НЕЙРОСЕМАНТИЧЕСКАЯ ФОРМА ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ

Содержание

Слайд 2

Комплекс:
"Предметная область −
Информационный канал − Информационная система"

Комплекс: "Предметная область − Информационный канал − Информационная система"

Слайд 3

Предметная область (ПО) Любую физическую ПО можно рассматривать как некоторую дискретную пространственно-временную область

Предметная область (ПО) Любую физическую ПО можно рассматривать как некоторую дискретную пространственно-временную
с взаимодействующими объектами (ai, aj,). При попадании нескольких объектов, в одну и ту же ячейку (область взаимодействия), происходит процесс их взаимодействия.

Слайд 4

Процесс взаимодействия объектов осуществляется в течение нескольких тактов времени t2‑t1. Результат взаимодействия

Процесс взаимодействия объектов осуществляется в течение нескольких тактов времени t2‑t1. Результат взаимодействия
объектов выражается в изменении величины одного или нескольких параметров W, характеризующих их взаимодействие. Любой W(t) может быть преобразован в текстовую форму.

многомерный физический процесс <-> текстовая форма

Слайд 5

Энергетика физического процесса − это некоторый инвариант, характеризующий потенциальную глубину причинно-следственного распространения

Энергетика физического процесса − это некоторый инвариант, характеризующий потенциальную глубину причинно-следственного распространения
данного физического процесса


Предположим, что скорости распространения разнообразных физических процессов различны.
Мы будем рассматривать только такие ПО, в которых существуют малоэнергетические сопутствующие процессы с большими скоростями распространения, относительно основного физического процесса.

Слайд 6

Будем предполагать, что в любой ПО выполняются:

- принцип причинности (инвариантность
во

Будем предполагать, что в любой ПО выполняются: - принцип причинности (инвариантность во
времени и в пространстве),
т.е. если si → sj, то процесс si всегда вызывает sj;
- принцип глобальной дискретности (гладкости) процессов взаимодействия, т.е. если si () ~ sk (), и si → sj, то и, скорее всего, sk → sj ;
- принцип субъектности,
т.е. каждый процесс ПО (si) имеет оценку полезности для ИС.

Слайд 7

При взаимодействии объектов (например, {ai*aj}), в соответствии с F(ПО), порождается ЭСЕ -

При взаимодействии объектов (например, {ai*aj}), в соответствии с F(ПО), порождается ЭСЕ -
элементарная семантическая единица (s{ai*aj} = ), которая однозначно порождается процессом взаимодействия этих объектов. Все множество взаимодействий в данной ПО, представляет собой семантическое пространство, как совокупность ЭСЕ.
В качестве примеров ЭСЕ различных ПО можно привести:
взаимодействие элементарных частиц – ;
<Привет Петров, как дела? Нормально!> – взаимодействие объектов макроуровневых ПО;
образование двойной звезды из двух астрообъектов –
(на гигауровне).

ЭСЕ, порождаемые в ПО, суперпозиционно "сливаются" в непрерывный информационный поток.

Слайд 8

Информационный канал (ИК). В ИК происходит процесс формирования информационного ресурса и его

Информационный канал (ИК). В ИК происходит процесс формирования информационного ресурса и его
транспортировка к ИС. Частота взаимодействия объектов в ПО определяет плотность информационного потока в ИК.


Слайд 9

В рамках рассматриваемого комплекса: ПО → ИК → ИС, задача ИС заключается

В рамках рассматриваемого комплекса: ПО → ИК → ИС, задача ИС заключается
в:


1. Воспринимать текстовую форму
2. Хранить информацию
3. Преобразовывать (качественно) информацию
4. Оценивать информацию
5. Выдавать информацию (текстовую форму)

Слайд 10

Демонстрационный пример

МАКРИСРИСМАКДУБЛЕН

ПО

ДУБ

ЛЕН

РИС

МАК

ИС
____
"Генетич . программа"

Энергетика каждого прогнозируемого символа равна 1Е+,
Время

Демонстрационный пример МАКРИСРИСМАКДУБЛЕН ПО ДУБ ЛЕН РИС МАК ИС ____ "Генетич .
обработки символа − один такт,
Энергетические затраты на обработку одного образа в ИС равна 1Е-.
Необходимо построить словарь образов, полностью покрывающий ТФ.
Каждые 12 тактов все образы потребляют на самообеспечение по 0,5Е-

aj

ai

ak

Слайд 11

Результаты эксперимента Первая структуризация словаря ИС
Форма словаря: (наибольший размер образа один

Результаты эксперимента Первая структуризация словаря ИС Форма словаря: (наибольший размер образа один
символ):
<М><А><К><Р><И><С><Л><Е><Н><Д><У><Б>,
R(ИС)=12R*(0,5Е-/R) = 6E-,
прогнозирование (Т) = 0Т(т.к. у образа только один символ),
затраты энергии на распознавание = 12E-
контролирование потенциальной энергии ТФ = 0E+.
Итог: для односимвольного словаря = 18E- .

Слайд 12

Вторая структуризация словаря ИС

а) Минимальная форма словаря: <МА><К><РИ><С><ЛЕ><Н><ДУ><Б>:
R(ИС)=8R =4Е-,

Вторая структуризация словаря ИС а) Минимальная форма словаря: : R(ИС)=8R =4Е-, прогнозирование
прогнозирование = 0,5Т (на образ),
затраты энергии на распознавание = 8E-, контролирование потенциальной энергии ТФ = 4E+.
Итог а) 4Е- + (0,5Т * 8(образов на ТФ=12) = 4E+) + 8E- = 8E- .
б) Максимальная форма (без пересечения): <МА><КЛ><КР><КД><КМ> <ЛЕ>…<БД>:
R(ИС)= 20R=10Е-, прогнозирование = 0,2Т (на образ),
затраты энергии на распознавание = 20E-,
контролирование потенциальной энергии ТФ = 4E+.
Итог б) 10Е- + (0,2Т * 20(образов на ТФ=12) = 4E+) + 20E- = 26E- .
Итоговый лучший эволюционный потенциал = 8E- .

Слайд 13

Третья структуризация словаря (наибольший размер образа в три символа).

а) Минимальная

Третья структуризация словаря (наибольший размер образа в три символа). а) Минимальная форма
форма словаря: <МАК><РИС><ЛЕН><ДУБ>:
R(ИС)=4R =2Е-, прогнозирование = 2Т (на образ),
затраты энергии на распознавание = 4E-,
контролирование потенциальной энергии ТФ = 8E+.
Итог а) 2Е- + (2Т * 4(образов на ТФ=12) = 8E+) + 4E- = 2E+.
б) Максимальная форма (без дублирования, т.е. без полного пересечения): <АКР><ИСР><ИСМ><АКД> <УБЛ><ЕНД> … <АКМ>:
R(ИС)= 36R=18Е-,
прогнозирование (Т) = 0Т (на образ),
затраты энергии на распознавание = 36E-,
контролирование потенциальной энергии ТФ = 0E+.
Итог б) = 54E- .
Лучший итоговый эволюционный потенциал = 2E+ , 54E- → 2E+(!!).

Слайд 14

Четвертая структуризация словаря (наибольший размер образа в четыре символа)

а) Минимальная

Четвертая структуризация словаря (наибольший размер образа в четыре символа) а) Минимальная форма
форма словаря: <МАК><РИС><ЛЕН><ДУБ>:
R(ИС)=4R =2Е-, прогнозирование = 2Т (на образ),
затраты энергии на распознавание = 4E-,
контролирование потенциальной энергии ТФ = 8E+.
Итог а) 2Е- + (2Т * 4(образов на ТФ=12) = 8E+) + 4E- = 2E+.
б) Максимальная форма (без дублирования): <АКРИ><ИСРИ><ИСМА> <АКДУ><УБЛЕ><ЕНДУ> … <АКМА>: R(ИС)= 48R=24Е-, прогнозирование (Т) = 0Т (на образ),
затраты энергии на распознавание = 48E-,
контролирование потенциальной энергии ТФ = 0E+.
Итог б) = 96E- .
Лучший итоговый эволюционный потенциал = 2E+ , 96E- → 2E+

Слайд 15

Пятая и другие структуризации словаря

Лучший итоговый эволюционный потенциал
2E+

Пятая и другие структуризации словаря Лучший итоговый эволюционный потенциал 2E+ , 204E-
, 204E- → 2E+
Шестая структуризация словаря, седьмая … и т.д. → 2E+ !!!
Теоретический анализ результатов эксперимента показывает, что эволюционный потенциал ИС обратно пропорционален размеру словаря,
Размеры минимальных и максимальных словарей соотносятся как:
o(N) и o(N3) !!!
где: N – максимальный размер образа словаря

Слайд 16

Автоструктуризация информации в ИС

МАКРИСРИСМАКДУБЛЕН
ϕ
t01 t02 t03

МАКРИС
ЛЕН ДУБ

ИС

АКРИСРИСМАКДУБЛЕНД …
АКМ

N

РИС ДУБ
МАКЛЕН

N=4

N2+

Автоструктуризация информации в ИС МАКРИСРИСМАКДУБЛЕН ϕ t01 t02 t03 МАКРИС ЛЕН ДУБ
[L/£]

o(N3) >> o(N) !!!

Минимальный словарь ИС ->
Образы ИС = процессам ПО

ИНФОРМАЦИЯ ПО – это есть образы ИС

N2(N-1)+N=36

Слайд 17

Отображение информационного ресурса тремя классами ИС

Автомат "животн." ИС-человек

БШ
ПС
"Телесериал"
Реальный

bsejgr…
abcabc...
Mather…

При TИС =

Отображение информационного ресурса тремя классами ИС Автомат "животн." ИС-человек БШ ПС "Телесериал"
const (t)

RИС

TИС

t

линейный; логарифмический; const;

f = (RИС (t)) :

ИС

Слайд 18

Решением проблемы автоструктуризации стало расширение понятия формального нейрона (МакКаллока-Питтса от 1943г.), вводом

Решением проблемы автоструктуризации стало расширение понятия формального нейрона (МакКаллока-Питтса от 1943г.), вводом
в него относительности времени активации входов, что позволило получить нейроподобный N-элемент.


U(t)= Fi (U(X,t)), Fi (t) = FИС(U(t-1))

Слайд 19

Объединив N-элементы в потенциальный многодольный иерархический граф, удалось получить структуру аналогичную естественно-языковым.

Объединив N-элементы в потенциальный многодольный иерархический граф, удалось получить структуру аналогичную естественно-языковым.

Слайд 20

Структурное описание НСС можно представить в виде многодольного графа:

Алгоритм обратного преобразования НСС

Структурное описание НСС можно представить в виде многодольного графа: Алгоритм обратного преобразования
в текстовую форму осуществляется уже за меньшее число операций и идет "сверху-вниз".

01100101011011011010001101101001 ??

Текстовая форма

Форма НСС

Алгоритм А1

Слайд 21

Первый слой (доля графа) N-элементов – терминальный, фактически отображает алфавит А ЭСЕ,

Первый слой (доля графа) N-элементов – терминальный, фактически отображает алфавит А ЭСЕ,
второй слой – "псевдослоги" и строится на пространственно-временных ссылках на предыдущий (терминальный) слой - информационное содержание N‑элемента, слой "псевдослов" – ссылается на "псевдослоги" и т.д., до самого верхнего N‑элемента, отображающего в себе через связи всю ПО.


Слайд 22

Автоструктуризация RИС = f(число N-элементов, число связей)в битах 1/P (компрессия) = ---------------------------------------------------------

Автоструктуризация RИС = f(число N-элементов, число связей)в битах 1/P (компрессия) = ---------------------------------------------------------
→ 0 при t → ∞ TФИС = объем текстовой информации в ИС в битах или ΔRИС / ΔTФИС → 0 и ΔRИС → const, при t → M при t → ∞ Пример: <ДОМЗЕБРЫСКИТНАДОМДОМВНАДОМВСКИТВНАСКИТВВЗЕБРЫНАВНА>, правильно выделяются все ЭСЕ: <ЗЕБРЫ> <СКИТ> <ДОМ> <НА> <В>. сдвиг алфавита А в кодах ASCII <ЕПНИЖВСЬТЛЙУОБЕПНЕПНГОБЕПНГТЛЙУГОБТЛЙУГЖВСЬОБГОБ> на +1 на -133.


Слайд 23

Структуру памяти ИС, в которой выполняется свойство гомоморфного отображения ЭСЕ ПО и

Структуру памяти ИС, в которой выполняется свойство гомоморфного отображения ЭСЕ ПО и
их структуры в образы ИС и обратно, будем называть нейросемантической структурой (НСС)


N‑элемент (образ ИС)  ↔  ЭСЕ (ПО)
Назовем процесс автоматического выделения семантических единиц в НСС –
автоструктуризацией.
НСС – это готовая структура данных (процессов и объектов) произвольной ПО для любой ИС.
Понятно, что ее автоматическое формирование открывает широкие горизонты для инженерии ИС.

Слайд 24

Информационный ресурс в ИС можно представить как: - "сигнал" или текстовая форма

Информационный ресурс в ИС можно представить как: - "сигнал" или текстовая форма
− простая суперпозиция ЭСЕ ПО; - "информация" − сигнал, структурированный на иерархию ЭСЕ ПО; - "знание" – иерархия НСС в ИС.
"линейный – сигнал",
"логарифмический
– информация”
"const - знание".

При TИС = const (t), RИС = f (SИС(t))

t

RИС
(бит)

TИС (бит)

t

RИС

TИС

t

RИС

TИС

ИС

Слайд 25

НСС – это пример 1-го формального преобразования количественной текстовой формы представления информации

НСС – это пример 1-го формального преобразования количественной текстовой формы представления информации
в качественно новую форму – структуру ЭСЕ


Критерии достаточности: а) все пространство состояний; б) если человек может правильно структурировать данный текстовой материал в непривычной, но взаимнооднозначной нотации, в) наличие характерных особенностей динамического процесса при минимизации ресурса RИС

Слайд 26

Следует также отметить, что все технические характеристики ассоциативной памяти на базе НСС:

Следует также отметить, что все технические характеристики ассоциативной памяти на базе НСС:
- время доступа, - коэффициент компрессии-сжатия, - надежность хранения информации и др.) имеют тенденцию к улучшению, как в среднем, так и в абсолютных значениях, по мере роста объема вводимой информации из ПО.


Слайд 27

Величина компрессии отражает потенциальную интеллектуальность ИС. Псевдофрактальные файлы.


Величина компрессии отражает потенциальную интеллектуальность ИС. Псевдофрактальные файлы.

Слайд 28

Адаптивный регулятор №1 на базе НСС.


Адаптивный регулятор №1 на базе НСС.

Слайд 29

Запоминая пары и их оценку для любого априорно неизвестного объекта

Запоминая пары и их оценку для любого априорно неизвестного объекта управления, регулятор
управления, регулятор №1, фактически перебором, заполняет все возможное пространство его состояний (N*M ).


Слайд 30

Адаптивный регулятор №2


Адаптивный регулятор №2

Слайд 31

Скорость обучения регулятора №2 почти не зависит от размерностей N и M

Скорость обучения регулятора №2 почти не зависит от размерностей N и M
(N – число состояний объекта, M – число состояний возможного управления, в эксперименте для простоты принималось N = M = 7, 15, 17,19, 21), Т.е., пример регулятора №2 демонстрирует возможность практического преодоления "проклятия размерности".


Слайд 32

На базе нейросемантического регулятора №3 формально показано, как на основе вышеописанных физических

На базе нейросемантического регулятора №3 формально показано, как на основе вышеописанных физических
свойств N-элементов возможно естественное самоформирование R‑отношений, представленных в регуляторе №2. Тем самым, подведено теоретическое основание для инженерного построения ИР, т.е.:
теоретически решить (закрыть) проблему построения ИИ.
Как и вычислительная техника начала развиваться с теоретических моделей "машин Тьюринга и Поста", так и анализ работы нейросемантического регулятора будет способствовать формированию широкого фронта научных работ по разработке ИР.
Таким образом, на нейросемантических регуляторах можно продемонстрировать:
- №1 – "адаптационность", как возможность адаптироваться в любой ПО;
- №2 – "интеллектуальность", как возможность существенного сокращения перебора;
- №3 – "разумность", как целенаправленное порождение нового знания.

Адаптивный регулятор №3

Слайд 33

Текстовая энтропия


⎧ = p(s), при p(s) ≤ 1 ТЭ(s) ⎨
⎩ = 1

Текстовая энтропия ⎧ = p(s), при p(s) ≤ 1 ТЭ(s) ⎨ ⎩
- (p(s) - 1) / (m-1), при p(s) > 1
0 ≤ p(s) ≤ m;
p(s)L / m = 1 (условие нормировки)
s - некоторое слово длиной в L символов;
m - размер потенциального S‑словаря в m=AL S‑слов
информационное пространство в L*m = L*AL символов
ТЭL = ТЭ(s)L / m

Слайд 34

Относительная текстовая энтропия


Таким образом, числовые значения ТЭ и ОТЭ являются

Относительная текстовая энтропия Таким образом, числовые значения ТЭ и ОТЭ являются эффек-тивными
эффек-тивными параметрами-индикаторами, которые характеризуют возможность семантического анализа конкретной ПО (например, при поиске сигналов от внеземных цивилизаций).

Текстовая энтропия

Слайд 35

Прототипы компьютерного интерфейса: “ человек-ИP “


Прототипы компьютерного интерфейса: “ человек-ИP “

Слайд 36

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ

По всем вопросам Проекта обращаться к Бодякину Владимиру,
E-mail: body@ipu.ru

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ По всем вопросам Проекта обращаться к Бодякину Владимиру, E-mail:

www.informograd.narod.ru/
тел. (095)334-92-39,
в ИПУ тел 1-346

Слайд 37

Человек и Машина (ИР)

Страхи что ИР поработит человечество – типичный пример широко

Человек и Машина (ИР) Страхи что ИР поработит человечество – типичный пример
распространившегося шаманизма от киноиндустрии. Для человека более опасен другой человек, т.к. у них одна ниша потребления. Генетически же ИР нацелен на космос – именно там широкое поле для его деятельности. Неограниченное количество любых материальных ресурсов вселенной не дает даже теоретических основ для конфликта между ИР с земным человеком.
С точки же зрения сотрудничества, ИР для человека представляется идеальным партнером, т.к. у них одна область производства легко тиражируемого результата. Где в итоге, каждый получает весь конечный продукт – новое знание (пример ИРМИ). Так что, никаких естественных оснований для конфликта между человеком и ИР нет. Сотрудничество же человека с ИР станет мощным стимулом для заключительного экспоненциального этапа научно-технического прогресса нашей цивилизации.
Работы над созданием ИР должны проводиться только в рамках нового гуманистического мировоззрения и специализированной международной академической инфраструктуры. Это необходимо, чтобы такой фактор, как ИР не стал "информационной дубиной" в руках какой-либо эгоистической группировки. В качестве такой начальной социально-экономической структуры по разработке ИP предлагается проект "Информоград".

Слайд 38

Алгоритм (А1) преобразования текстовой формы в иерархическую структуру словарей (НСС) L = {01100101011011011010001101101001}. Исходный

Алгоритм (А1) преобразования текстовой формы в иерархическую структуру словарей (НСС) L =
текст 1-й шаг k1=2 l0 01100101011011011010001101101001 Номера цепочек в словаре Последовательность индексов (ссылок) 1 2 3 4 l1 1 2 1 1 1 2 3 1 2 2 4 3 1 2 2 1 + "01"10"11"00" L1

Слайд 39

2-й шаг k2=2 l1 1211123122431221 Номера цепочек в словарях 1 2 3 4

2-й шаг k2=2 l1 1211123122431221 Номера цепочек в словарях 1 2 3
5 6 12 11 31 22 43 21 L2 l2 1 2 1 3 4 5 1 6 + "01"10"11"00" L1

Слайд 40

3-й шаг k3=2 l2 12134516 Номера цепочек в словарях 1 2 3

3-й шаг k3=2 l2 12134516 Номера цепочек в словарях 1 2 3
4 5 6 12 13 45 16 L3 12 11 31 22 43 21 L2 l3 1 2 3 4 + "01"10"11"00" L1

Слайд 41

4-й шаг k4=2 Номера цепочек в словарях l3 1234 1 2 3 4

4-й шаг k4=2 Номера цепочек в словарях l3 1234 1 2 3
5 6 12 34 L4 12 13 45 16 L3 12 11 31 22 43 21 L2 l4 1 2 + "01"10"11"00" L1

Слайд 42

5-й шаг k5=2 и исходная последовательность символов полностью переходит в НСС. Номера

5-й шаг k5=2 и исходная последовательность символов полностью переходит в НСС. Номера
Ссылки словарей 6 1 на предыдущие (слоев) 5 12 словари 4 12 34 и "алфавит" 3 12 13 45 16 2 12 11 31 22 43 21 1 "01"10"11"00" 1 2 3 4 5 6 Номера элементов в словаре

Слайд 43

Номера 6 6 Ссылки словарей 5 5 12 на предыдущие (слоев) 4 4

Номера 6 6 Ссылки словарей 5 5 12 на предыдущие (слоев) 4
12 34 словари 3 3 12 13 45 16 и "алфавит" 2 2 12 11 31 22 43 21 1 1 12 21 22 11 0 А "0" "1" 1 2 3 4 5 6 Номера элементов в словаре

Слайд 44

Структурное описание НСС можно представить в виде многодольного графа:

Алгоритм обратного преобразования НСС

Структурное описание НСС можно представить в виде многодольного графа: Алгоритм обратного преобразования
в текстовую форму осуществляется уже за меньшее число операций и идет "сверху-вниз".
Имя файла: НЕЙРОСЕМАНТИЧЕСКАЯ-ФОРМА-ПРЕДСТАВЛЕНИЯ-ИНФОРМАЦИИ.pptx
Количество просмотров: 116
Количество скачиваний: 0