|
Вкратце врядли получится, но попробую из кусочков, там просто более подробно:
Считается, что любая информация есть нечто конкретное, характеризующееся конечным набором свойств. А между тем в попытках дать описание иногда даже простым повседневным вещам мы не находим не то, что характеризующих их свойств, но и порой вообще затрудняемся словами выразить те или иные ощущения или увиденное, прибегая для этого к приемам последовательного сравнения события с событиями уже существующими в памяти.
Данная теоретическая модель построена на полном отказе от конкретизации любых событий и предметов. Но возникает вполне уместный вопрос как же тогда описывать мир и окружающие нас предметы?
На сегодняшний день мы настолько привыкли все конкретизировать, что уже не видим иных путей, кроме выбора между правильным и неправильным, да и нет, тогда как решением может быть нечто находящееся между ними.
Классические методы представления и классификации информации в большинстве своем сводятся к построению некого древа свойств, по возможности наиболее полно характеризующих конкретное событие или предмет.
Но как только возникает задача объединения этих событий или предметов в более сложные объекты для систематизации или анализа, то большинство таких задач при их решении приходят к противоречиям или заходят в тупик. И уж тем более не могут достоверно решить проблему контекстного анализа.
Был разработан алгоритм систематизации и представления информации, реализация которого открывает перспективы для создания элементов искусственного интеллекта. В предлагаемой модели представления нет самого понятия данные в том виде, в котором его понимает большинство из нас.
Вся модель построена на связях между событиями и анализе именно этих связей. Т.е. если в классическом рассмотрении информации анализируются события, то в данном случае анализируются связи между событиями. И на основе этих связей принимаются решения.
В этом заключается важное отличие двух подходов. Классические методы анализа используют, в конечном счете, конкретизацию событий их последующий анализ и манипуляции событиями по жесткой логике. Такой подход работоспособен исключительно лишь при малых объемах информации, т.к. система анализа действует по заложенной жесткой программе и гибкости от нее ждать невозможно. Предлагаемый подход имеет одно важное преимущество. Ему все равно какие данные будут анализироваться. Поскольку алгоритм программы обрабатывающий поступающую информацию запоминает лишь связь одного события с другим, а на более высоком уровне – одной группы событий с другой и т.д.
Возникает резонный вопрос, как же тогда хранить информацию и что эта информация из себя представляет если ее не конкретизировать и не представлять сложное событие состоящим из более мелких?
Информация хранится в иерархической структурированной базе данных. Эта база представляет собой множество разбросанных и связанных между собой безликих информационных единиц. Информационные единицы – элементы информации (ЭИ) это связь между двумя событиями. Каждая единица информации – это вовсе не какое-то понятие вроде «вода» или «воздух». Информация становится информацией только тогда, когда она имеет связь с чем-либо. Т.е не может существовать информационной единицы не связанной с другой информационной единицей в нашем привычном понимании по одной причине – мы не можем в этом случае осознать это событие. Любое понятие и любое слово мы можем с чем-либо связать. Например, вспомните любое незнакомое слово и станет понятно, что незнакомо оно потому, что связать это слово либо не с чем, либо количество связей от этого слова к другим словам понятиям мало.
У многих возникает вопрос, где же хранятся сами слова? В нейронах или связях между нейронами. Слова нигде не хранятся в принципе, несмотря на кажущуюся парадоксальность такого утверждения. Хранится только связь между фонемами, словами, понятиями, образами и т.п. В данном случае хорошей аналогией является система математических уравнений с несколькими переменными. Где слова выступают в роли переменных, а связи в виде остальных членов уравнения. Решив уравнения, мы можем в качестве неизвестных переменных подставлять нужные значения и получать ответы.
Очевидно, что связи между событиями и этими элементами являются динамическими и постоянно меняющимися в процессе получения информации. Для анализа этих связей по аналогии с вычислительными машинами применяются своеобразные ключевые устройства – аналоги нейронов нервной системы живых существ. Данные ключевые устройства помимо того, что выполняют аналоговые операции сравнения, еще являются своего рода переключателями, направляющими сигналы по наиболее актуальным на данный момент направлениям. Но в отличие от логических элементов, составляющих основу современных интегральных схем, разработанная модель нейрона является аналоговым решающим устройством.
|