вырастим искусственный интеллект!! , эволюция по ламарку

Почитал Свой собственный портал и подумал: мож проект на английский язык перевести и попиарить по англоязычным форумам/блогам? Или с моим знанием английского туда лучше не соваться?

Добавлено 17.08.07, 15:07
Кстати, скоро будет второй релиз АИ-форта. Реализовал плавающую точку и ещё некоторые вещи, даже начал писать хелп.

Цитата wormball @ 17.08.07, 15:05

Почитал Свой собственный портал и подумал: мож проект на английский язык перевести и попиарить по англоязычным форумам/блогам? Или с моим знанием английского туда лучше не соваться?

Попиарь конечно. Но если цель - найти собутыльников, то тебе надо более организованно действовать - ИМХО.
А когда будешь переписывать на английский, заодно пропиши спецификацию приложения

Цитата Тайлер @ 17.08.07, 16:26

то тебе надо более организованно действовать

Я бы рад. Но КАК??

Добавлено 17.08.07, 16:32
Да, кстати, и где в англоязычном инете обитают вменяемые люди?

Цитата wormball @ 17.08.07, 16:31

Я бы рад. Но КАК??

Ну можно использовать аналитический (системный) подход:
Прежде всего работай проектно, с планом.
План даст тебе ориентацию в "пространстве проекта", то есть в любой момент даст ответы на важные вопросы:
- где я?
- что я сейчас делаю?
- зачем я это делаю?
- к чему я сейчас стремлюсь?
- что мне теперь делать?
- что мне еще осталось сделать?
- сколько еще осталось?
- получится ли это добро?

План подразумевает иерархическую рекурсивную разбивку Задачи на подзадачи, полностью реализующие Задачу. (Задача = Цель)
Например, твою задачу "вырастить искуственный интеллект" переформулируем в "создать популяцию виртуальных организмов, живущих по моей модели".
И теперь:

Задача = "создать популяцию виртуальных организмов, живущих по моей модели".
Подзадачи (Шаги):
1. Создать/описать теоретическую модель
2. Создать/описать прикладную модель (на основании теоретической)
3. Заимплементировать прикладную модель
4. Создать условия для запуска имплементации (подготовить среду, данные и т.п.)
5. Запустить

Разбивать задачу стоит на небольшое количество подзадач (условно 2-7, главное - чтобы они могли одновременно уложиться в голове, и ты мог "увидеть", как из реализации подзадач получается реализованная задача).

Каждая формулированная задача должна иметь четкий критерий ее выполнения, т.е. - законченность. Контрольный вопрос - "как я узнаю, что выполнил эту задачу, и можно с чистой совестью переходить к следующей?" Например задача "вырастить интеллект" - не имеет законченности (как определить, выращен ли интеллект или еще нет?) - отсюда переформулировка.

Если неочевидно, каким образом реализовать подзадачу, это значит, что она слишком общая, и ее нужно в свою очередь разбить на подзадачи.
Например, (будем считать задачу 1 реализованной) разбивка задачи 2:
2.1. Выделить структурные элементы модели ("особь", "генотип", "среда" и т.п.)
2.2. Описать параметры элементов
2.3. Описать все взаимодействия элементов (во времени и т.п.)
2.4. (проверка) Убедиться в целостности описанной модели

Если опять что-то вызывает сомнения (например 2.3), это сигнал к еще более глубокой разбивке:
2.3.1 Взаимодействия "генотип-особь"
2.3.2 Взаимодействия "генотип-генотип"
.. и т.д.

Глубина разбивки может быть любой, главное - чтобы на выходе ты получил план, состоящий из простых и понятных элементов.
При каждом пункте у тебя должна возникать мысль "ну, это просто" - можно это взять за критерий законченности плана.

Для создания плана удобен Word или Excel, а если хочется наворотов (временная оценка сроков и т.п.) - MS Project рулит.

Когда план готов, остается лишь по нему двигаться, выполняя поочередно пункты. Тут, имея людей, уже проще разделять задания между ними.
Во время выполнения плана стоит периодически сверяться - "где я сейчас? что я сейчас делаю? какова моя задача?", а каждую выполненную задачу сразу же вычеркивать жирной зеленой галочкой.
Во время выполнения плана могут возникнуть его корректы - это нестрашно, такова жизнь. Но чем четче будет исходный план, тем проще и приятней произойдет его реализация.

Главное - помнить о цели, быть гибким, но иметь каркас, а каркас этот - План.

То есть ты хочешь сказать, что ежели у меня будет такой документ, то собутыльники сразу найдутся?

В общем, у меня есть некоторое представление о последовательности действий, но оно недостаточно конкретное, чтобы вот так просто выразить его на бумаге. С другой стороны, по-моему на каждом этапе будет понятно, что дальше делать.

Цитата wormball @ 17.08.07, 18:19

ежели у меня будет такой документ, то собутыльники сразу найдутся?

Гы, послушай себя сам, такое никто гарантировать не может. Но шансы увеличатся. Хотя бы потому, что
а) каждый сможет узнать, во что лезет - оценить перспективность
б) каждому будет интересно посмотреть, что там у тебя (!)

Цитата wormball @ 17.08.07, 18:19

В общем, у меня есть некоторое представление о последовательности действий, но оно недостаточно конкретное, чтобы вот так просто выразить его на бумаге. С другой стороны, по-моему на каждом этапе будет понятно, что дальше делать.

Ну да, в принципе необязательно детально расписывать действия, предстоящие через полгода. Но картину в любом масштабе (целостном и детальном) ты должен уметь видеть, чтобы всегда знать, что делать, и убедить себя (и других), что труд воздастся.

Добавлено 17.08.07, 19:43
Кстати, банки и инвестфонды для оценки начинающего бизнеса, который просит инвестиций, прежде всего рассматривают его бизнес план. Это я к собутыльникам.

Ну, пожалуй ты прав.

Ещё можешь вот на хтот вопрос ответить:

Цитата wormball @ 17.08.07, 16:31

Да, кстати, и где в англоязычном инете обитают вменяемые люди?

Цитата wormball @ 17.08.07, 19:55

где в англоязычном инете обитают вменяемые люди?

Везде,
1. начни с гугля,
2. иди по ссылкам,
3. повторяй шаг 2, пока не скажешь: "вот оно"

Ну, это слишком длительный и ненадёжный процесс. Вменяемость не так просто определить, особенно на неродном языке. Может быть, кто-то уже прошёл эти три пункта.

wormball, простой пример обучения ИИ (эвристика), шахматная программа имеет эвристическую функцию перебора с таблицей двух функций сравнения ф1 (поиск аналогичной позиции хода) в бд), ф2 (оценки позиции). Если ф1= промах выполняется ф2. Возникает позиция которой нет в бд. и за дело берётся ф2 итог партии выигрыш ИИ. В бд заносится позиция со статусом победа++ далее следует серия поражений с той же позицией. Для того, чтобы ИИ нашла спасительный ход, она увеличивает глубину поиска с последующим пересмотром отбракованных вариантов. И так с низу вверх в течении серии партий. При этом в базе находятся не статичные выигрышные ходы, а только предполагаемые, что они такими являются. Короче здесь все упирается в ф2+~глубина, чем круче ф2 тем быстрее ИИ скорректирует свою базу. Короче это вопрос времени. В ИТОГЕ ИИ научится играть в шахматы. Да! информация о позиции в бд не обязательно содержит только кол-во побед, оно может содержать и д.р информацию о мобильности тех или иных фигур, которые проявились в ходе дальнейшей игры и т.д. В общем флаги таблицы функции ф2, что приводит к эффекту ОБУЧЕНИЯ. А если еще ввести ф3, которая будет искать аналогичную позицию в бд по этим флагам, в этом случае ИИ сможет справляться с схожими позициями (имеется в виду не побитовое =).

Вопрос: как справится твоё творение на примере статистики выигрышей?

Цитата xod @ 19.08.07, 11:53

Вопрос: как справится твоё творение на примере статистики выигрышей?

Незачёт. Если бы ты внимательно читал, то знал бы, что я понятия не имею, как моё творение будет справляться с подобными задачами, более того, я не знаю, справится ли вообще. Ибо эволюция - вещь непредсказуемая. А целенаправленно программировать алгоритм выигрыша в шахматы я не собираюсь.

"вырастим".

Цитата wormball @ 19.08.07, 14:25

Ибо эволюция - вещь непредсказуемая

Что правда?
http://zhurnal.lib.ru/k/karew_d_w/dt.shtmll - я старательный нашел, похоже на твое произведение? Замечу! там есть все необходимое. Кстати читал теорию "Эгоистичного гена"?

Цитата xod @ 20.08.07, 00:23

Кстати читал теорию "Эгоистичного гена"?

Кстати читал мой первый пост? Там русским языком сия книжка упомянута. А тебе ещё один незачёт - направленность эволюции не означает её предопределённости. Эволюция по своей природе случайна. Кури теорию эволюции. Скажем, macroevolution.narod.ru .

Эволюция по своей природе случайна.
Взято с википедии:

Цитата

Никакой детерминированный алгоритм не может генерировать полностью случайные числа, а только лишь аппроксимировать некоторые свойства случайных чисел. Как сказал Джон фон Нейман, «всякий, кто питает слабость к арифметическим методам получения случайных чисел, грешен вне всяких сомнений».

xod И где же математический детерменизм в квантовой механике? Эволюция - это не алгортим, на худой случай, это механизм, механизм отбора и изменчивости, я так понимаю, дело в том, что как раз в природе случайности (не псевдо, а самой настоящей) как раз хватает. Ещё, между прочим в бессконечных системах так же может, на мой взгляд, проявляться случайность, из-за невозможности как раз детерминизации хотя бы, хотя бессконечна ли вселенная, а м/б эволюцию на большом её отрезке можно считать вообще локальной и даже, о нет, замкнутой.