Monday, June 29, 2020

Is Natural Language Recursion or Dereferencing? - Comment about the article "Recursive language and modern language were acquired simultaneously ..."

And the discussion of B.K. from CogAlg:

"a snake on the boulder to the left of the tall tree that is behind the hill,"  
"Prefrontal Synthesis (PFS)."  
" Similarly, nested explanations, such as "a snake on the boulder to the left of the tall tree that is behind the hill,"  force listeners to use PFS to combine objects (a snake, the boulder, the tree, and the hill) into a novel scene. Flexible object combination and nesting (otherwise known as recursion) are characteristic features of all human languages. For this reason, linguists refer to modern languages as recursive languages."

The bold part (bold - mine) is a general characteristic of codes.

I didn't see the capacity of the "working memory" mentioned, while it is crucial and general - both as the definition of  "7+2" and in more general sense of complexity of the representations one could productively work with, which correlates with the complexity of the matters ones could deal with.

Nested and recursive are not synonyms by default IMO. You could call them so, but IMO they *could* be, but are not obliged to be. Recursion is about self-reference, while the example IMO is not "self" reference, unless assuming such "function call" mechanism. It's *chaining* and redirection of relations (a list, graph, network), some of the parts could be not processed the same way, thus not "recursion".

( Sure, one can call "recursion" whatever she wants; e.g. regarding CogAlg there was a time, I don't know if it is still valid, where "recursion" was called "iteration" interchangeably - they are opposite methods in programming. The general of these is "a stage of processing". )

As of redirection, a famous quote in Computer Science says, that "we can solve everything with one more level of redirection". The original uses another word:

Indirection | Dereferencing | Redirection

"We can solve any problem by introducing an extra level of indirection."  
Indirection, dereferencing:

Processor's Indirection

It starts with the CPUs with more advanced methods for addressing, even for simple CPUs like read the value at the address, pointed by the current content of a register, offset by the content of selected index register (read the content of the index register, add the value to the already read value, multiplied by the selected word-size - byte, word, doubleword, quadword, - where those selections are encoded in the opcodes of the instructions - and store the read value in the same source register.

Say:  A - Accumulator, X - IndeX register

MOV @[A+X]

It could be to point to an address, which is used as another address of a table, add to it offset from another register, add something else etc.

This is constantly done also when parsing and expanding high level code and data structures, first load one table with addresses with a key (identifier), search, find where it redirects, get another table etc.

It is similar to the linguistic dereferences like:

"This is the book of the girl that lives on the third floor in your house".

All that is easier to be expressed in code and by graphs/flowcharts with arrows, rather than by text, because it's naturally "spatial" and connected.


Regarding the example from the article:

It can be traversed and processed recursively, but it could be done also iteratively, up to particular "depth", length, and since in human case that length is quite limited anyway, and it doesn't grow infinitely, unlike the claims in the artificial syntactic examples, most people very quickly get lost in the relations betweeen words - probably like in this sentence.

That has a simple general interpretation, though and exposure to nested input can't help it: too limited working memory (resources) do not allow to spawn and to hold enough objects/patterns and relations in order to understand their relations or to combine them into new; while just activation/recall is cheaper, so a system may be able to just recall memories and reconstruct already visited patterns, which may require less activations in the higher levels (PFC), but couldn't have an even higher level which use many of these into new imagined entities, combined by other parts. The relations are patterns and they seem to be expensive ones for humans.

Even if you had that skill of "PFS" within the cognitive repertoir and you can generate sequences in principle, if you had that "modern imagination", if the available resources allow just to manage one level of certain complexity, the result will be the same.

This is exemplified by the complexity of the used sentences and language, which is supposed to grow during language acquisition, but it has a limit. That goes also for the complexity of programming code expressions for developers' skills.

The math "word problems" given to students are also tests for the working memory capacity:

John has 5 apples, Mary has 3 apples more, but she gave 2 to Kate who had 1. How many apples Mary has now?

These problems require correspondingly big enough working memory for such patterns in order to hold the elements and not just in principle to be able to do "recursion" (or nesting or chaining).


Mapping to vocalisation

I agree about with Boris that a mapping to vocalisation exists ( to recording spoken words in working memory as well), I've measured sometimes the lenght of text which I can remember and write correctly while listening to a talk, a show etc, see also my old compressed definition of natural language, given for example in the "What's Wrong With the NLP" series:

Todor: Natural language is a hierarchical redirection/abstraction/generalization/compression of sequences of multi-modal sensory inputs and motor outputs, and records and predictions for both.
When we learn the language in a multi-modal net which includes motor commands to the vocal tract and sensory from the records of other people talking, our own sounds and utterances, expectations of what sound would be produced when we do this or that sequence of motor commands to the vocal system, starting with current state etc., then it would recall memories of "vocalization" etc.

Declarative Memory, Hippocampus, Consciousness, Creativity, Sequences

I also agree that there is a correlation/relation between declarative memory capacity/clarity/skills and general intelligence and creativity (and have at least myself as an example for that phenomenon), so if Hippocampus is required and important for the former, then it would be for the general hierarchical sequence generations and analysis/re-syntehsies as well, which is in short what producing and cognition of creative works is, either "hard" as code or scientific theories, or more artistic as creative writing, music, films. Also "declarative memory" is required for navigation as "memory" - you must be able to record and compare what have you visited and what's "history", in what sequence, what was prior and what follows etc.

It is known by research that the capacity of the working memory strongly correlates with the G-factor - general intelligene, - which suggests both/either the existence of general processing within "mind" and that this memory is somewhat distributed, and/or something that Schopenhauer has suggested in 19-th century if I remember correctly - that the difference between genius and average/mediocre is actually quantative, not qualitative, the latter just runs "out of memory" too quickly and can't reach to the required complexity and length to understand, discover or produce something which is "more meaningful" or original than the expected*.

* If I'm not mistaken that was in "Parerga and Paralipomena"


That reminds me of insights I had about "prepositions" in language and how they related to the Cognitive Algorithm theory of Boris as I knew and understood it back in the end of 2015.

I may revisit the discussion:

To be continued...

* Regarding the "prepositions", mentioned in the article, as material syntactical elements, they could be virtual, implied in the word forms, but also, technically, as someone mentions in the comments section, too, many ancient languages usually are with cases (падежи), the prepositions are scarce or auxilliary or still require cases - such as the European languages: Latin, Greek, German (thus Proto-English), Slavic - except for Bulgarian which gradually lost the cases (except a few informal and in some expressions, and we generally understand some of the cases in kin languages because they use morphemes/suffixes which we use and understand, such as - "у", "ов", "му" - etc. and there are archaisms and Old Bulgarian ("Old Church-Slavonic") which are known such as "Православному българскому народу", "Моли се Богу", и съвременното: "У нас" (At my home, at our home) и пр.

Monday, June 15, 2020

Smarty - Смарти - най-мощният интелигентен английско-български речник (помощник в разбирането, Comprehension Assistant)

"Smarty" - ако ползвате английско-български речници или ви трябват справки от време на време или искате да учите думи, пробвайте прототипа на моя интелигентен английско-български речник, "Comprehension Assistant', който отново се появява на белия свят*.

Ръководство и описание на функциите, дипломната работа, презентации на английски и български и научната статия:

       Доколкото ми беше известно, той беше най-авангардната подобна система в света в момента на направата си - поне известна на мен и там където бях, а мястото беше една от "петте водещи изследователски групи в Англия" в тази сфера, както ако не греша веднъж ни надъха научния ми ръководител. Ако не беше така, проектът нямаше да мине пред него, настояваше за "научен принос", и системата наистина мина през ситото на LREC и IMCSIT. Имаше само два известни комерсиални подобни "интелигентни речници" - един на Xerox Research с по-прост интерфейс и един друг, а онези, които се използваха масово, бяха примитивни, напр. SADict или уеб сайтове, където тогава се работеше тромаво.
        В "Смарти" може да се посочват думите от цял копиран текст, без да ги въвеждаш или маркираш една по една. Една проста, но забавна функция е търсене по окончания на думи, друга - показване на изразите подредени по азбучен ред и прегледно (а не като в САДикт да трябва да ровиш в статията). Разпознаване на изрази - не само точни съвпадения, а и с вариации (можеше да спряга глаголи, да намира основни форми и пр.). История на проверените думи. Достъп до семантичния речник-онтология WordNet и до BalkaNet. Копиране на цялото съдържание в клипборда (търсения, предложени думи, статии в WordNet) и т.н.
* Той беше пуснат в една малко по-късна версия, но после изчезна като мигрирах един сайт. Като изровя малко по-новата версия ще пусна и нея  (не работят линковете)
          За информатици: проектът беше с обем около 9000 реда код на С#, разработени за 3 месеца от нулата. Със сигурност може да се съкратят разни неща или да са по-"културни", въобликът (интерфейсът) можеше да е по-гъвкав (и поне да се преоразмерява) и др., но не стигаше времето и постоянно трябваше да решавам да направя ли това или онова и как, и дали си струва да го подобрявам, да проучвам и т.н. Беше разработван с оптимизация на "скоростта на писане".
         WordNet и BalkaNet напр. се наложи да ги "хакна", тъй като не намерих пряк програмен интерфейс за C# какъвто ми трябваше, може би въобще не е имало такива тогава. Затова разгледах съдържанието на файловете, на WordNet, някаква база данни, което се оказа в текстов формат и му разбрах кое какво значи. На BalkaNet беше прост XML и доколкото си спомням ми се стори по-лесно сам да си напиша "парсер", вместо да търся и да включвам библиотеки. Речниковата база данни имаше нужда от по-сложен парсър и т.н.

Sunday, June 14, 2020

Научено или вродено? Природата или възпитанието? Размисли относно как умът може самостоятелно да разбере разликата между одушевени/неодушевени предмети, разпознаването на лица, езика...

Научено или вродено? Природата или възпитанието? Размисли относно как умът може самостоятелно да разбере разликата между одушевени/неодушевени предмети, разпознаването на лица, езика...1 
блог „Изкуствен разум“, Тодор Арнаудов, 24.4.2010 [Превод от английски]
Някои възможни обяснения, които ми хрумват.

Нативисти, които смятат, че са вродени:
Бебетата различават одушевени и неодушевени предмети прекалено рано и т.н. (т.е. тази способност е вродена)

Бебетата успяват да го направят, защото разликата лесно може да се изведе от суровите сетивни данни. Неодушевените предмети са:
- Неподвижни, статични: напр. места, които изглежда че възбуждат т.нар. „клетки за места“ (place cells), които в мозъка на бозайниците са по-прости стимули отколкото онези, предизвикани от възприятие на „одушевени“ предмети.
- Динамични, но умът може да предвиди бъдещето им с точност, за която вярва, че е „достатъчно висока“. Напр. когато човек хвърли топка, той не знае къде точно ще падне, но топката не би излетяла въобще, освен ако одушевен предмет не я запрати нанякъде.
- Променят се успоредно с волята, заедно с двигателните команди.
- „Линейни“ са (като цяло)
- Местата са неподвижни неодушевени предмети.
Предмет е множество от взаимосвързани стимули (въздействия, възприятия, особености).

Одушевен“ предмет със „свободна воля“:

Бъдещето им не може да бъде предвидено с достатъчно висока точност, основавайки се само на наблюдения. Понякога те са напълно непредвидими.
- Могат да започнат да изпълняват последователности от действия от самосебе си, имат „поведение“.
- Могат да отговарят (да реагират) на въздействия, дори и без да бъдат физически засегнати/докоснати.
- Умът може да допусне, че имат вътрешни състояния, които не могат да се наблюдават. Това е „свободната воля“ на неодушевените предмети, „състоянието на техния ум“, мнение и пр., за разлика от предсказуеми обекти, чието състояние е наблюдаемо.
- „Нелинейни“
- Трудно е да съгласувате вашата воля с волята на друг „одушевен предмет“, или за да го направите е необходимо да извършите сложна последователност от волеви действия.
[по-сложна отколкото с неодушевени]
Където „достатъчно висока“ точност е стойност, която умът реши.

Разпознаване на лица
Бебетата лесно могат да забележат, че това е обект, който се променя най-много в неговите първи възприятия, особено очите и устата. Мисля че очите – две петна, които се движат в една и съща посока със същата скорост могат да покажат на развиващия се ум, че са взаимосвързани. Същото се отнася и за носа и устата, които също се преместват заедно. Обекти, които са взаимозависими могат да се групират заедно – това е „лице“, т.е. множество от динамично взаимозависими елементи.
Всъщност, това може да бъде една от първите съгласувани и устойчиви множества от зрителни взаимозависимости/модели, които умът разбира, и по този начин те могат да послужат като основа за бъдещи модели, което може да обясни съществуването на т.нар. „клетки за лица“ и пр. Впоследствие виждаме човешки лица навсякъде и неслучайно сме склонни да откриваме лица и в неодушевените предмети.
Освен това тези стимули отрано и впоследствие са научени като свързани от бебето с неговите собствени чувства и поведение и с поведенията на други деятели, т.е. тези функции са упражнявани многократно и в голям обем.

Защо бебешкият плач ни дразни?

Нативисти: „Еволюцията го е кодирала“ и т.н., за да може да извика майка си да се погрижи за него...
Тодор: Всъщност е възможно и просто обяснение: защото ни напомня на нашия собствен плач и тези звукови модели са се запечатали дълбоко в ума ни като ранни неприятни преживявания.

Защо „мама“ значи „майка“ на толкова много езици?

Това също лесно може да се обясни – моята теория е, че произнасянето на “мама“ е едно от най-простите членоразделни говорни действия, ако не и най-простото – просто устата се отваря и затваря два пъти + издишане.* Звукът е разпознаваем дори и без издишане и дори кучетата могат да бъдат научени да казват „мама“.
Мисля, че е важно, че има две действия за отваряне и затваряне, защото това може да служи като потвърждение на първата сричка.
Така че смятам, че всъщност самите бебета са измислили думата за своите майки и след това родителите им също са започнали да я използват.

*Впрочем, проектирах и разработвах синтезатори на реч и имах планове за подобрения, но не и време...

Функциите на хипокампа2:
- образуване на дълготрайна памет
- навигация
- клетки за посока на главата
- клетки за пространствен изглед
- клетки за местата
Най-малко някои или дори всички от тези особености могат да се обобщят. Местата и навигацията (ориентирането и придвижването в пространството по правилен, желан начин) вървят заедно. Местата са дълготрайна памет на статични недвижими неодушевени предмети (деятелят не е имал опит, в който тези предмети, обекти са се премествали).
Навигацията, посоката на главата, пространствения изглед, клетките за места – всички те са множество от взаимозависимости, намерени между двигателната и сетивната информация, и дълготрайна памет, която се изиква от действащите в момента двигателни и сетивни модели (това което животното или човекът иска да прави и прави, и онова, което възприема през сетивата си).
Статичните недвижими неодушевени предмети (места) се променят – техните координати се преместват, завъртат, и пр. - нак-бързо в зависимост с посоката на главата (положението й) и с движенията на същата.
Навигацията и пространствения изглед са производни на по-горното.
Определението по-долу има нужда от уточняване, но накратко бих казал, че:

Езикът е йерархично пренасочване/абстрахиране(отвличане)/обобщение/компресиране на последователности от сетивни входни данни и двигателни изходни данни – заповеди за движение, - и записи и предвиждания и за двата вида последователности.
Шимпанзетата могат да общуват с жестовия езика на глухите, напр.:

Огледални неврони

Те са открити опитно при макаците (rhesus monkeys), но и без научни опити и локализация на определени неврони е добре известно, че маймуните имитират хората. Маймуните могат да подражават на лицеви изражения и действия с ръцете като например хващане на предмети, „бране“. Известни са изследванията на Милцов (Miltzoff), които доказват, че новородените човешки бебета на възраст от няколко седмици са способни да имитират някои лицеви изражения като плезене с език. Бебетата на тази възраст никога не са виждали себе си
[а и зрението им е недоразвито], и други опити показват, че бебетата на тази възраст [и на по-голяма] не са способни да разпознават различни лица или да намерят разлики между лица, които нямат нос или уста или са двуизмерни, вместо триизмерни и пр. (бебето се усмихва, дори и когато види изкуствено лице, по Фанц, Р., 1966 от Р. Стаматов, „Детска психология“3).

Това също е интересно, но не знам колко обстойни са били опитите относно показване на бебетата на стимули, подобни на лица.
Тези способности могат да изискват определени вродени връзки между първичната обработка на образи (намиране на контраст/промяна на цвета и пр.) и двигателните команди към лицето и мускулите на езика. Предполагам, че тази част от работата може да бъде извършена и без кората на мозъка, би могла да работи и на много ниска разделителна способност. Или пък може да има някакви предварително свързани „огледални невронни“ в кората, свързани с този процес.

Други изследвания посочват, че зрителната острота на едномесечно бебе е около 1/30 от тази на възрастен, и расте до около 1/4 на осем месеца4.

Относно имитирането на действия с ръцете от маймуни, мисля че това може да се научи чрез съпоставяне на подобия. Човешките ръце зрително са подобни на ръцете на маймуните, те са „пръчки“ и „равнини“, които се преместват, въртят се и пр.
За разлика от лицето, маймуната може да види своите собствени ръце и ръцете на другите и може да построи съответствия между тях. Не знам как се извършва, но мисля че би могло да се случи и без предварително свързана карта. Бих цитирал моята собствена юношеска Теория на Разума и Вселената, където заключих, че умът е универсален йерархичен симулатор и предсказател на въображаеми вселени, където тези въображаеми вселени са изведени от сетивни данни.

2 Част от мозъка на бозайниците, известна още като „архикортекст“ - стара кора – трислойна, за разлика от шестслойния неокортекс, във формата на морско конче.
3 Румен Стаматов, „Детска психология“, 2006, Хермес
4 Пак там.

Thursday, May 28, 2020

Ентропика – Уравнението на разума – Разглеждане и критика. (...) от 10.12.2013 - превод

Превод на статията на английски от Tuesday, December 10, 2013 с малки съкращения:

[Сравни с теорията на Фристън, виж Ultimate AI ... в блога]

ЕНТРОПИКА – Уравнението на разума – Разглеждане и критика. „CaAS” - интелигентни операционни системи

Entropica - F = T delta S ... [Български - виж по-долу]

"по-висока свобода за действие“
Имаше публикация по тази тема по-рано през годината. Сега, след като отново мислих за нея (благодаря на С. за връзка към беседа), първоначално ми прозвуча като свързано със (страничен ефект на) обобщения от рода на:

Умът [всеобщия разум/интелигентност/всестранните умствени способности] се стреми да предвижда бъдещето с все по-висока разделителна способност на причиняване/управление във все по-големи обхвати/пространства, покривайки всички възможни измерения (възможности за разширения и за увеличение на разделителната способност, като време, пространство; също така разделяне на подпространства и така създаване на нови измерения).

[Виж „Теория на разума и Вселената“, Свещеният сметач“]

Разбира се, разделителната способност и обхвата са зависими едно от друго, едното намалява другото при ограничени познавателни средства. По-голям обхват/пространство/време могат да бъдат предвидени (управлявани, владени, ръководени) с по-ниска абсолютна разделителна способност отколкото по-малка област. Обаче има насока към увеличаване на разделителната способност, сравнена с предишните състояния (способности), и към увеличаване на познавателните възможности.

С една дума: напредък.

Други учени от моята „школа“, по един или друг начин, правят подобни допускания.

Предвиждането в по-големи обхвати се постига чрез обобщаване, което е сгъстяване, компресиране на изискванията към изчислителната сложност и обема памет (това също са взаимосвързани параметри).
Редакция: 30/12/2013:

Постига се още чрез търсене и изследване/обследване, понякога без компресия. Например някои технологии не са нито по-всеобщи, нито по-сложни – но те трябва да бъдат открити, чрез изследване, търсене: систематично или случайно обследване, обхождане на различни възможности, за да може определено състояние от тях да бъде разгледано и да бъде проверено. Изследването може да бъде и чрез опити, и мислено, теоретично. Ограничените възможности, обхват на вниманието/работната памет/обработката (във всякакъв смисъл) изисква светлинно петно на „прожектор“, който да обхожда средата – каквото и да е пространство, което има всякакъв вид координати.

  • Някои задачи могат да се решат само опитно, чрез изчерпателна поредица от проби, защото:
  • Вътрешната схема, начин на работа, на системата е скрита
  • Наблюдаваното поведение не съобщава достатъчно за системата
  • Наблюдаваното поведение съобщава твърде много и наблюдателят не може да го осмисли
  • Поведението на средата представлява, функция, дефинирана чрез множество области ("piecewise") – непрекъсната, прекалено сложна и пр.
  • Някои възникващи модели изискват симулация
  • Понякога фокусът (spotlight), поради ограничения си обхват, може да пропусне да „види“ нещо, въпреки че то се намира в съседство в координатната система
  • По-напредналото разбиране и технологии отварят нови хоризонти за изследване, които не могат да бъдат обходени преди съответните технологични преходи, което помага в две посоки:
  • "скрива сложността", натрупана досега, което е:
    • намаляване на възможностите за действие, посоките – броят от случаи какво да направи, пренебрегвайки много от възможностите като ненужни (правила какво да не правиш); какво да изследваш, какво да пропускаш и пр. (технологии задънени улици, неефективни посоки и пр.; най-добри практики, най-добри подходи с дадени налични инструменти и пр. - когато горните бъдат открити, те вече не биват търсени в свободното пространство, а се взимат като траектории
    • сега технологиите (по-ниски нива на обработка) вършат своята работа автоматично, познавателните способности работят в различна област, като използва различни понятия
  • позволява вниманието да се превключва към нещо друго
"Управлението" (причинността) в моите термини означава способност да предвидиш какво ще се случи, както пасивно, така и активно (да причиниш бъдещето, да осъзнаваш какво ще направиш). Увеличението на разделителната способност и обхвата също така позволяват да се постигне повече свобода на възможни действия.


Управление на причинността
4K или 8K видео камери и дисплеи, по-висока разделителна способност, часовници с по-висока точност, нано- и фемто-секундна фотография и видео Смаляване в електрониката, нанотехнологии, въздействие върху единични атоми Телескопите виждат все по-далеч; детектори на единични елементарни частици

Съгласен съм, че интелигетността всъщност е нещо обикновено, тривиално, виж обясненията ми за „многопредметната слепота“ тук и в пощенския списък на AGIRI (AGI). Най-прости дейности и умения биват нарочвани за „трудни“ или „сложни“ от онези, които не ги разбират, повечето хора имат вродена познавателна неспособност да придобият или да разбират много познавателни умения и способности, които са лесни за онези, които ги владеят. Освен това, общите ограничения на скоростта на извеждане на информация от човека, прави изразяването на това знание (и превръщането му в мислеща машина) бавно. Необходимо е да има ефективен процес за начално зареждане, който да позволи на машината да го ускори (нещо върху което работя, но това е друга тема)1.

Обаче твърдението за увеличаването на възможностите („свободата за бъдещи действия“) без допълнителни ограничения ми звучи като свръхизискване.

Мисля, че по-скоро е увеличение на свободата на определен клас от действия, при дадени определени ограничения – а не на всички възможни действия. Повечето действия са безполезни, а други са обратното на предишните действия. Вярно е, че системата трябва да продължи да работи, да съществува (да не спира), ако от нея се очаква и да напредва... (Виж също мой коментар в AGI списъка от скоро)

Намаляването на възможностите за действие е свързано с опасността от достигане на [нежелана] статична стабилност, където системата би „спряла“ - блокирала, замръзнала.

Горното ми напомня за диалектическите материалисти и тяхното „вечно движение“ (динамика) и гледището им към всичко като „форма на движение“. Наскоро някой от някъде, ни в клин, ни в ръкав, беше подхвърлил цитат на Енгелс: „наличието на противоречие е признак за истинност, а липсата му – за заблуда“. Според мен онова, което имат предвид Енгелс и диалектическите материалисти би могло да бъде съвсем различно от повърхностното буквално тълкуване.

„Истина“ за тях е, че „всичко е в движение“, а противоречието е знак не за „истина“, а за
наличие на възможност за промяна. Ако няма никакви противоречия и мислещият не търси такива, тогаа не би съществувала възможност за промяна, „няма свобода за действие“, системата спира и блокира. И да, разбира се, ако няма „движение“ (динамика, промяна), нещата няма да се променят.
Процесът на случване на събитие е „промяна“, следователно ако няма „движение“ (динамика, „свобода за действие“)), няма да има промяна и съответно напредък. Ако има движение, но няма „свобода“, т.е. възможностите за действие се смятат за „прекалено ограничени“, то тогава ще се повтаря онова, което се смята за „минало“, „вече дадено“, което е „липсва на свобода“.

От друга страна, когато умът достигне до състояния, които работят „правилно“, поддържат дадено предвиждане и управление на причинността с дадена степен на абстрактност, разделителна способност, област на действие и пр., тези състояние се „замразяват“, съхраняват, докато те все още работят (по-добре отколкото други възможни за системата действия)*.
[Редакция+: 11/12/2013, 1:26 Всъщност много умствени цели изискват да се намери едно-единствено правилно решение и да се отстрани свободата на действие до точно едно, при дадени ограничения на разделителната способност, например дадено правилно множество от физични и химични закони спрямо наличните наблюдения. Допълнителните наблюдения подобряват разделителната способност и областа на приложение, но старите са все още верни за по-ниска разделителна способност и при прилагане в старите условия (...)
Стандартен пример е Нютоновата механка, която е точна за „ниски“ скорости и малки маси, и всъщност времето на практика е абсолютно, изглежда такова, при достатъчно ниска отчетливост (...) част от човешкото и животинското поведение, което се отразява върху нашия ум, е когато достига до „физически награди“, или по-точно система на "нисше емоционално възнаграждение". Те са „веднъж-завинаги“ установени (фиксирани) и система, която се стреми към такива цели не се стреми към напредък, а към намиране на място на удоволствие, където да остане, т.е. статичната устойчивост е добре дошла, дори желателна.

Система, тласкана от такива награди изследва света само за да намери координати със статична устойчивост – от изобилие от храна за животните, до сигурно работно място. „Сигурна работа“ може да се разглежда като по-висока свобода за действие (редовен доход, чрез него може да вършиш разни неща, използвайки средствата в обществото), но от друга страна така се намалява свободата на други действия, като необходимостта да се съгласиш и да се подчиниш на определени еднообразни действия всеки ден, да се установиш на определено място и пр.

Също така, тази „свобода на действието“, ако действията са по-обобщени, не е повече: повечето хора с парите си
купуват неща. Ако на някого дадат милион долара, той вероятно няма да стане по-умен, да започне да се учи да свири на пиано, да режисира филми или да проектира нови компютри (първо като изучи инженерни науки, математика...)

По-скоро човек би си купил скъпа кола, нова къща, би отишъл на Бахамите. Познавателно това не дава повече свобода, освен ако разнообразието на входните данни (гледките в Бахама, повече хора ще се интересуват от общуване с този човек и пр.), дължината на пътя, който може да прекоси (може да си позволи много пътуване), количеството от стоки, които би могъл да си купи (и по този начин може да накара другите да му служат, да причини тяхното поведение) и пр. се смятат като „количество свобода на действие“. Това е увеличение на свободата на действие, но
не и на познавателната свобода на действие, не е познавателен напредък.
Нивата на допамин и търсене на новост – има връзка с т.нар. награждаваща система в мозъка, а теоретично с „по-ниските чувствени/физически“ награди в моята теория. Отделянето на допамин свързва определени състояня на ума в дадения момент с „добро“, „удоволствие“, „желано“ и деятелят, човекът, започва да се стреми към тези състояния.
Например играенето на компютърни игри, на хазарт, (част от) половото общуване. Допаминът още насърчава т.нар. търсене на новост, по-бързо отегчаване и в клинично значими случаи достига до маниакална психоза. Извънредното количество търсене на новост е свързано и с Дефицита на внимание (ADD) и целта към „увеличаване на количеството свобода на действие“ - ако се вземе като единствена цел, разрушава битието на страдащите от тази болест.
За да има устойчив познавателен напредък, е нужно да има обобщение и достигане на устойчивост в определени точки, които намаляват свободата на действие и опростяват живота.
В по-конкретни термини от „Ентропика“ - напр., примерът с клиповете с топки и пазенето на равновесие, количеството, което те увеличават е възможностите на действениците (актуаторите) да въздействат по предвидим (преднамерен, „рационален“) начин върху целевите неща.

В случай, че предметът падне и деятелят, агентът не може да го вдигне, в конкретната усановка то би стигнало да статично състояние – горкият деятел няма да може да направи нищо повече. Също така, ако започне от състояние, в което предметът се намира на дъската за пазене на равновесие, и всичко което агентът би могъл да прави е да „балансира“, да се мести наляво-надясно и т.н. - то тогава свободата е количеството сила, което подава, определящо дали топката ще падне или ще остане.

Ако агентът може да прави много итерации в генетичния си алгоритъм, тя ще открие, че ако не балансира правилно, топката ще падне, ще спре и агентът няма да я „усеща“ повече, така вече няма да има какво да върши. Ако целта му е да прави нещо, и за целта е нужно да има „топка върху дъската“, то следващият път агентът ще се опитва да държи топката горе, за да „не си загуби работата“ и да не се отегчи.

Но ако
агентът може да взима топката, то може да я подхвърли и да започне да пази равновесие отново (повече свободи), но ако може да прави това, хвърлянето (напр. като в играта Арканоид) изглежда като повече „свобода на действие“ - пространството от координати на тракеторията на топката би било по-голямо и няма да има значение какви конкретни действия са избрани от пазещия равновесие агент – ще е достатъчно да „рита“ топката наоколо и ще се превърне в „случайно“, „безредно“, „нерационално“... (Като „рационалността“ би била – да рита топката наоколо, което е забавно, и е „рационално“, целесъобразно, ако агентът иска да постигне именно него.)

 Както е показано в примерите – винаги има ограничения, а не е просто „повече свобода“. Голямата топка/диск, който натиска малка топка към другата и пр. е ограничено пространство. s is shown in the examples - there are always constraints, it's not just "more freedom". Ако няма ограничения, случайността е „най-голямата свобода“. Свободата на ума и творчеството изискват да има ограничения.

Без ограничения – случайността е достатъчно „изобретателна“. Обаче в същото време това може да изглежда не истински „свободно“, защото няма „преднамерена“ част (не-наблюдаема, „скрити променливи“). (Да, някои елементарни частици изглеждат че притежават „скрити“ променливи за наблюдателя, т.е. непредвидими са от възможните наблюдения в квантовата механика). Авторът Алекс Виснер-Грос цитира физикът Файнман в края на беседата, основно най-основните физични закони – телата се отблъскват, когато са много близо едно до друго, и се привличат, когато са наблизо. Според мен последното е свързано с виждането за „движението“ на диалектическите материалисти.Наистина – за да има безкраен напредък, трябва да има някакви първични сили, които причиняват циклично или последователно промени и да правят настройки. Ако [състоянието на] света беше веднъж-завинаги установено, то нямаше да се развива. (Вярно, но изглежда очевидно.)

Също така, както беше показано по-горе, „умните“ еволюирали части всъщност „замразяват“ и се задържат в устойчиво състояние, например живите клетки или научното знание, докато те работят по-добре или са „по-силни“, имат по-голямо въздействие, отколкото по-“свободните“ версии.

* * Виж също работата на Владимир Турчин относно т.нар. „Метасистемен преход“ (...)

 Ентропика и интелигентни операционни системи и - коментари (по-кратко от версията на английски) Примерите от клипчето с топките и с балансирането - увеличава се (запазва) се възможността на актуатора да въздейства по предсказан от него начин върху целевите елементи. Ако предметът падне и агентът не може да го вдигне, след това ще стигне до статично положение и няма да има какво да прави.

Но ако може да го вдигне, няма такова ограничение, тогава като падне, ако няма какво друго да прави, просто ще го повдигне и ще си го подхвърли пак да балансира например. Увеличаване на възможностите има смисъл ако е при дадени ограничения и има целенасочено въздействие, иначе най-много "възможности" имат частици, които се реят в пространството. Но те нямат "възможност", нямат нелинеен вътрешни целеви модул, и всъщност са ограничени. За първия линк, така е, виж надолу "Интелигентна операционна система"

Статията за Ентропика излезе по-рано през тази година.

Сега като се замисля, не е толкова далеч от моите обобщения от рода на:

Умът се стреми да предсказва бъдещето (си) с все по-голяма разделителна способност на възприятието и управлението, във все по-голямо обхват - времеви и пространствен.

"Контролът" (управлението) в мои термини е именно да можеш да предсказваш какво ще се случи, пасивно или активно (да го причиняваш), и увеличаващата се разделителна способност са тези "повече възможности".

Също това, че универсалният разум е супер елементарен също го твърдя отдавна: хората са глупави и ограничени (multi-domain blind), всички сфери на познанието и изкуствата са супер елементарни.

увеличаването на възможностите за действие обаче е част от картинката, звучи ми като свръхобобщение. Може да се каже увеличаване на възможностите за [въздейстие] от определен клас, а не на всички. А намаляването на възможностите всъщност е свързано с опасност от стигане до статично равновесие, при което системата "блокира". Напомня на диалектическите материалисти и тяхното "вечно движение" (динамика). Естествено, ако няма "движение" (динамика), нещата няма да се променят, случването на неща е "промяна", следователно ако няма "движение" (динамика, възможности), няма да има "промяна" и няма да им развитие.

Примерите от клипчето с топките и с балансирането - увеличава се (запазва) се възможността на актуатора да въздейства по предсказан от него начин върху целевите елементи. Ако предметът падне и агентът не може да го вдигне, след това ще стигне до статично положение и няма да има какво да прави. Но ако може да го вдигне, няма такова ограничение, тогава като падне, ако няма какво друго да прави, просто ще го повдигне и ще си го подхвърли пак да балансира например.

Увеличаване на възможностите има смисъл ако е при дадени ограничения и има целенасочено въздействие, иначе най-много "възможности" имат частици, които се реят в пространството. Но те нямат "възможност", нямат нелинеен вътрешни целеви модул, и всъщност са ограничени.

//Благодаря на С. за линковете.
Posted by Todor "Tosh" Arnaudov - Twenkid at (англ. 13.12.2013 г. 10:05 PM 0 comments

1Ускорител на изследователската дейност

Превод на български: 28.5.2020

Friday, April 10, 2020

Portable Pravetz-8VC, ICL CLAN 3 Unix Server & Terminal at a Bulgarian Computer Museum

Rare "portable" Pravetz-8VC computer in action(an Apple IIc clone), playing Karateka. ICL CLAN 3 Unix Server - circuit boards exploration and attempts to run it, data tapes. Running a Unix terminal.

Filmed at Compu Plovdiv, video produced by Todor.

Thursday, January 30, 2020

Z***** 0.0001's Point of View to the Match

Z***** 0.0001, watching Djokovic vs Federer match at Australlian Open 2020 on Eurosport.
Art from my AGI Prototype, in this application it's in the form of computer vision.

Current name is still tentative since it's in "stealth", the old name of the system was "SuperCogAlg" - it was just a cheesy first pick due to "Super Contra" and "CogAlg" etc.

The latter name is also funny sounding abbreviation, again coined by me for BK's lengthy "Cognitive Algorithm" somewhere in 2015? during its pre-code era.

Sunday, January 5, 2020

CogAlg News - January 2020

Several new developers are trying to join lately, but the code progress seems cosmetic. The project has finally accepted my mid 2019 notice that the low level Frame_blobs of CogAlg in fact is a form of breadh-first-search traversal vertical flood-filll. It seems I've been cited, but without being referenced:

I challenge the final claims in Readme:

B.K.: "...In 2D image processing, basic comparison is done by edge detectors, which form gradient and its angle. They are used as first layer in the proposed model, same as in CNN. It then segments image into blobs (2D patterns) by the sign of gradient deviation, which is also pretty conventional. But these blobs are parameterized with summed pixel-level intensity, derivatives (initially gradient and angle) and dimensions. I don’t know of any model that performs such parameterization, so the algorithm seems to be novel from this point on...."
Exactly the same - I don't know, - but similar ideas of incremental evaluation of whatever measurements (derivatives) - I don't think so. For instance the pre-CNN methods for Object recognition in Computer vision and Shape analysis in topology (3D-reconstruction, fixing broken laser scans, medical imaging) use parameters - "derivatives" - which are coordinates/paths, "dimensions"(boxes), curves (contours), curvatures, lengths, distances, angles, ratios, areas, normals. The "pixel-level intensities" of a topology map could be vector fields with curvature, "heat maps"etc., set of derivatives and operations on them.


In published works of mine, see e.g. that one from my fresh months at the University, working in sound domain, done in late 2003 - early 2004:

Notice the data structure which encompassed the basic patterns (almost-periodic functions):

typedef struct DATA
         int begin;
         int end;
         char type;
         unsigned char cycles;
         Zvukk max;
         Zvukk min;
         Zvukk absmax;
         Zvukk absmaxcycle;
         int period;
         char position;
         int changes;
         int accumulated;
         int average;
         Zvukk primer[MAXPRIMER];

BK's CogAlg, which started to have any code just a few years ago, and its actual function started to become intelligible just about an year ago, has similar basic parameters like "ave" (average, filters); it has summation of the "pixel-level intensities" (lowest level input) as one of the basic operators (accumulated here), it records explicit coordinates/"dimension"(begin, end - location in the record), starts with basic types of classification - 2 in CogAlg, 3 here - silence, noise, tone; corresponding to the binary positive and negative patterns and their sign.

RAZDEL is also a bit more bottom-up at that lowest level, because it searches for correlated sequences and adjusts the first filter (ave) correspondingly to the actual sampled input. Also it doesn't do a comparison of the whole record ("frame" in current CogAlg) with one fixed ave, which CogAlg does, i.e. it is more granular. The usage of fixed filter in the latter is a binary thresholding, which you could see illustrated in the pictures from SuperCogAlg. Razdel has a separate "same-filter-span" in per pattern, in CogAlg terms.

The article introduces incremental derivative ...
"Sacred Computer" #31, published 4.2005. The article is written and first published in 3.2004 internally to the Plovdiv University Research Institute in Computational Linguistics:


The correlations which we could use are for example:


Etc. other later works to be reviewed later (...)

* Thanks to C. for a recent discussion and comments

Friday, January 3, 2020

The Wild Plovdiv Video Series | Дивия Пловдив - видеопоредица


      Watch the Wild Plovdiv  in the "Sacred Computer" e-zine

The Wild Life in the city of Plovdiv, depicted in poetic, calming, majestic and comic music videos with animals, birds, views and sounds. Wonderful pictures, ironic cats' yawns and fights in the fig forest, laughing sparrows, walking in forests' labyrinths; giggling crows, diving in the evening skies; restless squirrels with their nuts; mother collared dove, teaching her children to fly; easygoing cats and fearful kittens; butterflies, surviving a storm; curious little owls with their fluffy outfit and other beauties, invisible for naked eye.  
Created by (C) Todor Arnaudov 2019, Music by (CC) Kevin MacLeod.

 Гледай Дивия Пловдив  в "Свещения сметач" 

Дивото в Пловдив в поетични, успокояващи, величествени и комични музикални видеоклипове с животни, птици, гледки и звуци. Приказни картини, иронични котешки прозявки, смеещи се врабчета в горски лабиринти и кикотещи се гарвани, гмуркащи се в гаснещата синева; трескави катерички с орехите им; майки гугутки и техните деца, учещи се да летят; безгрижни котараци и плашливи котенца; пеперуди, оцеляващи в буря; любопитни чухалчета с пухени премени и други красоти, неуловими с просто око. Автор и продуцент: (C) Тодор Арнаудов 2019. Музика: (CC) Kevin MacLeod.

12. Wonderful sparrows -Приказни врабчета

6. The Mother and Her Children - Майката гугутка и нейните деца

7. Demons in the fig forest -Демони в смокиновата гора 

9. Morning at the Cat's nest - Утро в котешкото гнездо 

10. The Tree of Devil -Дървото на дявола 

11. Dream in a Summer's Rain - Сън в летен дъжд 

5. Fluffy Squirrel - Катеричка рунтавелка 

3. Crows are Diving in the Dying Day - Гарвани се гмуркат в гаснещия ден 

2. The Crow Cook and the Woodpecker - Гарванът готвач и един кълвач 

4. Chicks and Cats - Мацки и котки 

1. Owl -Чухал 

8. Butterfly in the Rain - Пеперуда в дъждаСл