roboforum.ru

А какая практическая польза, от того, что вы нейроны назвали понятиями, а их связи импликациями?

_________________
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов

Ну например любое предложение русского языка можно записать в виде цепочки импликаций примерно так -
P1=>P2=>P3=>S

P(1-3) - обьекты(предикат)
S- субьект

-иногда такую запись называют метаязыком , на котором происходит мышление
Затем взяв за основу эту цепочку, можно пересобрать предложение уже на английском языке и смысл ее сохранится

в такие цепочки можно записать не только речь, но и зрительную информацию,цепи событий и результаты умозаключений

Так вот такие цепочки
P1=>P2=>P3=>S
можно записывать в сеть нейронов непосредственно в таком виде

В такой нейронной сети , перемещаясь по связям, можно реализовать все понятия классической логики - абстрагирование,анализ и синтез,умозаключения индукцию,дедукцию,абдукцию

Да? Круто!

Покажите, что за нейросеть будет соответствовать предложению

"Вероятность успеть на трамвай составляет 45%, если выходить за 5 минут до его приезда на остановку"

?

_________________
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов

( если выходить за 5 минут до его приезда на остановку)=>трамвай

( если выходить за 5 минут до его приезда на остановку)=>
(составляет=> ((45%=>вероятность))

(Вероятность=>( успеть=> (на=> трамвай)))

Что-то я не понял, а почему у вас получилось 3 цепочки? Я вроде высказал одно цельное утверждение. Его фрагменты по отдельности не несут нужного смысла.

_________________
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов

в лесу нашли труп. выловили одного чела, аха, попался негодяй! не, отпустите его, он не виноват. чегооооо? смотрите, что выдала моя программа: лес - это деревья,птички и т.д. жертва - красная шапочка. вы впоймали дровосека. а убил волк. ищите волка.
круто! но только для сериала.
на другой язык вы так легко не переведёте своими цепочками.
образ "болото". у вас в момент возникнут ассоциации с чем-то нехорошим, затягивающим, смертью, рутиной, застоем и т.д. у других народов "болото" это что-то хорошее. жизнь, антисептик, мох для использования при строительстве деревянных домов (некоторые мхи не дают гнить), нечто, что на века защищает/сохраняет,...
образ "солнце". тепло, хорошо, жизнерадостно,... как вы себе представляете, что люди, живущие веками под палящим солнцем как в пекле скажут "дорогая моя, солнышко"?
думаете кроме коннотации при переводе других проблем нет?

"Вероятность успеть на трамвай составляет 45%, если выходить за 5 минут до его приезда на остановку"
Это предложение представляет собой конструкцию если ... то..
умозаключение от общего к частному т е индукция

А я думал, что я тролль

Это не ответ на вопрос "почему оно разбилось на 3 ?".

_________________
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов

я для упрощения ,показал суть метода
а вообще боты по похожему принципу работают
например этот http://iknowww.ru/Products/Dumbot

бот у них интересный ,но вся теория ,что там написана имхо бред полный

В книге Солсо Когнитивная психология
можно посмотреть модель памяти Elinor
это уже следующий после бота уровень - здесь мышление происходит целыми эпизодами

т е логическая машина постоянно формирует эпизоды один за другим ,и обращается к ним

причем там же есть данные , что таких паралельных конвееров должно быть несколько, возможно 6 - 7 ..

примеры софта, отличного от "тупой бот" или "имитация бурной деятельности", в которых заложены эти принципы есть?

http://schema.org/Thing
вот например движение в эту сторону..

нечто, похожее на язык разметки. чтот вспоминается такая аббревиатура, как sgml.

саму сеть нейронов сделал я уже на delphi ,но ее нужно обучать..,
причем в нее можно записывать изображения и их признаки в векторном формате
есть информация , что начинать надо с видео подсистемы
а к картинкам уже привязывать описания...


хочу вот сделать классификатор изображений и геометрических фигур по признакам
вот на этих видео компонентах -
http://www.mitov.com/products/visionlab#components
где то сказали , что они на openсv...

т.е. связи в сетях не классческие все со всеми, а только между "понятиями", а веса отражают степень импликации? о слоистости тоже речи видимо нет..
в чем тогда отличие от экспертных систем за исключением того что вы добавили сюда нейрологических наименований?

Добавлено спустя 4 минуты 22 секунды:

несовсем понятно как сеть с нейронами завязанными на понятия будет чтото из этого делать.. для этого она (сеть) должна быть свободна в выборе что учить или нет..
как то подробнее можно этот вопрос осветить?

Добавлено спустя 8 минут 11 секунд:

совершеннейши заинтригован
каким образом вы собираетесь совмещать изображения и их признаки (в векторном формате) и понятия\описания в одной сети, не просто же привязываете условный признак к условному нейрону..? для хранения этих самых признаков на нейронах уже нужна очень не хилая сеть, если вы конечно планируете чтобы сеть и вдальнейшем могла выделять эти признаки из окружения.