоторые другие, побочные, следствия (которые не обязательно должны быть указаны в конкретной диаграмме).
  8. Отсутствие тавтологии — следствие предлагается в качестве обоснования существования причины.
Требования к мышлению

Абстрактность = способность абстрагироваться от неважного и сосредоточиться на важном.
Мышление моделирует мир, а не отражает его в полноте всех ненужных деталей. Мышление должно отделять зёрна от плевел и оперировать зёрнами. Мышление должно уметь отвязываться от индивидов и мыслить типами, прототипами, абстрактными понятиями: мы не знаем, что у мышления внутри, но требуем какого-то обобщения с опусканием ненужных для предмета мышления деталей. Нам нужна абстрактность в сложных ситуациях, мы хотим уметь планировать и проектировать впрок, мы хотим работать с целыми классами и типами ситуаций. Без абстрагирования мы не сможем переносить опыт одних ситуаций на другие, мы не сможем эффективно учиться, мы не сможем создавать языки, обслуживающие коллективное мышление – языки позволяют обмениваться самым важным по поводу обдумываемых ситуаций, они очищают общение от неважных подробностей.

Адекватность = степень связаности нашего абстрактного мышления (и порождаемых им описания ситуаций) с реальным миром.
Соответствуют ли наши мыслительные представления о ситуациях реальному (т.е. существующему независимо от нас, материальному) миру? Или мышление нас обманывает и предлагает какие-то неадекватные представления? Нам нужно практичное, применимое для действия мышления, мы хотим быть адекватными и не отрываться от реальности.

Осознанность = способность понимать как мы мыслим, как мы рассуждаем. Она означает волевое управление вниманием: какие области пространства смыслов — дисциплины — сейчас представлены в мышлении, и в какие области пространства смыслов двинется мысль дальше.
Если мы просто "имеем интуицию", это нас не удовлетворит. Мы хотим знать, о чём мы размышляем, как мы это делаем, мы хотим иметь возможность выбирать – мыслить нам о чём-то или не мыслить, мы не хотим быть бессознательными мыслящими автоматами. Мы хотим быть осознанными в мышлении, мы должны учитывать не только мышление, но и наличие самого мыслителя". Ещё сюда "рефлексия" – это осознанность, но только не на текущую ситуацию, а уже прошедшую".

Рациональность = способность провести рассуждение по правилам, логичное рассуждение.
Это возможность отстроиться от своей биологической и социальной природы, не делать связанных с этим ошибок. Рациональность – это возможность проверить результаты быстрого образного интуитивного мышления на отсутствие ошибок, нарушений правил, возможность задействовать опыт человечества в мышлении. Это возможность явно (хотя бы в диалоге с самим собой, то есть осознанно) обсудить эти выработанные цивилизацией правила хорошего мышления, обсудить логические основания мышления, обсудить допустимость или недопустимость использования каких-то отдельных приёмов мышления. Мы не хотим ошибок мышления, поэтому мы должны быть рациональными, мы должны уметь распознавать ошибки мышления у себя и других, мы должны уметь выразить результаты мышления так, чтобы уменьшить число ошибок при восприятии наших результатов другими людьми. Мы хотим быть рациональными, нам нужно уметь делить задачи на части (рацио – это ведь "деление"), мы не хотим чистой образности-интуитивности или чистой эмоциональности-спонтанности, хотя мы не отрицаем их необходимости, но нам прежде всего нужна цивилизованность в мышлении, использование лучших достижений цивилизации в том, как мыслить.

Искусственный интеллект

Центром новой американской безопасности предлагается следующее, наиболее общее и в то же время рабочее определение:
ИИ = программно-аппаратные вычислительные комплексы полного информационного цикла (включающего восприятие, фильтрацию, обработку, хранении информации, выполнение аналитических и синтетических когнитивных функций), позволяющие в режиме человек-машина или автономно принимать и реализовывать решения в сложной, динамичной и неопределенной среде.

Данное определение подчеркивает несколько ключевых концептов, без понимания которых лица, принимающие решения, не смогут сделать правильного выбора:

  1. ИИ – это не машинное обучение, не нейронные сети и не другие виды программных продуктов. Это – всегда программно-аппаратные комплексы, в которых роль физических компонентов, как минимум, не меньше, чем информационных.
  2. Полный цикл обработки информации в настоящее время осуществляется преимущественно на базе комбинаторных методов, глубокого обучения и нейронных сетей.
  3. Тенденцией взаимодействия человек-машина в рамках ИИ является повышение уровня автономии ИИ, т. е. возложение на него частично или в полном объеме принятия решений.

с чем разобраться, черновики

Разум

Способность решать нестандартные задачи нестандартными методами.
Необходимы:

  • нестандартные задачи
  • конкуренция с другими интеллектуалами
  • техническое обеспечение — большой сложный мозг
  • энергетическое обеспечение — возможность тратить много энергии

Сознание

Сознание есть объединение:

  • нашего прошлого в виде данных: кратковременная память, долговременная память.
    Непрерывность памяти о прошлых событиях?
  • реакций (быстрое сознание): инстинктивные реакции, выученные(выработанные) реакции;
  • абстрактного мышления (медленное сознание, умение строить модели реальности и самого себя): предварительное планирование с прогнозированием последствий.
    Также позволяет исследовать внешние по отношению к себе объекты, моделируя их (вычленяя главное в их структуре/поведении на основе наблюдений и обратной связи от воздействий на);
  • способности к рефлексии, т.е. анализу ранее сделанных предсказаний, совершённых действий, произошедших связанных событий, перестройке своей предикативной модели
    Какие же активности мозга должна учитывать система рефлексирования? В эти активности должны входить:
    • предсказания, которые были ошибочны
    • планы, которые встретили препятствия, или неудачи в получении необходимых вам знаний.

Сознание как способность, повинуясь стремлению удовлетворить потребность, составлять алгоритм действий (последовательность применения методов) на основе опыта и имеющихся базовых (изначально заложенных в организме) либо ранее приобретённых (принятых на веру | выработанных самостоятельно на основе опыта взаимодействия с внешним миром) логических правил/установок.

Методами достижения желаемого могут быть в общем случае:

  • вынуждение/принуждение других живых организмов к действиям
  • самостоятельное преобразование объектов материального мира в инструменты

Опыт и знания могут быть приобретены сугубо из восприятия внешнего мира (всё что НЕсознание), т.е. требуется как минимум один канал получения информации (и не обязательно отправки информации, т.е. на основе наблюдений можно тоже делать выводы и строить правила?).

Два похожих события сливаются в одно прототипичное. Если событие не похоже на прототип, то оно занимает отдельное место в памяти

Нейросети

Как быть с алгоритмом выявления доверия к источникам? На данный момент нейросети просто едят всё что дают. Многократно повторённое становится правдой.
Причины фрустрации у людей

Откуда у людей столько злобы, почему мы со временем начинаем ругать/обвинять не то что ругали/обвиняли раньше?
При каких условиях (precondition, event) возникает фрустрация? Каковы корневые причины?
Как это победить (solution)?

скачать схему в формате .XLOGIC