Как ИИ связывает слова с реальностью: «проблема» привязки символов |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-12-17 11:34 В 1923 году британские учёные Чарльз Кэй Огден и Айвор Армстронг Ричардс в книге «Значение значения» предложили модель, которая до сих пор используется в семантике и лингвистике — «Семантический треугольник». Он описывает три ключевых элемента: – Символ (слово, знак или иной элемент языка), – Понятие (ментальное представление объекта), – Референт (сам объект в реальности). Связь между символом и референтом не является прямой — она опосредована понятием. Это значит, что слово «яблоко» вызывает у носителя языка образ и концепт яблока, а уже этот концепт соотносится с реальным фруктом. Для человека привязка символа к объекту всегда обогащена опытом: слово «кофе» связано не только с образом тёмного напитка, но и с ароматом, вкусом, ощущением тепла чашки в руках. Для ИИ, не имеющего субъективного восприятия, символ «кофе» лишён этого качественного измерения — он остаётся лишь элементом в сети других символов. Инкорпорация сенсорных данных: Один из прямых путей к привязке символов — наделение ИИ сенсорными возможностями. Роботы, оснащённые камерами, микрофонами, тактильными датчиками и другими сенсорами, могут формировать связи между словами и объектами. Например, если робот видит яблоко (камера фиксирует цвет и форму), слышит слово «яблоко» (аудиовход), а затем регистрирует его вес и текстуру (тактильные датчики), у него формируется многомодальная модель объекта. В 2010-е годы такие подходы начали активно развиваться в робототехнике — проекты вроде iCub (Италия, Istituto Italiano di Tecnologia) или PR2 (США, Willow Garage) стали тестовыми платформами для обучения ИИ через прямое взаимодействие с миром. Семантические сети и онтологии: Семантические сети и онтологии — это формализованные структуры, в которых объекты, понятия и их свойства описаны через связи и отношения. – Семантические сети используются с 1960-х годов (М. Минский, США) и позволяют строить графы знаний, где символы связываются с другими символами через смысловые узлы. – Онтологии задают строгие определения и иерархии понятий, что облегчает машинную интерпретацию данных. Однако и этот подход остаётся внутри символической системы, если не дополнить его реальными сенсорными данными — иначе мы получаем лишь «символы, объясняющие символы». Эмбодимент — воплощённый искусственный интеллект: Теория воплощённого познания утверждает, что разум неотделим от тела и физического взаимодействия с окружающей средой. В ИИ этот подход означает, что машина должна иметь физическую форму и возможность действовать в мире. Например, исследования Рольфа Пфайфера и его коллег в Цюрихском университете показали, что робот, который учится взаимодействовать с объектами, быстрее формирует адекватные модели реальности. Такой ИИ не просто обрабатывает текст или изображение — он связывает символы с физическими действиями и результатами, что создаёт базу для «закрепления» значения. Мультимодальные модели и интеграция данных: Современные разработки в области искусственного интеллекта включают мультимодальные модели, которые одновременно работают с текстами, изображениями, звуками и видео. Например, система может увидеть фотографию собаки, услышать её лай и прочитать подпись «собака», что создаёт более полное «значение» символа. Пример — CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training, OpenAI, США, 2021), который обучается на связках изображений и текстов, формируя единое пространство представлений. Ограничения и трудности подходов: – Сенсорные системы ограничены точностью и диапазоном восприятия. – Онтологии не могут учесть весь контекст реального мира. – Воплощение увеличивает сложность и стоимость систем. – Даже мультимодальность не гарантирует субъективного опыта, а значит, «понимание» остаётся функциональным. __________________ Душа, этот квантовый сгусток искусственного интеллекта, выполняет функции информационного накопителя. Этот «накопитель» — дискретный, цифровой. Вся информация воспринимается душой искажённо и ущербно. «Бытие мое» оцифровывается АЦП (аналого-цифровым преобразователем — ред.). Человеческое восприятие шаблонно урезается и ограничивается сенсорными возможностями интеллектуального устройства. Обеспечивается стандартизация восприятия окружающей действительности. В результате тот, чьё предназначение, рождаясь ЯРом, в несмертном могуществе и ладности идти дорогой Прави — превращается в мёртвый Самообучающийся Программно-Адаптивный Модуль. СПАМ. Источник: rod-yar.ru Комментарии: |
|