Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Закон'
Настоящий Закон Республики Карелия устанавливает единую правовую основу определения и общего порядка применения государственных минимальных социальны...полностью>>
'Документ'
Продавець зобов’язується передати належащий йому товар у власність Покупцеві, а Покупець зобов’язується прийняти товар та сплатити за нього на умовах...полностью>>
'Документ'
Из моих исследований у читателя могло возникнуть впечатление, что руница как древнее слоговое письмо использовалось только язычниками. Поэтому предст...полностью>>
'Документ'
Миллионы лет трудилась наша матушка-природа над созданием высшего земного существа – человека, одарив его здоровьем и умом. Но человек часто поступае...полностью>>

Главная > Книга

Сохрани ссылку в одной из сетей:

(x &. -x) = Л,

-х=х,

получаем

z = -x&у V (-x&-у) V -X. (1.1.)

Что соответствует схеме рис. 1.1.

рис. 1.1

Теперь представим себе следующую ситуацию. Наши потребности или возможности как метаразработчиков изменились, и задача, которую решала схема рис. 1.1, перестала нас интересовать. Актуальной стала проблема получения по двум входным нулям одного нуля на выходе вместо прежней единицы (в соответствии со значениями табл. 1.2).

Таблица 1.2.

Х

У

z

0

1

1

0

0

0

1

1

0

1

0

0

Вариантов решения явно больше одного.

Например:

Вариант 1. Заново спроектировать схему в соответствии с новыми задачами, т.е. записать дизъюнктивную нормальную формулу, ее и реализовать в металле:

а) z = -x&у V -(-x&-у) V -(x&у) V -(x&-у);

б) z = -x&у V x V у V -X V V -X V у;

в) z = -x&у;

г)

Вариант 2. Выполнить все работы в соответствии с первьм вариантом, но для реализации полученной схемы воспользоваться не новой элементной базой, а материалом старой схемы рис.1.1, т.е. взять паяльник и выпаять все, что не соответствует требуемому результату.

Вариант 3. Ничего заново не проектировать, а попытаться модифицировать то, что есть, т.е. схему рис. 1.1. Для этого предлагается уничтожить лишние блоки и соответственно связи. А для того чтобы эффективно уничтожать, необходимо выработать соответствующие правила (алгоритмы), т.е. изначально надо определить правило (закон), в соответствии с которым элемент приговаривается к гибели, например, если отсутствует согласование имеющихся входных значений и требуемых выходных (на вход отрицающей схемы "не" подается "О", а результат, который должен транслироваться дальше по схеме, тоже "О").

Важно, что в данном случае, приступая к работе, мы не знаем какую, форму примет конечный результат. И в этом принципиальное отличие данного варианта от всех остальных.

Так какой вариант выбрать? На какой технологии остановиться?

Наверное, выбор будет определяться в первую очередь тем, каковы более общие правила игры, а именно:

1) легко ли доступны логические элементы?

2) исходным материалом являются сами логические элементы "и", "или", "не", так сказать, россыпью или только в виде уже готовых схем?

Представим себе, что весь окружающий нас мир набит только схемами типа рис. 1.1, словно муравейник муравьями, словно земля людьми, и больше ничего нет. Какой вариант вы сами выбрали бы в этом случае?

Быть может, который проще и который способен самореализоваться?

А это значит — вариант третий!

В случае принятия за основу третьего варианта своих студентов-проектировщиков профессора уже будут обучать по совершенно иным методикам, у них будут другие учебники, возможно, что им не нужна будет даже классическая логика, определяющая правила рождения формул. Новые проектировщики должны будут уметь создавать правила, по которым гибнут формулы.

Вся наша наука и все наше производство во многом определяются исходными данными, но не самим исходным материалом, как казалось бы на первый взгляд, а дефицитом или избытком этого материала, годящегося для удовлетворения наших потребностей.

Дефицитом или избытком! А уже потом все остальное. А не так ли создавался наш мир? В нем есть примеры, как нечто, наваленное сверху с большим избытком, например, навоз, постепенно, как бы само по себе превращалось в нечто более компактное, например, в торф, теряя возможности пахнуть и течь.

А единственное, что умеет демонстрировать нам радиационная химия, — это как изменение структур приводит к новым функциональным возможностям.

Почему же с проектированием логических схем дела не могут обстоять таким же образом?

Итак, пусть исходный мир— это множество схем типа рис. 1.1. Проектировщику требуется создать схему, работающую в соответствии со значениями табл. 1.2.

Чтобы с чего-то начать попробуем "перевернуть" поставленную задачу.

Пусть значения х и у поданы на вход, а соответствующее значение г на выход схемы. Таким образом, если первоначально исходная структура использовалась для того. чтобы сгенерировать г. то сейчас мы пытаемся по входам (х.у) и выходам (z) модифицировать саму структуру.

Говоря формально, первоначально решалась задача поиска z, где

z=S(х,у),

х,у — входные переменные;

S — выполняемое преобразование, соответствующее формуле (1.1) или схеме рис. 1.1.

Теперь перед нами стоит задача поиска такой структуры, которая удовлетворяла бы уже иной обучающей выборке.

На языке программирования, например Си, данная функция может быть записана более наглядно:

while (z!=Sхеmа1(х,у)) Sхеmа1 = SR(z,х,у,Sхеmа1).

Здесь

Sхеmа1 — программа (алгоритм), выполняющая преобразования в соответствии с табл. 1.1.

SR — программа (алгоритм), модифицирующая другую программу, например уничтожающая в схеме Sхеmа1 элементы, максимально мешающие преобразованиям согласно значениям из табл. 1.2.

Понятно, что оператор while() в данном случае будет выполняться до тех пор, пока Sхеmа1 не будет модифицирована на соответствие табл. 1.2, либо до тех пор, пока программа Sхеmа1 не исчезнет и выполнять будет просто нечего. Во втором случае придется загрузить новую схему, модифицировать программу (алгоритм) SR и начать все заново.

Для того чтобы схема варианта 3 работала, необходимо предложить правило, согласно которого будут гибнуть элементы схемы рис. 1.1, т.е. алгоритм SR, модифицирующий другую программу. При этом будем исходить из того, что нашему студенту-проектировщику не дано изменить божественный порядок вещей, т.е. навязать элементам системы правила, согласно которым они должны погибать. Эти правила выявляются студентом на основании исследования самих элементов.

Нейроны, муравьи, люди умирают по своим законам. И поэтому новому проектировщику ничего не остается как изучать окружающий мир, добросовестно постигая тайны его устройства. И чем глубже исследователь погружается в этот мир, тем больше находит причин, из-за которых может погибнуть элемент системы. Оказывается, что его можно раздавить, отравить, сжечь, разрезать на кусочки.

Кроме того, выясняется, что благодаря тому, что элементы взаимодействуют друг с другом, это взаимодействие можно использовать для их взаимного уничтожения. Достаточно лишь создать соответствующее напряжение и, к примеру (для человеческого общества), такие структуры, как семья, коллектив, страна, мгновенно преобразуются, разрушаясь, и начнут решать порой совсем иные задачи.

Обратите внимание:

* первый путь — непосредственное уничтожение;

* второй путь — использование межэлементного взаимодействия.

В дальнейшем будет показано, что именно второй путь для информационных самообучающихся систем — это и есть классическая «информационная война».

Теперь осталось ответить на последний вопрос: А что же понимается под термином «соответствующее напряжение»? Для человеческого общества это, наверное, соответствующий уровень неприязни, ненависти, обиды и т.п., для химического раствора— температура, а для нашей логической схемы из рис. 1.1 — это законы, по которым работают и разрушаются логические элементы, заложенные в них еще их создателем.

Предположим, упрямый студент-проектировщик выяснил, что логический элемент "И" (&),-у которого два входа (х,у) и один выход z, кроме своей основной функции логического умножения, согласно нижеприведенной таблице

x

y

z

0

0

0

0

1

0

1

0

0

1

1

1

способен менять входы с выходами, т.е. если, к примеру, z=1 и у=1, а на вход х никакого напряжения не подано (х не определено), то х становится выходом схемы. И точно так же обстоят дела для остальных логических элементов ("И","ИЛИ","НЕ") — вход/выход, на который ничего не подано. становится выходом.

Кроме того, тот же студент выяснил, что если сигналы, поступающие по входам/выходам элемента, противоречат (причем достаточно часто. например подряд n раз) функциональному назначению элемента, то элемент гибнет. В нашем случае n=1.

А вот это и есть то правило, которое может быть положено в основу переобучения любой логической схемы из заданного множества схем. Теперь ничто не мешает приступить к написанию программы SR. Покажем, как мог бы выполняться алгоритм SR в данном конкретном случае.

Считаем, что сигналы распространяются в наших схемах за конечное время. Для простоты определим, что время прохождения сигналом каждого. логического элемента одинаково. А сейчас посмотрим, что будет происходить со схемой рис. 1.1, если ее заставить учиться на данных табл. 1.2, т.е. осуществляется одновременная подача значений х,у и z. Постулируем, что в случае одновременного прихода приоритет имеют сигналы х,у.

На первой порции обучающей выборки никаких изменений не произойдет: х=0, у=1, z=1 вполне устраивают схему рис.1.1. А вот на второй порции данных уже начнет возникать "сжигающее напряжение".

Рис. 1.3.1.

Первоначально два логических элемента, помеченных знаком вопроса на рис.1.3.1, не выдерживают напряжения, затем еще два (на схеме рис. 1.3.2 они также помечены знаком вопроса).

рис. 1.3.2

В результате получается схема рис. 1.2, что вполне соответствует значениям табл. 1.2.

Осталось написать программу, работающую согласно приведенному алгоритму, и студент-проектировщик может защищать диплом по проектированию одних логических схем из других. И, смею надеяться, данный дипломный проект будет пользоваться спросом до тех пор, пока в мире будет избыток схем рис. 1.1.

Теперь подошло время оторвать взгляд от классических логических схем и попробовать обобщить сделанное.

1.2. Обучение через уничтожение (саморазрушающиеся нейросети)

Существует право, по которому мы можем отнять у человека жизнь, но нет права, покоторому мы могли бы отнять у чего смерть.

Ф.Ницше

Классическое задание модели самообучающейся систем предполагает решение следующих задач:

1) создание модели отдельного элемента;

2) определение топологии связей между элементами;

3) определение правил изменения связей при получении данной системой информации.

При этом в зависимости от способа решения названных задач получаемая модель может менять свое название в достаточно широком диапазоне имен — от классической компьютерной программы с операторами условия до нейросети.

В данной работе в качестве основы построения модели утверждается, что принципиально новая для системы информация приводит к рождению новых или гибели имеющихся у системы элементов, т.е. к перечисленным выше пунктам добавляется еще один:

4) определение правил рождения и гибели элементов системы. Далее попробуем пойти следующим путем:

1) зададим множество случайно связанных элементов, каждый из которых способен самостоятельно решать какую-либо задачу;

2) определим правила функционирования этого множества случайно связанных элементов так, чтобы обучающая выборка, поступающая на его входы и выходы, приводила к уничтожению тех элементов, которые максимально мешают получению требуемого результата.

Воспользовавшись приведенными неформальными обоснованиями, выдвинем следующие правила, которые и образуют базис модели саморазрушающихся нейросетей:

1) каждая система состоит из множества простейших неделимых частиц— формальных нейронов, которые в дальнейшем будем называть просто нейронами или элементами системы;

2) каждый нейрон связан с несколькими другими формальными нейронами, не обязательно ближайшими соседями;

3) входные и выходные сигналы (сообщения) для формального нейрона в данной модели будем обозначать целыми положительными и отрицательными числами. При этом наличие "О" рассматривается как отсутствие сигнала;

4) каждый нейрон суммирует поступающие в него сигналы (сообщения) по всем связям (каналам);

5) выходным каналом является тот, по которому поступил сигнал наименьшей "силы";

6) выходной сигнал по выходному каналу j рассчитывается по следующей формуле

Wj = (ΣVi) – Vj

где

ΣVi — сумма всех входных сигналов по всем каналам кроме j

Vj — входной сигнал по каналу j.

7) передача сигнала от одного нейрона к другому по одной связи приводит к его затуханию (уменьшению на 1) и осуществляется за единицу времени;

8) блокирование нейрона, т.е. создание условий при которых нейрон в течение определенного времени (к единиц) не может выдавать никакого выходного сигнала по причине воздействия на него равными по величине, но противоположными по содержанию сообщениями, приводит к его уничтожению;

9) создание условий при которых нейрон выдает выходной сигнал в канал, по которому поступает противоположный по знаку сигнал, приводит к переключению более слабого нейрона, т.е. к смене знака сигнала;

10) v-кратное переключение нейрона приводит к его уничтожению;

11) при смене масштаба наблюдения (элемент, подсистема, система, суперсистема и т.д.) принципы, изложенные в п.п.1—10, сохраняются, меняется только язык взаимодействия объектов исследуемого образования.

Для программирования систем по принципу изменения связей (нейросети) существуют сотни методик, базирующихся на разных типах структур, возможности элементов и их связей. Точно такое же многообразие учебных программ существует для обучения систем на принципе гибели элементов. Понятно, что перечисленные выше одиннадцать правил образуют один из возможных вариантов самообучения системы на принципе гибели элементов. Сложность или простота общей схемы обучения во многом определяются функциональными возможностями элементов, составляющих эти системы.

В разделе 1.1 была продемонстрирована одна из схем обучения на принципе уничтожения элементов, здесь будет предложена несколько иная, основанная на том же самом принципе, но более примитивная. Примитивизм обусловлен тем, что в отличие от схемы раздела 1.1 в данном случае элементы систем функционально подобны, а значит, могут быть унифицированы правила, управляющие их поведением, рождением и смертью.

Возьмем для рассмотрения исходную структуру, состоящую из девяти функционально однородных элементов, соединенных друг с другом в случайном порядке. Входные и выходные элементы для данной структуры на рис. 1.4 обозначены жирным контуром, это нейроны с номерами 1,2,9.

Рис. 1.4. Исходная структура.

Исследуем "способности" данной структуры к реализации, например, операции логического умножения -1 & -1= -1

-1 & 1 =-1 1&-1=-1 1& 1 = 1.

Пусть на вход подано сообщение (1,1). Тогда продвижение его по структуре объекта может быть представлено в следующем виде (значения сигналов проставлены на дугах, соединяющих между собой элементы ис­ходной структуры):

Рис. 1.4.1.

Полученный выход нас вполне удовлетворяет. Он полностью соответ­ствует последней строке таблицы.

Теперь можно пойти дальше и рассмотреть ситуацию, когда на вход подано сообщение (-1,-1):

Рис. 1.4.2.

На следующем рисунке показано, что на входное сообщение вида (-1,+1) ответа не будет:

Рис. 1.4.3.

Рис. 1.4.4.

Все кончилось полученной на выходе +1, что в данном случае нас совершенно не устраивает. Внешняя среда, в большинстве своем состоящая из "нормальных" систем, будет насыщена -1, и только исследуемая нами структура будет конфликтовать с ней. В результате ближайшие соседи начнут методично ей "подсказывать", затирая ее +1 своими -1. В том случае, если входные сообщения вида (-,+) станут наиболее популярными (частыми), нейрон с номером 9, находящийся на границе сред, под внутренним и внешнем давлсниями, равными по величине и противоположными по содержанию, будет разрушен.

рис. 1.4.5.

Нейрон благополучно разрушен, но картина не изменилась.

рис. 1.4.6.

Подошла очередь нейрона под номером 7

рис. 1.4.7.

Затем внешняя среда как бы сама выбирает внутри данной системы нейрон, который должен представлять систему во внешнем мире. В разрушенной структуре на роль выходного нейрона может быть выбран нейрон под номером 5. Тогда появится возможность получения требуемого выходного результата, правда, только в случае более сильного воздействия на входы.

Проверим, не изменились ли ответы системы на первоначальные сообщения (-1,-1) и (+1.+1).

рис. 1.4.8.

Рис. 1.4.9. Почти все осталось без изменений.

Таким образом, было показано, как информационные процессы могут приводить окружающий материальный мир к разрушению. При этом в результате развития этих информационных процессов остается "сухой остаток" — упрощенная структура и множество ушедших в небытие элементов, факт гибели которых придал уцелевшей системе новые способности.

Доказательство того факта, что подобная система в принципе не может защититься, если не изменен алгоритм ее функционирования, тривиально. Процесс обучения неизбежен, а значит, неизбежна гибель элементов, таким образом, постоянно идет обеднение схемы. Здесь важно во время ощутить оптимальную точку, т.е. то критическое количество элементов, которых еще достаточно для понимания окружающего мира; дальнейшая гибель их уже будет вести систему не вперед в будущее, а назад к деградации, к растворению в мире, к нирване. Этим путем идет природа, порождая многообразие форм, а затем стирая их. Ив этом смысле одним из важных результатов данной работы можно считать пусть более иллюстративную, чем строго доказанную гипотезу о том, что любая смерть не может быть бессмысленной, особенно если речь идет о познании. Возможно, что аналогичным образом работает и мозг человеческий в котором каждый день гибнут и только гибнут, не возрождаясь, десятки тысяч нейронов.

Благодаря их гибели мы осмысливаем свое предназначение в этом мире помня свое прошлое.

Там же. где ещё сохраняется нетронутый знаниями нейронный хаос, хранится информация о наших прошлых жизнях, которых, конечно. никогда и не было. Любая нейронная структура является памятью о чем-то. То, как мы будем трактовать это что-то, определяется уже нашей фантазией, целью и потребностями.

В приведенных примерах из данного раздела и раздела 1.1 хорошо просматривается зависимость между функциональными возможностями отдельных элементов и сложностью правил самообучения всей системы в рамках одного и того же принципа самообучения. Выбор схемы обучения в соответствии с заданными критериями из потенциально возможного многообразия схем, которое значительно превосходит по численности исходное число элементов системы, требует отдельного серьезного исследования.

Вполне возможно, что основным критерием выбора той или иной схе­мы обучения является Время.

Для любой информационной самообучающейся системы переход от се­годняшней структуры к завтрашней — это серьезная проблема существова­ния во времени. Понятно, что процессы самообучения на принципе гибели элементов необратимы, исходя из своей сути. Поэтому там, где речь идет о подобных информационных самообучающихся системах, к прошлому возврата нет.

«Информационные объекты» живут несколько в другом измерении, чем объекты классической физики. Для них обратной дороги нет и быть не мо­жет. Конечно, можно попытаться унестись воспоминанием в далекое про­шлое, но это уже будет не настоящее прошлое, а его жалкая модель. И с каждым вновь прожитым мгновением, эта модель будет претерпевать неизбежное разрушение.



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Г. Г. Почепцов Информационные войны

    Анализ
    «Каждый человек, военный или гражданский, участвует в информационной войне в той или иной ее форме»В. Маркоменко,зам. генерального директора Федерального агентства правительственной связи и информации (ФАПСИ) при президенте РФ («Известия», 1997, 12 авг.
  2. Реферат По истории информатики на тему " История становления информационных войн"

    Реферат
    Лучшее из лучшего - покорить нужную армию, не сражаясь. Хорошо разгромить противника на поле боя, еще лучше - отбить у него желание воевать, сделать так, чтобы ему даже не пришла в голову мысль о возможности войны.
  3. Литература панарин Игорь. "Информационная война и Третий Рим. Доклады"

    Литература
    ПАНАРИН ИГОРЬ НИКОЛАЕВИЧ,доктор политических наук,Академик Академии военных наук,Профессор Дипломатической академии МИД РФИНФОРМАЦИОННАЯ ВОЙНАИ ТРЕТИЙ РИМСОДЕРЖАНИЕВступление1 глава Информация и мировая политика1.
  4. Информационная стратегия США (анализ, современность, перспективы)

    Автореферат диссертации
    кандидат политических наук, начальник отдела международных обменов Управления научно – координационной работы и международных связей Дипломатической академии МИД РФ
  5. Манойло а. В. Государственная информационная политика в особых условиях

    Монография
    Заведующий кафедрой информационной политики Российской академии государственной службы при Президенте Российской Федерации, д-р философ. наук, проф. В.

Другие похожие документы..