Поиск

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

Рекомендуем ознакомиться

'Документ'
В самом начале времен Бытие представляло собой чистый дух, то есть свет. Он пожелал и решил обрести опыт бытия БОГОМ в материи. Для этого Ему пришлос...полностью>>
'Конспект'
п. 3-4 то же влево – 3 раза Пятки на полу, стопы расслаблены И.п. – лежа на спине, руки за голову 1-4 попеременное сгибание ног в суставах 3 раза Сгру...полностью>>
'Документ'
Государственная деятельность и политические взгляды М.М.Сперанского неоднократно становились предметом специальных исследований.1 В отношении религио...полностью>>
'Документ'
Логистика – наука о планировании, организации, управлении, контроле и регулировании движения материальных и информационных потоков в пространстве и в...полностью>>

Главная > Книга

Сохрани ссылку в одной из сетей:

sr_sxema(x,y,z) char x[ ] y[ ] z[ ];

{

char x[80] /* рабочая переменная */

strcpy(x1,x); /* подготовка к работе */

х1[0]=0; strcat(х1,&х1[1]); /* D1 */

strcat(xl,y); /*xl+y*/

l=strlen(xl);x1[l]=0; /*Dn */

l=strlen(xl);x1[l]=0; /*Dn */

strcat(x1,x); /* x1+x */

1=strlen(xl);xl[l]=0; /*Dn */

1=strlen(xl);xl[l]=0; /*Dn */

strcpy(z,x1); /* возвращение управления */

return;

}

При желании приведенную программу можно подвергнуть автоматической оптимизации, которая приведет к введению циклов за счет поглощения одинаковых строк, например:

sr_sxema(x,y,z) char x[ ] y[ ] z[ ];

{

int j; /* рабочая переменная */

char xl [80]; /* рабочая переменная */

strcpy(xl,x); /* подготовка к работе */

xl[0]=0;strcat(xl,&xl[l]); /*D1 */

strcat(xl,y); /*xl+y*/

for(j=0;j<2;j++) { 1=strlen(xl); xl[I]=0;} /* Dn */

strcat(xl,x); /*xl+x*/

for(j=0;j<2;j++) { 1=strlen(xl); xl[I]=0;} /* Dn */

strcpy(xl); /* возвращение управления */

return;

}

Ничто не мешает предложить аналогичный подход для моделирования ситуаций в биологическом, социальном и компьютерном мирах.

Анализируя ситуации социальной жизни людей, можно ввести ЭД типа:«бежать», «идти», «сидеть», «ехать», «говорить», «рождаться», «умирать», «повеситься» и т.п. Можно даже ограничить это множество, скорректировав его действиями «не убий», «не возжелай».

Для компьютерной программы в качестве ЭД могут выступать операции:

«писать», «читать» и т.д.

Понятно, что подобные СР-сети не являются панацеей от всех бед и не предлагают универсальной эвристики, пригодной для всех случаев жизни. Они могут стать лишь еще одним инструментом в руках художника, рисующего собственную жизнь.

Серьезным недостатком изложенного подхода является его «непробиваемая» целеустремленность— стремление на каждом шаге увеличивать значение целевой функции. В приведенных примерах подобный путь привел к успеху, но это не означает, что так будет всегда; хотя, с другой стороны, целевой функцией, как, впрочем, и множеством ЭД всегда можно варьировать.

Пути улучшения ситуации видятся в направлении распараллеливания процессов. Например, если, решая выше приведенную задачу по обработке символьных строк, допустить параллельность в формировании СР-сети, т.е. наращивать сеть не только по единственному пути максимального увеличения значения целевой функции, а по нескольким направлениям, при этом разрешая использовать на каждом этапе все имеющиеся на данный момент результаты по всем возможным направлениям, то шансы найти выход в лабиринте решения задачи могут быть значительно повышены, см. следующий рисунок:

Обобщить сказанное и подвести итог представляется возможным в виде следующей схемы:

1. Элемент системы является простейшей неделимой частицей— формальным нейроном.

2. Каждый нейрон способен к одному элементарному действию из некоторого наперед заданного множества, куда входит действие — «ничего не делать». В общем случае в множество ЭД могут быть включены как арифметические операции, так и специальные алгоритмы, мемо-функции. Наличие ЭД «ничего не делать» равносильно отсутствию нейрона;

3. На начальном этапе система представляет собой множество нейронов с ЭД «ничего не делать», на каждый из которых может оказываться воздействие со стороны нескольких входов и одного выхода. Разницу между получаемым выходным значением и требуемым выходным значением назовем напряжением;

4. Считаем, что возникшее напряжение должно компенсироваться изменением у нейронов присущих им ЭД. Изменение ЭД «ничего не делать» на любое другое приводит к рождению нейрона для системы. Предположим, что нейронов должно возникать ровно столько, сколько необходимо для компенсации напряжения;

5. Считаем, что при рождении нейронов выбирается нейрон с тем ЭД, которое максимально способствует минимизации напряжения. Значение напря­жения, которое компенсируется рожденным нейроном, назовем жизненной силой нейрона; считаем, что если на нейрон действует напряжение, превосхо­дящее его собственную жизненную силу, то нейрон гибнет.

Таким образом, было показано, что в основе моделей, предназначенных для исследования серьезных качественных изменений работы системы, с успехом можно использовать саморазрушающиеся и самовозрождающиеся нейросети. Были даны основные определения, предложен механизм и приведены необходимые примеры, достаточные, на мой взгляд, для самостоятельной практической реализации изложенного подхода к различной областям жизни.

Новизна и эффективность данного подхода построения самообучающихся систем определяется применением для корректировки имеющегося знания не только коэффициентов ряда. с помощью которого апроксимируется неизвестная функция, а в первую очередь, операций между компонентами числового ряда с последующей корректировкой коэффициентов. Подобный подход позволяет значительно упростить схему работы самообучающейся системы в том случае, когда эта система используется для выделения в потоке данных аналитических зависимостей, построенных на базе таких действий, как сложение, вычитание, умножение и деление. При необходимости перечень действий всегда может быть расширен и дополнен не только известными математическими операциями типа логарифмирования и возведения в степень, но и алгоритмами, включающими реализованные программно мемо-функции, а также сам алгоритм самообучения. В этом случае речь может идти уже не столько о клас­сическом программировании, сколько о написании сценария или задании сюже­та произведения.

В этой связи интересно посмотреть на аналогии, прослеживающиеся в современных технологиях проектирования программного обеспечения для ЭВМ, и, в частности, на объектно-ориентированное программирование в среде Windows, в котором объекты рождаются, наследуя свойства, и умирают, возвращая память.

Цитируется по книге Э.Телло «Объектно-ориентированное программирование в среде Windows (М.: «Наука-Уайли», 1993):

«Объектно-ориентированное программирование это способ программирования, обеспечивающий модульность программ за счет разделения памяти на области, содержащие данные и процедуры. Области могут использоваться в качестве образцов, с которых по тре­бованию могут делаться копии.

Весьма удобно рассматривать объекты как попытку создания активных данных. Смысл, вкладываемый в слова «объект представляет собой активные данные», основан на объектно-ориентированной парадигме выполнения операций, состоящей в посылке сообщений.

В посылаемых объекту сообщениях указывается, что мы хотим, чтобы он выполнил. Так, например, если мы хотим вывести на экране строку, то мы посылаем строке сообщение, чтобы она изобразила себя. В этом случае строка это уже не пассивный кусок текста, это активная единица, знающая, как правильно производить над собой различные действия».

Цитируется по книге П.Эйткена и С.Джерола «Visual C++ для мультимедиа (К,: «КОМИЗДАТ», 1996):

«Любое приложение Windows все время активно взаимодействует с операционной системой. Приложение и система, как молодые влюбленные, с огромной. частотой обмениваются множеством сообщений. Каждый раз, когда в системе Windows что-нибудь происходит, она посылает сообщение, на которое ваше приложение может отреагировать тем или иным образом. Часто такое сообщение вызывает целую лавину изменений!

...Когда вы определяете новый объект, в большинстве случаев вы просто порождаете его из уже существующего объекта с необходимыми вам свойствами. Новый объект сразу после создания уже имеет («наследует») все свойства и возможности старого объекта. Таким образом, вы не тратите время на изобретение велосипеда. После создания нового объекта вы только дополняете его код новыми функциями, которые вам необходимы,все старые функции и свойства у него уже присутствуют.

Любое действие пользователя во время выполнения Windows-программы вызывает генерацию сообщения.

Любой объект в программе для Windows обладает способностью реагировать на сообщения».

3.2. Человечество как СР-сеть

Смелые мысли играют роль передовых шашек игре: они гибнут, но обеспечивают победу.

И.Гете

Перелистывая страницу за страницей, вдумчивый читатель может задать примерно следующий вопрос: «Если придерживаться принцип масштабируемости, верить в информационное единообразие мира, то почему бы тогда не посмотреть на человечество как на самообучающуюся СР-сеть Человечество в рамках этой СР-сети существует тысячелетия и достигло скажем мягко, определенных успехов. Почему нельзя спроектировать подобную СР-сеть для аккумуляции знаний? Построенная на перенесенных из мира людей принципах подобная техническая система может стать самой эффективной самообучаемой конструкцией».

Вопрос правомочен. Действительно, зачем изобретать велосипед, когда проще взять основные принципы информационного взаимодействия людей è перенести на техническую самообучающуюся СР-систему. Проблема здесь в том, как сформулировать эти основные принципы. Для того чтобы было с чего начать, постулируем:

1) все множество нейронов разбито на два подмножества: нейроны-м и нейроны-ж, которые перемешаны друг с другом;

2) в том случае, если уровень взаимодействие нейронов-м с нейронами-ж превышает некоторую наперед заданную величину, происходит рождение нового нейрона;

3) жизненная сила вновь рожденного нейрона определяется уровнем взаимодействия нейронов;

4) пол рожденного нейрона определяется случайным образом;

5) в том случае, если уровень взаимодействия однополых нейронов превышает некоторую наперед заданную величину, происходит гибель нейрона, обладающего минимальной жизненной силой.

Так выглядит простейшая модель в самом первом приближении. В своей реализации она чем-то напоминает известную игру «Жизнь», придуманную Джоном Конвеем, на процесс протекания которой можно, как на огонь, воду и работающих людей, смотреть бесконечно. Безусловно, данная модель может быть уточнена, развита, подправлена множеством ограничений. Например, в качестве источников напряжения, рождающего и уничтожающего нейроны, можно предложить для рассмотрения эмоции, чувства: любовь как созидательную силу и ненависть как разрушающую силу.

Важно, что похожесть присутствует. Насколько она искусственна — это другой вопрос; он уже из серии вопросов Т.Мана: «Цветы изо льда или цветы из крахмала, сахара и клетчатки то и другое природа, и еще неизвестно, за что природу больше хвалить...?» а так ли это важно? Но вот заданный вопрос: «Как измерить эффективность данной структуры?» — остается. Услышав его, мы робко спрятали голову под крыло, склеенное из аналогий, как из перьев, и начали генерировать модели, прекрасно понимая бесперспективность прямого ответа. Действительно, как может хомяк, живущий в банке, оценить собственную эффективность (в данном случае — хотя бы полезность) для своего хозяина. И вот он, это хомяк, строит зеркала из наделанных им луж и пристально выискивает всплывающие искаженные образы до тех пор, пока перед ним не начнут проходить все его прошлые и будущие жизни. Но это ли есть ответ на вопрос?

Применяя модель СР-сетей к исследованию событий, потрясающих человечество, сразу следует оговориться и провести черту между тем, что дозволено тыкать, словно щупом, данным инструментарием, и тем, к чему его бесполезно прикладывать, но очень хочется.

Дозволено тыкать в направлении информационного хранилища человечества, его численности и информационных коммуникаций.

Дозволено тыкать в направлении важнейших проблем, связанных с применением ко всему человечеству и его отдельным частям информационного оружия с целью выяснения разрешимости этих проблем.

Очень хочется попробовать применить СР-сети для определения судьбы тех или иных культур.

Очень хочется понять адептом какого-такого нового знания выступают инфекции и войны, которые словно скальпель хирурга вырезают целые структуры, не заботясь о том, здоровы они или больны. Где та граница, которая проходит между пока живыми и уже мертвыми?

У К.Симонова эта граница видится в виде вынужденной остановки: «Ни полковой комиссар из политотдела армии, ни подполковник из отдела формирования, ни Шмаков, ехавшие в голове и середине колонны, ни замыкавший колонну Данилов никто из них не знал, что уже несколько часов тому назад и на юге и на севере от Ельни немецкие танковые корпуса прорвали Западный фронт и, давя наши армейские тылы, развивают прорыв на десятки километров в глубину. Никто из них еще не знал, что вынужденная остановка у моста, разрезавшая их колонну на две части, теперь ехавшие друг за другом с интервалом в двадцать минут, что эта остановка в сущности, уже разделила их всех. или почти всех. на живых и мертвых.» (К.Симонов. «Живые и мертвые»).

Позже этой границей станет атомный реактор, еще позже место проживания.

Никто из моих соотечественников не знал, работая в промышленности и сфере образования некоторых союзных республик СССР, что тем самым они пересекли ту границу, которая обрекает их потомков на гибель, скитания и нищету.

Как далеко та узловая точка, в которой выбор меньшего зла вдруг обернется в дальнейшем полным и безоговорочным поражением?

По каким критериям информационной самообучающейся системе выбирать дорогу на перепутье? Пытаться минимизировать сегодняшнюю или завтрашнюю боль, пытаться максимизировать сегодняшнюю или завтрашнюю радость?

Отдельные люди и целые государства на протяжении истории человечества неоднократно пытались создать универсальный критерий выбора, часто внося этот критерий в пространство целей системы. А цель уже потом сама вела за собой. За примерами далеко ходить не надо: кто-то живет для себя (максимизация сегодняшнего удовольствия), кто-то — для детей, кто-то — для страны, а есть и такие, кто кует счастье всему человечеству.

Выбирая сегодняшний поступок, информационная система явно или бессознательно. но просчитывает его неизбежные последствия во временном ин­тервале действия доминирующей цели.

Последствия, согласно логике СР-сетей, прогнозируются только во временных интервалах действия цели. Понятно, что если активная цель предполагает реализоваться в самые ближайшие часы, то данной цели нет никакого дела то того, каким образом текущий поступок отразится на состоянии системы зав­тра или через неделю.

И если цели, для которых реализация — это дело самого ближайшего будущего, полностью подчинят себе информационную самообучающуюся систему, то она в узловой точке своего бытия, конечно, выберет меньшее зло для себя сегодняшней просто потому, что она не видит себя в дне завтрашнем — нет в завтрашнем дне цели, способной формировать в сегодня иные поступки.

3.3. Проблема останова для человека

Мы семена живущего растения, и, как только мы достаем зрелости и сердца наши переполняются, ветер подхватывает час и рассеивает.

К.Дхебраи

Предполагая в основе базового принципа обучения человека гибель нейронов и/или безвозвратную потерю ими отдельных функций (Р-сети), человек по умолчанию ставится на ступень ниже придуманного им самим интуитивного понятия алгоритма, более того, он потенциально всегда будет уступать созданным им же самим телекоммуникационным вычислительным средам. Почему это так? Хотя бы потому, что из всего возможного множества схем обучения самому человеку природой выделено лишь небольшое подмножество, в рамках которого ему и позволено резвиться. Причем заранее известно, что смогут «натворить» системы, работающим по этим алгоритмам, а что нет.

Так может быть на основании знания о возможностях системы и следует судить о ее предназначении?

Для проверки сказанного предлагается взглянуть на ту часть информационной самообучающейся системы под названием Человек, которая интуитивно соответствует понятию алгоритма, т.е. машине Тьюринга.

Кратко напомним основные термины и определения. Неформально машина Тьюринга представляет собой:

1) ленту— бесконечную последовательность элементарных ячеек, в каждой из которых может быть записан символ из некоторого фиксированного конечного алфавита;

2) головку, способную перемещаться по ленте влево и право, а также выполнять операции чтения и записи в ячейки ленты;

3) программу, состоящую из конечного числа состояний, одно из которых выделено как начальное, а другое или несколько специально оговоренных состояний выделены как заключительные каждому незаключительному состоянию ставится в соответствие определенная инструкция, т.е. что надо делать головке, если она наблюдает соответствующий символ, а программа находится в соответствующем состоянии.

В результате выполнения инструкции могут измениться состояние программы, месторасположение головки и наблюдаемый головкой символ на ленте.

Проблема останова допускает несколько формулировок [92]:

1) завершится ли выполнение программы, если отсутствуют данные?

2) завершится ли выполнение программы, когда в качестве входных данных выступают программы?

3) завершится ли выполнение программы для данных X?

Кроме сформулированной выше проблемы остановки для машины Тьюринга существуют и другие проблемы, являющиеся неразрешимыми, в частности, проблема эквивалентности программ, т.е. невозможно в полной общности решить, эквивалентна ли программа Р программе Q.

Никто, наверное, не будет спорить, что подобная алгоритмическая часть имеет место быть у системы Человек. Глядя в свое прошлое, любой из нас, как правило, способен формализовать совершенные им поступки в виде некоторого алгоритма: на вход подана сырая, холодная погода и еще что-то, внутренне состояние системы было тоскливым и еще каким-то, в результате всего этого было сделано то-то и то-то. Здесь и далее предполагается, что и не только интеллектуальная деятельность человека, но и физическая его составляющая, включающая в себя замену клеток, их функционирование и т.п., базируется на понятии алгоритма.

Проблема останова машины Тьюринга в общем виде неразрешима, т.е. проще говоря, нельзя для любой программы (алгоритма), поданной на вход машины Тьюринга, сказать, остановится она или нет.

Но если человек сложнее создаваемых им самим алгоритмов, то почему проблема останова для человека разрешима?

Все люди смертны, все люди останавливаются в своей работе над бесконечной лентой жизни. А для машины Тьюринга эта проблема неразрешима! Как же так?

Если придерживаться математической логики и того факта, что все люди смертны, то получится, что алгоритмическая часть человека являет собой лишь конкретное подмножество из всего возможного множества алгоритмов, на которое рассчитана машина Тьюринга, т.е. человек — жалкий частный случай в мире информационных самообучающихся систем.

Действительно, если процесс обучения человека организован на принципе гибели избыточных элементов (принцип Р-сети), то тогда алгоритмическая часть системы Человек представляет собой ограниченное подмножество из всего возможного множества обучающих алгоритмов. При этом, так как множество избыточных элементов, используемое для алгоритмической деятельности, постоянно сокращается, то проблема останова для человека становится разрешимой. Отсюда вывод — все люди смертны.

Понятно, что этот вывод сделан при соответствующих исходных данных, заключающихся в том, что нейроны головного мозга при жизни человека не способны восстанавливаться в таком же объеме, в каком они гибнут.

Если же попытаться посмотреть на Человечество, как на информационную самообучающуюся систему, и, в частности, на применимость к нему проблемы останова, то здесь будет более богатое множество обучающих алгоритмов (обучение осуществляется на принципах рождения, гибели, изменения связей между элементами), т.е. можно предположить, что алгоритмическая часть системы Человечество совпадает с интуитивным пониманием алгоритма машины Тьюринга, а это значит, что проблема гибели Человечества относится к алгоритмически неразрешимым проблемам.

Решая поставленную задачу в общем виде, можно только констатировать, что Человечество может погибнуть, а может и не погибнуть ответить на этот вопрос, исходя из истории Человечества, невозможно!

Для астрологов и всевозможных предсказателей вывод об алгоритмиче­ской неразрешимости проблемы предсказания судьбы человечества не столь опасен и не может отразиться на их доходах и славе. У них есть неубиенный аргумент, заключающийся в том, что любое предсказание нелогично по самой своей природе, а слова приходят в уста пророка сами собой, не опираясь на известные науке причинно-следственные связи — в этом нет нужды.

И это правильно.

Вполне допустимо, что некто интуитивно видит весь завтрашний день. Проблема для этого некто заключается в том, что свое видение он не в состоя­нии переложить на язык, доступный окружающим его лицам.

Из непрерывного медитационного пространства в мир дискретных естест­венных языков никогда не было и не будет однозначного взаимосоответствия.

Кроме того, даже теоретически совершенно не понятно, насколько полно взаимоотношение двух информационных самообучающихся систем, обладаю­щих разными знаниями. При этом знания у них постоянно меняются. Одна познает квантовую механику, а другая — систему экономических взаимоотно­шений производителей товаров.

Как утверждал Д.Дидро: «Разве тот, кто вас слушает, обладает луч­шими данными, чем тот, кто говорит? Отнюдь нет. А потому едва ли и два раза на день во всем большом городе вас понимают так, как вы говорите».

А В.Гете добавил к сказанному: «Я утверждаю, что человек не может познать даже самого себя. Никто и никогда не сможет смотреть на себя только как на чистый объект познания; самопознание ни к чему путному не приводило».

Говоря техническим языком, Дидро утверждает, что все информационные самообучающиеся системы не могут быть одинаковыми, поэтому между ними не может быть 100% понимания, а Гете заявляет, что и 100% самопознания быть не может, ибо то, что система пыталась познать мгновение назад, сейчас уже успело претерпеть изменение.



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..