Личный кабинет

Дешкомпьютеризация

Оснащение всех граждан дешкомпьютерами
Владислав Редюхин ( Пользователь )
Чтобы еще рапз подчеркнуть, что бинардик Федлсеева сам ао себе ничего содержательного не несет, потому что его сила в том, что он является ПУСТОЙ РАМКОЙ, наполянмой самим человеком, держащим его в руках, и еще чтобы показать всю сложность использования бинардлика в КИМах ЕГЭ, приведу полностью большую. статью о саморазвивающейся паре - человек-машина.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ТЕОРИЯ САМООРГАНИЗАЦИИ
Искусственный интеллект как отрасль науки сформировался едва ли не раньше, чем появились первые вычислительные машины. Кибернетика - основа искусственного интеллекта "первого поколения", - возникла в 40х годах с работами Н.Винера, К.Шеннона и других исследователей в области теории информации.

Основной задачей искусственного интеллекта считалось построение компьютера, способного мыслить, как человек, т.е. обладающего интеллектом, способностью осознанного осмысления и активной обработки поступающей информации.

Первые поколения исследователей полагали: цель будет достигнута, когда человек, общающийся с компьютером, не сможет определить в ходе достаточно продолжительной беседы, является ли его собеседник человеком или вычислительной машиной.
Однако, развитие событий показало, что такая постановка задачи не вполне корректна. Совсем недавно появилась публикация о том, что система "искусственного интеллекта" достаточно долго поддерживала общение в одном из интернет-"чатов" (chat - болтовня, система группового общения в режиме онлайн), так что никто из собеседников не смог обнаружить подвоха. Следует ли считать, таким образом, что задача создания искусственного интеллекта решена? Или, напротив, полученный результат является свидетельством уровня интеллекта чатов, поддерживаемых представителями "Дженерейшн Пи"?

Что же такое искусственный интеллект? С прикладной точки зрения, под системами искусственного интеллекта понимаются компьютерные программы, обеспечивающие:
  1. нетривиальные, эвристические методы анализа входящей информации;
  2. восприятие запросов на естественном языке и их интерпретацию в терминах некоторой формальной модели (и наоборот);
  3. поиск данных в массивах слабоформализованной информации на основании слабоформализованных запросов;
  4. обработку и представление знаний;
  5. моделирование личности.
В принципе, искусственный интеллект как наука и область технологии не ставит перед собой задачу создания системы, обладающей одновременно всеми вышеперечисленными свойствами. Следует отметить, что к настоящему времени области искусственного интеллекта и робототехники являются различными направлениями "кибернетической" науки, так что задача создания робота, подобного человеку, на данном этапе не ставится. Под роботом понимается автомат, поведение которого определяется некоторым алгоритмом, в то время как интеллектуальная система не является автоматом, поскольку должна быть способна иметь дело с алгоритмически неразрешимими задачами.

1. Эвристические методы обработки информации. Предположим, имеется поток входящей информации I(t) . Задачей системы является выделение в этом потоке некоторых закономерностей, с последующим их сопоставлением с определенными знаками, символами, понятиями (концептами) или иными символическими элементарными структурами:

I(t) -> A0 A1…At, A<{A}, A - некоторый алфавит (набор символов). Примером таких задач являются дешифрация кодированных сообщений (например, расшифровка информации от радиотелескопов, перехваты кодированных сообщений противника в военной отрасли, помехоустойчивое кодирование, защита банковской информации и др.)

Несомненно, данная группа задач, с большим трудом поддающихся формализации, может быть отнесена к искусственному интеллекту. Следует отметить, однако, что естественный интеллект справляется с подобными задачами довольно слабо, так что формализованные неинтеллектуальные алгоритмы часто демонстрируют в данной отрасли лучшие результаты, чем человеческое мышление. Тем не менее, в области распознавания образов искусственный интеллект пока проигрывает естественному.

Вообще, задача распознавания образов, формально относящаяся к рассматриваемой группе проблем искусственного интеллекта, становится предметом некоторой терминологической путаницы. Современные "интеллектуальные" роботы менее способны к визуальному восприятию окружающего мира, чем высшие животные. Следует ли признать существование животного интеллекта, а если так, то в чем его отличие от интеллекта человека?

С точки зрения искусственного интеллекта как науки, долгое время считалось, что компьютер должен мыслить, как человек, чтобы обладать интеллектом. То есть, компьютер должен обладать некоторой структурой личности, свободой воли и др. признаками, приписываемыми человеку. Оказалось, однако, что механизмы классификации, используемые при распознавании образов, т.е. свойственные высшим животными, обладают огромным потенциалом восприятия. Потенциально, мозг высших животных обладает значительно более мощными средствами, чем современные компьютеры, в то время как решение формальных задач требует значительно меньших ресурсов, чем распознавание образов. Мозг человека способен заменить несколько сотен параллельных суперкомпьютеров, куда же деваются его ресурсы? Любое высшее животное обладает мощным потенциалом решения формальных задач, почему же оно так и остается животным?

Для реализации механизмов логического мышления методом резолюций, используемым в системах на языке Пролог, достаточно создать исходную виртуальную машину, то есть программу объемом кода в сотню килобайт. Объем же человеческого мозга составляет свыше 100Гб, т.е. в миллион раз больше! Скорость передачи данных в этом случае особого значения не имеет, поскольку в человеческом мозге каждый сигнал может передаваться одновременно по нескольким десяткам тысяч каналов, в то время как Пролог-машина выполняет эти действия последовательно. Таким образом, даже если учесть, что электронные схемы выполняют примитивные логические операции в несколько сотен раз быстрее, чем нейроны мозга высших животных и человека, все это быстродействие теряется за счет последовательной архитектуры современных компьютеров.

Вообще, сравнение потенциальных возможностей человеческого мозга и современного компьютера - весьма бесперспективное занятие, принимая во внимание различия в архитектуре и принципах работы этих систем. Особенно, учитывая современные нейрофизиологические представления о полевой структуре информационных взаимодействий в человеческом мозге, складывающихся по Прибраму в единую голографическую картину. Это означает, в частности, что, если бы работа человеческого мозга была бы организована как следует, его возможности оказались бы, по современным представлениям, поистине безграничными! Но никто не способен разработать совершенную "программу", способную организовать и применить потенциал человеческого мозга, кроме владельца этого мозга. Все это, однако, довольно далеко от предмета нашего рассмотрения.

Возвращаясь к эвристическим методам обработки информации, они получили неожиданное применение в сфере биржевых спекуляций. Ни одна солидная брокерская контора не обходится без совершенно секретной программы, моделирующей динамику котировок акций в различных отраслях бизнеса, с учетом текущих событий.

2. Общение на естественном языке или, как часто называют эту задачу, "естественноязыковый интерфейс", еще недавно считалось вполне достижимой задачей. Несколько лет назад фирма Microsoft объявила о том, что ее новая операционная система Windows 2000 будет снабжена таким интерфейсом с возможностью распознавания голосовых команд. Оказалось, однако, что естественноязыковый интерфейс оказался то ли слишком сложным, то ли ненужным для большинства пользователей, так что Windows 2000 вышла фактически с тем же графическим интерфейсом, что и ее предшественницы 10 лет назад. Следует отметить, что естественноязыковый интерфейс был одной из целей знаменитого проекта по созданию искусственного интеллекта ESPRIT, проводимого в 1980-1990гг обширным совместным коллективом ученых Европы и Японии. По общему мнению и реально достигнутым результатам, проект полностью провалился. Стало ли тому виной мощное сопротивление коммерческого лобби фирм-производителей традиционных компьютеров, или иные причины, связанные с недооценкой научной проблемы - пока неясно.

В отличие от искусственных, компьютерных языков программирования, естественный язык является контекстно-зависимым. В общем случае, значение символа ai зависит от контекста a1a2..ai..an, то есть от более широкой языковой конструкции, в составе которой встречается данный символ.

Формализация контекстно-зависимых языков в настоящее время выходит за пределы современного научного знания. Поэтому в практической сфере, в частности, в системах автоматического перевода (компмояторах, трансляторах) , используются эмпирические подходы, основанные на использовании словарей в комбинации с фреймовыми(шаблонными) методами установления контекстных зависимостей.

3. Поиск данных в массивах слабоформализованной информации на основании слабоформализованных запросов - задача, сходная с рассмотренными выше, то есть комбинация первой и второй задач. При этом некоторая часть входного массива первой задачи представляет собой тексты на естественном языке, в то время как другая часть может являться мультимедийной информацией, графикой, звуком и др., либо просто временными рядами.

Данная задача получила неожиданное применение с развитием интернета в области информационно-поисковых систем. Возникла идея создания "сообщества"(community) т.н. интеллектуальных агентов, способных общаться между собой с целью управления и поиска в информационных ресурсах глобальной мировой информационной сети. Предполагалось, что пользователь интернета мог бы обращаться к своему "агенту", а тот, в свою очередь, к другим агентам сети с целью поиска нужных сведений. Архитектура системы в целом оказывается близка к архитектуре интернета, оказавшейся исключительно удачной для построения глобальных сетей.

В начале-середине 90х годов велись довольно активные работы в данном направлении. Были разработаны несколько проектов языков управления знаниями, призванных расширить успехи, достигнутые в области формальных баз данных (в 80-90 годах господствовало мнение о том, что знания и данные - примерно одно и то же, но об этом далее). Однако ни один из проектов так и не получил сколь-нибудь широкого распространения. Идея интеллектуальных агентов, несмотря на относительную простоту и эффективность, не прижилась. Оказалось, что в большинстве случаев более удобно заполнить бланк структурированного запроса, что, само по себе, часто помогает сформулировать вопрос более ясно для самого спрашивающего, и, тем самым, уточнить критерии поиска.

4. Обработка и представление знаний. В 80-х годах возникло направление в развитии "интеллектуальных" информационных систем, ставшее на время весьма популярным. Это были так называемые "экспертные системы", задачей которых являлось моделирование знаний экспертов - специалистов в той или иной предметной области. Поначалу, данные системы пытались использовать в медицине, геологии, технике и даже в социальных науках. Оказалось, однако, что даже хорошо спроектированная и под завязку наполненная знаниями медицинская экспертная система едва ли обладает способностями сельского фельдшера в практической диагностике и лечении сколь-нибудь серьезных заболеваний.

Основным методом, применяемым при создании экспертных систем, была алгоритмизация или формализация экспертного мышления, например, путем построения формализованных схем диагностики и лечения. Однако опыт показал, что эксперту чрезвычайно сложно формализовать собственные знания и рассуждения. В конечном счете, формальная "модель знаний" часто оказывалась противоречивой, в особенности, если в ее формировании участвовало более одного эксперта. Противоречивость и неполнота модели знаний не позволяли использовать мощные формально-логические механизмы логического вывода, поэтому была предпринята попытка частной алгоритмизации знаний в виде систем продукций вида "Если-то иначе-потому что". Здесь разработчики столкнулись с проблемой интерпретации системы продукций: последовательное применение множества элементарных правил приводило к некоторому результату, но он часто оказывался совершенно неадекватным! Чтобы управлять процессом интерпретации продукций, нужно было определять метаправила все более высоких уровней, что зачастую оказывалось исключительно сложной и практически неосуществимой задачей. К середине 90х годов стало ясно, что построение экспертных систем на статической платформе формально-логических или алгоритмических моделей невозможно. Практика показала, что невозможно построить "интеллектуальную" систему, используя лишь статические знания и методы их обработки. Интеллектуальная система должна самообучаться, в т.ч. на собственных ошибках.

К середине 90х годов так и не было разработано ни одной самообучающихся экспертной системы, предназначенной для промышленного применения. Некогда модное направление в области информационных систем быстро оказалось забытым.

5. Моделирование личности - казалось бы, самая экзотическая область практического применения искусственного интеллекта неожиданно оказалась востребованной как раз тогда, когда об экспертных системах начали забывать - в середине 90х годов. Именно в это время ведущие специалисты в области Behavioral AI (бихейвиорального интеллекта, если использовать термин из психологии) Р.Брукс и П.Мэйс были приглашены в лабораторию ролевых игр компании SONY. В самом деле, областью применения искусственного интеллекта стали компьютерные игры. Разнообразным компьютерным монстрам, драконам, инопланетянам прививаются не только определенные "личностные" свойства, но даже способность самообучения в процессе игры.

Другой областью применения "искусственных личностей" стали военные системы управления боем, различные тренажеры и др.

Методы искусственного интеллекта.
На сегодняшний день, существует две группы подходов к построению систем искусственного интеллекта. Первая группа основана на логических и символических методах (Novel AI), вторая - на динамических сетевых моделях (behavioral AI). До недавнего времени, логические подходы в фактически господствовали как в теоретической, так и в прикладной сферах искусственного интеллекта. Действительно, что, если не способность логически мыслить, является основным отличительным свойством интеллектуальной системы ?

Однако формально-логические методы искусственного интеллекта оказались на практике слишком ограниченными. Оказалось, что формальные модели теоретически действенны лишь тогда, когда "базовый аксиоматический набор" является полным и непротиворечивым, но и это условие не является достаточным для построения прикладных вычислительно эффективных систем.

В практических реализациях, для сохранения жизнеспособности системы в условиях противоречивости, делались попытки использовать времязависимые и условно-зависимые аксиоматические наборы, разрабатывались различные экзотические механизмы логического вывода, которые, в сущности, основывались на формальных вычислительных алгоритмах, но не на концепциях и построениях математической логики. Неполная адекватность вычислительных и логических моделей, связанная с необходимостью решения "проблемы остановки", то есть выхода из зацикливания, зачастую делает результат работы таких систем совершенно непредсказуемым.

Еще более сложным и проблематичным оказалось реализация свойств самообучения логических систем. В данном приложении, обучение есть расширение или модификация аксиоматического набора, то есть посягательство на "святая святых" логической системы! Возможно, проблема обучения и ограниченность логических подходов могли бы быть преодолены в терминах логики предикатов высших порядков, но, к настоящему времени, отсутствуют эффективные вычислительные модели по их реализации.

Функциональность систем, основанных на логических методах, не устраивала ни теоретиков, ни практических разработчиков, ни пользователей, в результате чего формально-логическое направление к настоящему времени фактически пришло в упадок.

Другая группа методов искусственного интеллекта, носящая английское название "Behavioural AI", в отечественной литературе называлась семантическими сетями. Основная идея этих методов была хорошо определена Р.Бруксом в формуле "Интеллектуальность есть эмергентное свойство определенного рода сложных систем ". Эмергентность, или эмергентная функция - это такое качество, которое свойственно системе в целом, но не присуще ни одной из ее отдельных компонент. В техническом системном анализе, эмергентную функцию называют также системообразующей, однако такое определение не вполне справедливо для естественных систем.

По мнению специалистов, поддерживающих бихейвиоральное направление, интеллектуальность есть не столько способность логически мыслить, сколько способность принимать рациональные решения. Часто такие решения получаются не столько путем логических построений, сколько методами аргументации, простейшим из которых является взвешивание множества "за" и "против" среди возможных альтернатив выбора.

Очевидно, данный класс моделей свободен от ряда недостатков, свойственных логическим подходам. Сетевые модели вполне устойчивы в условиях противоречивости и неполноты (хотя и не всегда), легко обучаются путем адаптации к соотношениям стимул-реакция, и даже способны эволюционировать, наращивая свою вычислительную эффективность без постороннего вмешательства. Однако можно ли считать бихейвиоральные подходы действительно интеллектуальными? Ведь, в подавляющем большинстве, системы данного класса строятся на автоматных моделях, в то время как интеллект по определению отличен от автоматизма.

С другой стороны, механизмы логического вывода и другие символические методы также реализуются не иначе, чем через автоматные модели различных классов, будь то контекстно-свободные грамматики или мат аппарат логики возможных миров.

Ясно, однако, что на практике противопоставление логических методов сетевой динамике попросту отсутствует. В человеческой личности левополушарная рассудительность соседствует с правополушарной чувствительностью и интуицией, образуя единый интеллектуальный организм. В практических приложениях искусственного интеллекта совершенно неважно, является ли полученное решение результатом рассуждений или аргументации, нужно лишь, чтобы оно было верным.

Здесь, однако, обнаруживаются нюансы в определении терминов "верный" и "правильный", столь тонко отраженные в русском языке. Правильным является решение, полученное на основании определенных правил, такое решение, способ получения которого может быть формально описан и пошагово проверен. Верное решение - это решение, основанное на вере и принимаемое на веру, при том что под верой понимается знание. Я знаю, что 2*2=4, поэтому решение является верным. Вместе с тем, 2*2=4, потому что 2*2=2+2=4, поэтому решение является правильным. Однако знание далеко не всегда может быть проверено, поскольку, по определению, "знание есть совокупность сведений о мире, в той или иной степени подтвержденных общественной практикой".

Правильное решение является результатом рассуждений, верное решение получается путем аргументации. Важно, что оба решения являются истинными, хотя истинность - это скорее логический эквивалент правильности по отношению к текущему аксиоматическому набору, в то время как верность - результат накопленного или приобретенного опыта. Более того, верное решение является истинным по отношению к будущим событиям, но может быть неистинным с логической точки зрения на момент принятия решения, в особенности, в условиях сильной противоречивости или неопределенности текущих условий.

Формальная логика есть автоматизм не в меньшей степени, чем элементарное поведение типа стимул-реакция. Неточность базового аксиоматического набора приводит к неверности, неистинности системы в целом. По одной из теорем Геделя, истинность логической системы не может быть доказана в ее же логических терминах.

Конечно, все это вовсе не обозначает, что логические методы искусственного интеллекта бесполезны. Человек, принимая решение, основывается на знаниях. При отсутствии прямых знаний, он может использовать рассуждения, чтобы расширить существующую модель путем построения одного или нескольких возможных миров, и затем применить аргументацию. Если неопределенность по-прежнему остается слишком высокой, человек действует наугад.

Таким образом, в процессе принятия решений человеком используются различные механизмы мышления, включая, но не ограничиваясь логическими рассуждениями и аргументацией.

Мы рассмотрели процедуру принятия решения, не затронув при этом другие интеллектуальные функции, такие как восприятие и научение. Скорее всего, эти свойства определяются способностью интеллектуальной системы к самоорганизации.

Самоорганизация и эволюция
Интеллектуальность есть результат эволюции сложных систем. Иными словами, интеллект есть свойство сложной системы, достигшей определенного уровня самоорганизации. Что такое сложная система? На этот вопрос ответить так же трудно, как и дать определение системы вообще. С некоторой степенью условности, сложной можно считать такую систему, которая хотя бы потенциально способна к самоорганизации, то есть к самостоятельному проявлению процессов организации. Что такое организация? Можно сказать, что организация есть построение новых систем из отдельных, уже существующих, компонентов, существующих до образования системы по отдельности.

В принципе, в искусственном интеллекте понятия самоорганизации и эволюции не эквивалентны. Под эволюционирующим автоматом часто понимается мутирующий автомат, способный определенным или случайным образом изменять свою структуру под воздействием тех или иных условий. Самоорганизация - это совершенно иное качество систем, в которых с течением времени мера информации увеличивается, а мера энтропии - падает. То есть, самоорганизация - это процесс, обратный разрушению, тогда как эволюция - способ технической (в прямом или переносном смысле) реализации этого процесса.

В соответствии с законами термодинамики, весь материальный мир живет по закону роста энтропии. В любой замкнутой системе, уровень порядка со временем уменьшается, а уровень беспорядка - соответственно увеличивается, пока не достигнет своего предела - "белого шума", состояния полной неопределенности и отсутствия каких бы то ни было упорядоченных связей между элементами системы. В конце концов, потенциальная энергия связей преобразуется в кинетическую энергию взаимодействий, которая должна быть рассеяна равномерным образом по пространству, занимаемому системой.

Почему? Потому, что система стремится к максимально энергетически выгодному состоянию, характеризующемуся минимумом потенциальной энергии, включая и энергию внутрисистемных связей.

Современная классическая наука не знает законов, ведущих к (само)организации. Все физические законы, в полном соответствии с законами термодинамики, ведут к росту энтропии. Единственным источником организации можно считать проявление фундаментальных взаимодействий - гравитационных, электромагнитных, ядерных и слабых. Эти взаимодействия определяют существование неуничтожимых, неразрушаемых связей между элементами систем материального мира. Все прочие связи, не являющиеся фундаментальными, могут справедливо считаться временными, поскольку их распад предопределен законами роста энтропии.

Почему же материальный мир, окружающий нас, полон сложных систем, обладающих способностями и потенциалом дальнейшего развития? Появившаяся недавно наука синергетика пыталась ответить на этот вопрос, определяя принцип самоорганизации как дополнительный к известным принципам построения материального мира. Однако до сих пор не удалось получить каких-либо естественных доказательств существования такого принципа. Некоторые обнадеживающие результаты были получены И.Пригожиным в его теории диссипативных структур. Однако, эти результаты относятся к достаточно узкому классу систем и могут оказаться не более чем математическим курьезом. Изложение теории Пригожина достаточно сложно и выходит за пределы этого обзора. Коротко, некоторые виды сред способны само организовываться в системы в процессе диссипации, то есть рассеяния значительного количества энергии. В системах, далеких от равновесия, иногда можно наблюдать т.н. бифуркации - внезапные и неожиданные изменения поведения среды. С математической точки зрения, бифуркации - это такие точки на кривой состояния системы Y=F(X,t), которым соответствует более одного решения - дальнейшая траектория системы может пойти по тому или иному пути. С точки зрения статистических методов, вероятность того или иного исхода составляет 1/2. С точки зрения теории управления, вероятность одного из исходов равна 1, а другого - 0, если в точности известны начальные условия движения системы. Таким образом, неопределенность поведения системы результат нашего незнания, а не стохастических свойств самой системы. Неопределенность субъективна и относится к наблюдателю, а не к системе.

В принципе, Пригожин стремится примирить теорию управления и математическую статистику, исследуя детерминированный хаос, как и хаос "естественный ", с помощью статистических методов, и не находя принципиального различия между этими двумя типами хаоса. Детерминированным хаосом принято называть поведение особого класса математических систем, обладающих, с одной стороны, полной определенностью математической модели, с другой стороны, имеющих совершенно непрогнозируемое поведение, что связано с исключительно высокой чувствительностью к начальным условиям. Долгое время математики и специалисты в области теории управления почти что игнорировали этот класс систем, считая его не слишком распространенным. Однако ряд исследований показал, что с ростом порядка (нелинейности) математической модели, соотношение между классическими и хаотическими решение меняется примерно от 100:3, для систем третьего порядка к 3:100, для систем тридцатого порядка! Иными словами, с ростом сложности и нелинейности, хаотическое поведение свойственно все большему числу математических систем.

Сходство математических моделей детерминированного хаоса и поведения статистических "живых" систем оказывается слишком значительным, чтобы не признать очевидного факта: в мире нет ни неопределенности, ни случайности - есть лищь невозможность описания всех начальных условий, в которых происходят процессы в сложных системах. (В теории управления и математической статистике существует ряд методов, позволяющих различать детерминированный и недетерминированный хаос по спектральной характеристике функции распределения вероятности.)

Пригожин говорит о том, что "...в неравновесной системе могут иметь место уникальные события и флюктуации, способствующие этим событиям, а также происходит расширение масштабов системы, повышение ее чувствительности к внешему миру и, наконец, возникает историческая перспектива, т.е. возможность появления других, быть может, более совершенных форм организации. И помимо этого возникает новая категория феноменов, именуемых аттракторами" (Пригожин И. Философия нестабильности).

Аттракторами в теории управления называется множество всех траекторий динамической системы в ее пространстве состояний F(X). Пригожин имеет в виду особый вид "странных" аттракторов, свойственных динамическим системам с детерминированным хаосом. Свойством странного аттрактора является причудливое переплетение траекторий, порождающее множество точек бифуркаций, т.е. пересечений этих траекторий. Поведение системы в точках бифуркаций, кажущееся случайным, на самом деле тончайшим образом зависит от всех прежних состояний системы S(t).

Странные аттракторы являются фракталами, то есть геометрическими телами с нецелочисленной мерой. Как известно, физический мир, точнее, его инвариантная часть, не содержащая время, могут быть определены в трехмерном гильбертовом пространстве измерений, где мера=3. В то же время, математически допустимы пространства и тела, мера которых равна 2, 2.5, 3.141596,4, 5,… R - где R - любое неотрицательное число, которое может быть и не целым. Вообще, существует несколько математических определений меры, самым популярным из которых является мера как область покрытия точки пространства. В очень грубом приближении, для двухмерного пространства такой областью будет круг с радиусом r и площадью S=pr2; для трехмерного - сфера объемом V=pr3. В случае странного аттрактора, нужно выделять интегральную и локальную меры, что в общем случае не одно и то же. С другой стороны, можно подобрать такое нецелочисленномерное описание пространства состояний, в котором эти меры совпадают.

При чем здесь самоорганизация? Возможно, притом, что некоторые законы физического мира скрыты от нашего видения именно потому, что они проявляются не столько в высших измерениях, сколько в дробной части известных нам измерений.

Самым простым и известным примером само упорядочения является кристаллизация воды при температуре <0°C. Взглянув на снежинку, очень легко убедиться, что она в самом деле удивительно похожа на фрактал. Не является ли этот факт самым очевидным аргументом того, что законы самоорганизации материи скрыты в нецелочисленных измерениях материального мира?

Итак, исследования в области самоорганизации приводят к следующим выводам:
1) Физический мир абсолютно детерминирован. Случайных событий не существует, есть лишь неполное знание начальных условий детерминированных процессов.
2) Физический мир фрактален, то есть нецелочисленномерен. Законы самоорганизации являются проявлением элементарных взаимодействий в нецелочисленном пространстве.

Однако как в этом случае быть со свободой воли человека? В случае полной предопределенности мира и отсутствия случайностей, никакой свободы быть не может, не так ли? Конечно, свобода существует! Физический мир растет, само организуется, он очень пластичен и волен выбирать различные пути своего роста. В то же время, в физической сфере целочисленных измерений, материальный мир разрушается в полном соответствии с законами роста энтропии. Таким образом, основным принципом построения мира можно считать не просто самоорганизацию, но стремление к совершенству, к гармонии, к максимальной реализации энергетического потенциала физического мира как замкнутой системы в сфере построения совершенных информационных структур. Свобода воли, данная человеческому интеллекту, может рассматриваться как способность оказывать детерминированные упорядочивающие или разрушающие воздействия на целочисленномерную часть физического мира. В определенном смысле, интеллект есть проводник между материальным миром и абстрактным миром математических закономерностей, ведущих к самоорганизации.

Одним из принципиальных моментов теории самоорганизации является сводимость либо несводимость микроскопических и макроскопических проявлений порядка. Речь идет о том, что в системе, состоящей из множества микроскопических частиц, можно определить множество локальных правил микроскопического порядка, из которых, тем не менее, нельзя вывести правил порядка высших уровней, точно так же, как макроскопический порядок не детерминирует локальные свойства элементов системы. Таким образом, можно говорить об общности принципов, но не об общности конкретных законов, управляющих мирами различных порядков сложности. Воздействия высшего порядка на низший порядок не обязательно являются упорядочивающими с точки зрения локальных состояний элементов системы. Возможно, существует принципиальный разрыв между уровнями организации материи, так что законы, управляющие множеством отдельно взятых атомов, не ведут к порождению из этих атомов цветка. Возможно, в конечном счете, нет никакого развития, а есть множество вечно существующих уровней проявления законов, определяющих тот или иной порядок на данном уровне. То, что мы называем развитием, есть воздействие на систему низшего порядка законов более высоких уровней, несводимых к принципам порядка, принятым на данном низшем уровне. Похоже, что законы, по которым функционирует интеллект, не относятся к физическому миру и не могут быть определены, скажем, в терминах законов ньютоновской механики, классической термо- и электродинамики и др. Тело человека или иного живого существа начинает существовать по физическим законам возрастания энтропии только после физической смерти этого существа. До этого любая живая система существует по системным законам, присущим живым системам, и законы эти не могут быть сведены к химическим и физическим проявлениям.

Интересно отметить, что идеи Пригожина часто трактуются двумя совершенно противоположными способами. С одной стороны, существование и, в некоторых случаях, преобладание нелинейных эффектов над линейным детерминизмом классических физических законов трактуются как конец детерминизма в науке. С другой стороны, нелинейность ни в коей мере не означает недетерминированность, напротив, любые стохастические проявления могут быть описаны в виде тех или иных нелинейных детерминированных процессов.

Кибернетика прошлого XX века изучала равновесие как источник стабильности, как необходимое условие существования сложных систем. До недавнего времени, кибернетика была наукой об отрицательных обратных связях, служащих для компенсации внешних воздействий и приведения систем в стабильное состояние. Лишь недавно в поле зрения исследователей попали также положительные обратные связи, играющие важную роль в "живых" системах. Кибернетика второго рода - это наука о многообразии обратных связей, о положительных каталитических и автокаталитических обратных связях, о нелинейных эффектах и математически "неудобных" нелинейных процессах…

Возможно, решение общих проблем теории систем действительно связано с неравновесными состояниями. Системное неравновесие - проявление беспорядка во времени. Однако мы не можем рассматривать время и пространство как нечто единое и целое, как четырехмерный пространственно-временной континуум. Почему? Потому, что время, в отличие от пространства, неинвариантно, необратимо. И хотя космологи пришли к математическим моделям вселенной с "исчезающим временем", в которых время можно просто сократить как дополнительную переменную, такой подход неприемлем с точки зрения теории систем.

Попробуем разобраться. В абстрактном мире, из а=b следует b=a, из y=f(x) следует, что x=f -1(y). Неинвариантность преобразования может быть связана с потерей информации, в частности, с переходом с более общего уровня рассмотрения к более конкретному. Например, оператор присваивания в программировании имеет вид:

a:=b

что означает: присвоить переменной а значение b. При этом старое значение а забывается и не может быть восстановлено. Это простой пример потери информации во времени: в некоторых системах, где все операции записываются в журнале транзакций, мы можем восстановить значение a на момент времени t, предшествующий операции присваивания.

Более интересный пример потери информации имеет отношение к вычислению площади фигуры, ограниченной траекторией y=f(x): S=òf(x)dx. Зная величину S, мы не можем восстановить траекторию f(x), потому что существует бесконечное множество траекторий, определенный интеграл которых равен S. Дифференцируя интегральную функцию, мы имеем неопределенность вида d(òf(x)dx)/dx=f(x)+C. Значит, неопределенность есть свойство абстрактного мира, возникающее на пути от общего к частному? Не исключено. Однако даже простое соотношение вида y=x^2 приводит к неопределенности вида x=±Öy. Мы не знаем, было ли значение x до возведения в квадрат положительным или отрицательным. С точки зрения мира x^2 совершенно неважно, является ли x положительным или отрицательным: x и -x неразличимы!

Между общим и частным порядками существует принципиальное различие. Для более общих уровней порядка, некоторые частные свойства элементов системы теряют свое значение. То, что важно на более низком уровне системного порядка, не имеет принципиального значения на более высоких интегральных уровнях системы.

Таким образом, аналогом времени в абстрактном мире можно считать движение от общего к частному. Неопределенность, а вместе с ней и энтропия, растут по мере реализации абстрактных принципов, это очевидно.

Однако мы отклонились от темы слишком далеко. Вернемся же к рассмотрению теории и практики построения интеллектуальных систем.

Нейронные сети и хаотическая динамика
Упоминая об аргументации, мы говорили о том, что человеку свойственно принимать решения, руководствуясь системами аргументов, оценивая (аргументируя) различные альтернативы выбора. В реальности, аргументация часто оказывается многоступенчатой, иерархической и многосвязной. Причем каждый аргумент, в свою очередь, формируется на основании своей сети аргументов. При этом, элементы оцениваемой ситуации оказываются переплетенными множеством взаимных зависимостей, базирующихся на предшествующем опыте (т.к. в этих элементах уже заложен предшествующий опыт, а не существует отдельно от них). Логические, формальные рассуждения часто заменяются многосвязной, динамичной, растущей сетью аргументов.

Нейронные сети (НС) построены по аналогичному принципу, подобно тому, как работают нейроны человеческого мозга. На вход каждого из элементов НС подается множество положительных и отрицательных импульсов, на выходе - разряд или тишина, в зависимости от того, достигнут ли порог срабатывания:

Y=1, SkiXi > Sкр.;
0, SkiXi < Sкр. Отдельные элементы НС (нейроны) соединяются друг с другом параллельно (по слоям) и последовательно (между слоями). В практических реализациях НС часто состоят из ряда слоев, объединенных множеством обратных связей. В процессе обучения находятся такие настроечные коэффициенты Si,kj, что при подаче на вход сети определенного исходного образа {Xвх}, на выходе формировался бы соответствующий ему образ {Xвых}.

До недавнего времени, основным техническим приложением нейронных сетей были задачи классификации и распознавания образов. Не вдаваясь в подробности, можно сказать, что нейронные сети способны заменить различные математико-статистические модели. И главным образом потому, что НС являются системами с хаотической динамикой (детерминированных хаосом). Результат работы НС может быть представлен следующим образом:

ХАОС1+ХАОС2=Порядок

где ХАОС1 - входной набор данных, в котором мы пытаемся распознать закономерности; ХАОС2- соответствующим образом настроенный детерминированный хаос нейронной сети.

В самом деле, тот факт, что два различных хаоса могут в сумме дать порядок, представляется очевидным. Порядок нельзя разложить на другой порядок +хаос, потому, что, внося порядок в хаос, мы получим хаос. Вместе с тем, с математической точки зрения, можно разделить порядок на две хаотические компоненты. Соединив их, мы получим, естественно, исходный упорядоченный процесс.

В процессе научения человеческого мозга можно иногда сталкиваться с феноменами, соответствующими понятию "порядок из хаоса". Множество разрозненных элементов нового знания атакуют сознание, пока вспышка "просветления" не приведет хаотическую картину в состояние упорядоченного равновесия. Иногда, как при изучении иностранных языков, процесс обучения с сопутствующим ему "внутренним хаосом" может продолжаться годами. В то же время как порядок выкристализовывается медленно, постепенно. Тем не менее, и это несомненно, результатом обучения является скорее "ощущение" правильности тех или иных фактов или действий, чем способность их логического обоснования. Человеку свойственно, скорее "чувствовать" иностранный язык, чем формально пользоваться изученными языковыми конструкциями.

Обученные тем или иным способом (логически или методом проб и ошибок) нейронные схемы становятся частью человеческого мозга. Эти структуры вновь и вновь используются для "записи" информации. Однако важной особенностью НС является способность записывать новую информацию без стирания старой. Как известно, переучиваться чему-либо всегда сложнее, чем учиться вновь - это свидетельствует об отсутствии возможностей селективной записи информации, в полном соответствии с нашим пониманием механизмов работы нейронных структур.

Одной из самых интересных способностей НС является (в отличии от логических систем) возможность работы в условиях противоречивости базовой модели знаний (исходного аксиоматического набора). В некоторых реализациях НС, в т.н. асимметричных сетях Хопфилда, аналогом логической противоречивости является "энергия" неуравновешенных связей между элементами сети. В этом случае, абсолютно непротиворечивая модель знаний будет обладать нулевой энергией, в то время как те или иные противоречивые состояния характеризуются различными ненулевыми значениями суммарной энергии неуравновешенных связей.

В соответствии с законом Больцмана, E=kT, то есть энергия-энтропия линейно пропорциональна температуре. Чем выше "температура" сети, тем более противоречива модель знаний, тем более неуравновешенными и нелогичными будут принимаемые решения. Для понижения уровня противоречивости модели применяется метод, называемый simulated annealing, аналогичный закаливанию металла: в модель закачивается дополнительная энергия (т.е. сеть как бы "нагревается"), после чего ей дают остыть, т.е. освободиться от лишней энергии внутренних связей. Повторяя процедуру N раз, выбирают состояние с минимальной остаточной энергией, что соответствует наименьшей внутренней противоречивости модели.

Сети Хопфилда сконструированы по аналогии с модельными системами Изинга-Гейзенберга, служащими для иллюстрации физических процессов в магнитных материалах. Каждый элемент сети характеризуется спином S={Ý,ß}, ориентированным условно "вверх" или "вниз" (в системах Изинга определяется только два состояния, в системах Гейзенберга - угол наклона 0…360°). Связи между узлами могут быть "ферромагнитными" АÝßB и "антиферромагнитными" АÝÝB. В случае ферромагнитных связей, энергия связи eij равна нулю, если спины в связываемых элементах разнонаправлены. Кроме температуры T=Seij , имеет физический смысл также параметр суммарного спина сети M=SSi, который рассматривается как намагниченность. В результате, возникают некоторые интересные аналогии между логикой принятия решений и физическими процессами, имеющими термодинамическую и магнитодинамическую природу. Идеальная непротиворечивая модель знаний имеет свойства сверхпроводника. Внешние "магнитные" поля способны изменять конфигурацию спинов, следовательно, влиять на работу НС. Чем меньше сопротивление внешнему магнитному полю тем выше чувствительность сети к внешним полям. Моделируется даже фазовый переход между состояниями ферромагнетика и парамагнетика ("точка Кюри"), являющийся точкой бифуркации по Пригожину. Поскольку связи в асимметричных сетях Хопфилда (АСХ) являются обычно разнотипными (ферромагнитными и антиферромагнитными), модель соответствует физическому аналогу спиновых стекол с растянутым фазовым переходом, то есть обладает типично хаотическим аттрактором. Таким образом, АСХ способна к самоорганизации, может обучаться и самообучаться, стремится к минимально противоречивому состоянию, и, к тому же, чувствительна ко внешним и внутренним полевым воздействиям.

От практической реализации такой сети можно было бы ожидать удивительных результатов… Однако на практике существует слишком много препятствий, чтобы ожидать скорого появления систем искусственного интеллекта, построенных на базе нейронных сетей, и, в частности, асимметричных сетей Хопфилда. Существующие образцы НС реализуются в основном программно, с использованием компьютеров, построенных по фон-Неймановской последовательной архитектуре. Различные аппаратные реализации НС оказались довольно ограниченными и не слишком эффективными, так что говорить о коммерческом развитии интеллектуальных систем на базе НС и тем более АСХ пока преждевременно. Что касается научных исследований… Они ведутся, но, к сожалению, в несколько иных направлениях: для распознавания образов (с перспективой использования в военных системах), для решения статистических задач (моделирование биржевого курса акций) и т.п.. Проблема создания систем искусственного интеллекта, в общем-то, снята, вместе с рядом других фундаментальных проблем, таких, как использование термоядерной энергии или решение задачи единой теории поля. Эпоха научно-технической революции завершена. Мир уже не делится на "физиков" и "лириков".

Вселенная как нейронная сеть (вместо эпилога)
В соответствии с законами термодинамики, существование Вселенной когда-нибудь закончится тепловой смертью, когда температура каждой из точек Вселенной окажется равной абсолютному нулю(273, 16°С). Космологические теории расширяющейся Вселенной этого не отрицают. Более того, последние расчеты показали, что вещества во Вселенной, по-видимому, недостаточно для того, чтобы текущий этап ее расширения сменился сжатием, коллапсом и новым Большим Взрывом.

Следуя принципам, изложенным в предыдущей главе, можно сказать, что Вселенная, охлаждаясь, становится все более разумной. Порядок возникает из хаоса в результате охлаждения, рассеивания энергии. Приближаясь к нулевой энергии и нулевой температуре, уровень противоречивости и неопределенности мира будет уменьшаться. На последних этапах существования мира, он, возможно, подойдет максимально близко к абсолютной истине. Однако, все это произойдет весьма нескоро, и свидетелями этих событий нам не стать.
ALART
Литература
1.Теория самоорганизации
И.Пригожин. Постижение реальности.
И.Пригожин. Философия нестабильности
Прав ли Пригожин? В. Губин.
Ден Герцель. Работы по искуственному интеллекту и теории самоорганизации.
Время, хаос, квант. К решению парадокса времени. Пригожин И., Стенгерс И. 2000. 256 с

2. Тематические обзоры по теории нейронных сетей в Интернете:
http://lii.newmail.ru/index.htm
http://www.91.ru/Edu/Books/Neural Net/neural_frm.htm
Владислав Редюхин ( Пользователь )
Если бы сущестовал ТРИнардик с треугольными окошечками, то проблема искусственного интеллекта былп бы решена, так как СИМВОЛ,ЗНАК ОБРАЗ :как его клавиши упорядочивались бы в кодированное множество 27 ячеек рациональным образом за счет прорезкй.

Иначе опрерация их склажывания и шифрации в ИМЯ возможна. Например при вваедении такой иерархии - ОБРАЗ шире СИМВОЛА, а тот шире по множеству смыслов ЗНАКА.

(Редюхин Владислав Иванович @ 12.07.2008, 14:50) <{POST_SNAPBACK}>
  • незыблемый безмолвный СИМВОЛ ВЕРЫ
  • ОБРАЗ сомнвевающегося неустойчивого вопрощающего чувства
  • логически однозначный ответ ДА-НЕТ ЗНАКА.




А вот точной "правильной" расшифровке через обратную операцию ИМЯ не поддается, намотря на мощь человеческого мозга. Так как возможных вариантов иерархии для свободного человека со свободой воли уже на перфом шаге днширации - шесть.




А потом шесть в шестой сепени и т.д., что переполяяет возмозности перебора.Тогдалстаеся надеяться на "верную" расшифрову, возможно близкую к "истинной". Непреодолим этот барьер 6 ни в сознании, ни в коммуникации, ни в объектном мире вещкй. Вот древние и предупреждают об опасности "666"
Роберт Федосеев ( Пользователь )
(Редюхин Владислав Иванович @ 14.07.2008, 01:09) <{POST_SNAPBACK}>
Если бы сущестовал ТРИнардик с треугольными окошечками, то проблема искусственного интеллекта былп бы решена, так как СИМВОЛ,ЗНАК ОБРАЗ :как его клавиши упорядочивались бы в кодированное множество 27 ячеек рациональным образом за счет прорезкй.


Владислав Иванович!

Объясните, пожалуйста, почему Вы хотите получить тринардик с треугольными окошечками. А ТРИнардик с четырёхугольными окошечками Вам не подойдет?

Жду Ваш ответ, чтобы продолжить работу по изготовлению специально для Вас макета тринардика.
Роберт Федосеев ( Пользователь )
(Бахтин Андрей Юрьевич @ 12.07.2008, 12:32) <{POST_SNAPBACK}>
Предполагаю, что бинардик Федосеева, как и еще некоторые советские изобретения, с одной стороны, несколько опередили свое время, поскольку мировая мысль концентрировалась на программировании ЧИСЛОВЫХ вычислений, в то время как наши забытые изобретения - на символических. Сейчас, благодаря развитию баз данных, офисных приложений и интернета, в милионы раз интенсифицировались процессы символьной обработки и назревает потребность в обработке образно-символических данных, то есть программирование с учетом смысла данных.
С другой стороны, как в Советском Союзе, так и в несоветской России (пока), существует большой разрыв между ресурсами, которыми управляют чиновники, и осмысленной деятельностью, - нет предпринимательской связки, берущей на себя риски инноваций.
Я к тому, что сейчас, может быть, время бинардика Федосеева настало, а вот чиновники как всегда, а предприниматели до сих пор от времени отстают.


Дорогие читатели!

Прошу Вас ознакомить ваших родственников, друзей и знакомых и учащихся детей с информацией о НОВОЙ ПРОФЕССИИ, которую могут получить дети, родители, преподаватели и другие граждане России и др. стран в ШДТ – Школе Дешифраторной Технологии.

http://schooldtpredlagaet01.narod.ru

ШКОЛА ДЕШИФРАТОРНОЙ ТЕХНОЛОГИИ
http://schooldt.narod.ru
П Р Е Д Л А Г А Е Т

ВСЕМ ЗЕМЛЯНАМ – ДЕТЯМ (под руководством родителей), РОДИТЕЛЯМ (можно под «руководством» детей), ШКОЛЬНИКАМ (с первого по одиннадцатый класс), СТУДЕНТАМ (всем), УЧИТЕЛЯМ и ПРЕПОДАВАТЕЛЯМ ВУЗов (Вы можете повысить Вашу квалификацию и зарплату, а также зарабатывать помимо основной работы), РУКОВОДИТЕЛЯМ ФИРМ (Вы можете усилить творческие способности Ваших сотрудников, что обеспечит повышение производительности их труда, а, следовательно, Вашу прибыль), СОТРУДНИКАМ ФИРМ (чтобы повысить Вашу квалификацию и претендовать на повышение заработной платы), ВСЕМ ЛЮБОЗНАТЕЛЬНЫМ ЗЕМЛЯНАМ.

Вы можете овладеть новой профессией:

ПРЕПОДАВАТЕЛЬ РУССКОГО ОРИГАМИ.
Переписка ведётся на русском и английском языках

Эта профессия позволит вам:

1. Улучшить работу вашего ума.
2. Научить своих детей, внуков и др. родственников изготавливать из бумаги ДЕШКОМПЬЮТЕРЫ и составлять программы для дешкомпьютеров и компьютеров на естественном (родном) языке.
3. Давать уроки РУССКОГО ОРИГАМИ там, где они востребованы:
3.1. В своих семьях, семьях своих друзей, родственников и др.
3.2. В детских садах.
3.3. В школах.
3.4. В детских центрах.
3.5. На фирмах, которые заботятся о развитии своих сотрудников
3.6. И т.д.
4. Разрабатывать и патентовать свои собственные конструкции дешкомпьютеров.
5. Разрабатывать и патентовать свои собственные дешпрограммы для дешкомпьютеров и компьютеров.
6. Обмениваться конструкциями дешкомпьютеров и дешпрограммами.
7. Продавать Ваши разработки:
7.1. Через Интернет.
7.2. Оформив ПБОЮЛ.
7.3. Создав фирму (малое предприятие).
7.4. Другое.
8. Организовать преподавание РУССКОГО ОРИГАМИ в Вашем регионе (городе, области, республике).

Занятия в дистанционной ШДТ бесплатные.
Переписка ведётся на русском и английском языках


В случае запроса на очное обучение, наши преподаватели на основе договора за умеренную плату готовы провести практические занятия в группе заинтересованных лиц (изготовление дешкомпьютеров в реальном времени за два часа, создание дешпрограмм в реальном времени за два часа и др.): в семье, детском саду, школе, на фирме и т.д.

Предварительно ознакомление с РУССКИМ ОРИГАМИ на наших ресурсах в Интернете – ССРРУФ – Система Сайтов, Рассылок, Роликов «Университет Федосеева» - http://ssrruf.narod.ru http://ssrrufro.narod.ru

ВСЕМ ЗАИНТЕРЕСОВАННЫМ ЗЕМЛЯНАМ ОКАЗЫВАЕМ СОДЕСТВИЕ ПУТЁМ КРУГЛОСУТОЧНЫХ КОНСУЛЬТАЦИЙ (по интернету и по телефонам). ПО ВСЕМ ВОПРОСАМ СНАБЖАЕМ ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ (чертежи, дешпрограммы, методики разработки, компьютерные программы, книги, диски, макеты и др.).

Переписка ведётся на русском и английском языках (а в случае необходимости на других языках, например, на украинском).
Занятия в дистанционной ШДТ бесплатные.
http://schooldt.narod.ru


Пишите по адресам: deshrobert@mail.ru robert@deshvizor.ru

Концептуальный изобретатель Федосеев Роберт Юрьевич
http://intellkaprobert.narod.ru http://35736.copi.ru
Владислав Редюхин ( Пользователь )
(Роберт Юрьевич Федосеев @ 14.07.2008, 17:40) <{POST_SNAPBACK}>
Владислав Иванович!
Объясните, пожалуйста, почему Вы хотите получить тринардик с треугольными окошечками. А ТРИнардик с четырёхугольными окошечками Вам не подойдет?

Жду Ваш ответ, чтобы продолжить работу по изготовлению специально для Вас макета тринардика.

У ТРИардика окошечко квадратное.... Раньше или позже мы перейдем, Роберт Юрьевич, от практике поголовных убеждений всех и вся, что бинаржик Федосеева это есть хорошо - к разработке методик и рекомендаций как его ислользовать, а потом - к исслелованиям свойств бинардика, связанных с устройством человеческого сознания. На мой взгляд эти свойства определеляются топогологией КОНСТРУКТОВ сознания.- МОНАДОЙ, ДИАДОЙ, ТРИАДОЙ, ТЕТРАДОЙ, ПЕНТАДОЙ (по другому- шар, лента Мебиуса, цилиндр, конус...).

На плоскости это проявляется в типах фигур, самоподобно "укрывающих" (паркетирующих) плоскость вокруг точки - квадрвт, треугольник, ну и шестигольник...Крадрат и трегольниик имеют разную плотность упаковки информации (квадрат граничит с четырьмя ячейками, треугольник - с тремя, из вершины квадрата исходят четыре отрезка, в из вершины треугольниука - шесть; шесть квадратов сворачиваются в куб, в четыре треугольника в тетраэлр... )

Сознание позволяет "изготовить" даже то, что природе объективно-материально не под силу и этим может наносить вред человеку. Пример,- фулерены, которые похожи на идевльные тела Платонв из углерода, но очень ядовиты. Бинардик - это экологичесуи чистый инятрумент, в отличие от например, готовящегося эсперимента ы ЦЕРНе?. Или бинардик Федосеева - это ограниченное шаблонное "прямоугольное мышление", в дихотомиии которого я Ввс как-то уже обвинял, - в том что все дети по образу и подобию станут "федосеевыми". И в чем только не обвиняют гениальных изобретателей?

И я Ваш ответ очень жду! Спасибо за вопрос.
Роберт Федосеев ( Пользователь )
(Редюхин Владислав Иванович @ 14.07.2008, 22:48) <{POST_SNAPBACK}>
У ТРИардика окошечко квадратное.... Раньше или позже мы перейдем, Роберт Юрьевич, от практике поголовных убеждений всех и вся, что бинаржик Федосеева это есть хорошо - к разработке методик и рекомендаций как его ислользовать, а потом - к исслелованиям свойств бинардика, связанных с устройством человеческого сознания. На мой взгляд эти свойства определеляются топогологией КОНСТРУКТОВ сознания.- МОНАДОЙ, ДИАДОЙ, ТРИАДОЙ, ТЕТРАДОЙ, ПЕНТАДОЙ (по другому- шар, лента Мебиуса, цилиндр, конус...).

На плоскости это проявляется в типах фигур, самоподобно "укрывающих" (паркетирующих) плоскость вокруг точки - квадрвт, треугольник, ну и шестигольник...Крадрат и трегольниик имеют разную плотность упаковки информации (квадрат граничит с четырьмя ячейками, треугольник - с тремя, из вершины квадрата исходят четыре отрезка, в из вершины треугольниука - шесть; шесть квадратов сворачиваются в куб, в четыре треугольника в тетраэлр... )

Сознание позволяет "изготовить" даже то, что природе объективно-материально не под силу и этим может наносить вред человеку. Пример,- фулерены, которые похожи на идевльные тела Платонв из углерода, но очень ядовиты. Бинардик - это экологичесуи чистый инятрумент, в отличие от например, готовящегося эсперимента ы ЦЕРНе?. Или бинардик Федосеева - это ограниченное шаблонное "прямоугольное мышление", в дихотомиии которого я Ввс как-то уже обвинял, - в том что все дети по образу и подобию станут "федосеевыми". И в чем только не обвиняют гениальных изобретателей?

И я Ваш ответ очень жду! Спасибо за вопрос.


1. Есть архимедова геометрия. К ней относятся эвклидова геометрия. И к архимедовой геометрии относится и неэвклидова геометрия, например, геометрия Лобачевского. В этой самой архимедовой геометрии можно говорить о плоскостях и фигурах, например, в эвклидовой геометрии: квадратах, прямоугольниках, треугольниках, шестиугольниках и пр. и пр.

2. В неархимедовой геометрии нет этих самых перечисленных выше фигур.

3. Не знаю, перейдём ли мы когда-нибудь к изучению УСТРОЙСТВА ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО СОЗНАНИЯ. Я же предлагаю ДЕШГРАММУ - модель мысли, которую строит мозг человека. Эта модель содержит в себе некую ПРЕДМЕТНУЮ ОБЛАСТЬ, состоящую из ПЕРЕМЕННЫХ, каждая из которых может принимать некоторое количество ЗНАЧЕНИЙ.

4. ДЕШГРАММА, на первый взгляд, представляет собой некую фигуру в смысле эвклидовой геометрической фигуры. Наиболее простой вид дешграммы – это параллелограмм (прямоугольник, квадрат, ромб или собственно параллелограмм с непрямыми углами между сторонами).

5. ДЕШГРАММА – это изображение МСКФ – Многомерной Системы Координат Федосеева. Когда заданы несколько переменных, каждая из которых может принимать некоторое количество значений (причём не обязательно одинаковое количество значений у различных переменных), тогда мы можем (по предложенным мною правилам) построить дешграмму, с помощью которой мы по координатам, то есть, по выбранным значениям переменных, можем находить ПЛОЩАДКИ (В ВИДЕ ПАРАЛЛЕЛОГРАММОВ) в этой же дешграмме.

6. При этом мы можем на основе МСКФ соорудить (или нарисовать) конкретное устройство, с помощью которого мы можем назначать значения переменных и тем самым указывать с помощью виртуальных или реальных частей этого устройства (в некоторых случаях я называю эти части клавишами) на площадки, соответствующие комбинациям назначенных значений переменных.

7. Эти устройства по п. 6. я назвал ДЕШКОМПЬЮТЕРАМИ.

8. Клавиши этих дешкомпьютеров могут быть связаны с прозрачными, частично прозрачными или непрозрачными пластинами, которые могут перекрывать столбцы и строчки ДЕШГРАММЫ.

9. Дешкомпьютеры бывают с указывающими клавишами (первый тип) и с перекрывающими клавишами (второй тип). Таким образом, о «прорезях» можно говорить только в том случае, если иметь в виду дешкомпьютеры второго типа (с перекрывающими клавишами). Вообще, слово «прорези» считаю неудачным для описания дешкомпьютера.

10. Если в дешграмму вписана компьютерная программа и данные, то мы можем использовать получившееся устройство, как компьютер. Однако для того чтобы получившееся устройство не принималось за обычный компьютер (ведь оно необычное), я назвал такое устройство ДЕШКОМПЬЮТЕРОМ. Поэтому всяческий спор о том, компьютер это или не компьютер, надо прекратить, так как это ДЕШКОМПЬЮТЕР, а не компьютер. И, вообще, если рассматривать простейшие нарисованные или механические дешкомпьютеры, как ИГРУШКИ (в этом я ничего унижающего не вижу), то надо признать, что это игрушки нового, можно сказать, компьютерного типа. Это ПРОГРАММИРУЕМЫЕ ИГРУШКИ. Причем программы, которые разработаны для этих игрушек, можно АВТОМАТИЧЕСКИ превратить в обычные компьютерные программы на любом известном компьютерном языке высокого уровня или получить программу вообще в машинных кодах (текст такой записи программы записывается с помощью нулей и единичек).

11. Ещё раз обращаю Ваше внимание на то, что ДЕШГРАММА на вид представляет собой архимедово пространство (геометрию). На самом деле, ДЕШГРАММА – ЭТО ИЗОБРАЖЕНИЕ НЕРХИМЕДОВА ПРОСТРАНСТВА МЫСЛИ. Конечно, надо не забывать, что ДЕШГРАММА – это всего лишь модель, и даже можно сказать одна из моделей, с помощью которых мы можем выразить понятие – МЫСЛЬ. Как и любая другая модель, она имеет ограничения по адекватности по отношению к объективно существующему процессу, который мы называем мыслью. Больше того, мысль динамична, это – процесс. А дешграмма – это застывший «слепок» (снимок, проекция) мысли в какой-то выбранный нами момент. Однако в пределах выбранной предметной области мы можем «ПРОБЕГАТЬ» ПОЛЕДОВАТЕЛЬНО-ПАРАЛЛЕЛЬНО НЕСКОЛЬКО ПРОЕКЦИЙ МЫСЛИ. При этом, благодаря сукцессивности нашего зрения, мы можем МЫСЛЕННО «СХВАТЫВАТЬ» ВСЮ ДЕШГРАММУ ЦЕЛИКОМ. Но, возможно, это нам только кажется. Всё равно мозг раскладывает ЭТОТ ОДНОМОМЕНТНЫЙ СЛЕПОК «по полочкам», транслирует его в виде дерева связей между нейронами, то есть в виде параллельно-последовательных цепочек связей. Современные нейрокомпьютеры в какой-то степени имитируют этот процесс. «ДЕШГРАММЫ ФЕДОСЕЕВА» скоро найдут своё место в этой области.

12. Нет ничего проще того, чтобы нарисовать окошечко дешграммы или дешкомпьютера в виде треугольника или любой плоской эвклидовой фигуры. Но зачем это делать? Вопрос о «паркетировании» площади дешграммы вообще не ставится. Можно вообще нарисовать дешграммы с разрывами между окошечками в виде любых эвклидовых фигур. Повторяю: СУТЬ дешграммы не связана с архимедовой геометрией (к которой относится эвклидова геометрия). Суть дешграммы связана с неархимедовой геометрией.

13. Надо сказать, что пока человек не освоит НОВЫЙ ПОНЯТИЙНЫЙ АППАРАТ дешифраторной технологии (предложенный мной), он не сможет понять, а, главное, воспользоваться предложенными мной НОВЫМИ БАЗОВЫМИ ЗНАНИЯМИ – НОВОЙ СИМВОЛЬНОЙ СИСТЕМОЙ: МСКФ, дешграмма, дешкомпьютер и др.

14. Мне представляется излишним привлекать для обсуждения ЭТИХ НОВЫХ БАЗОВЫХ ЗНАНИЙ таких, например, систем (самих по себе интересных), как различные «башни» Федотова и др. Вообще, следует, как это и советуют блюстители научной консервативности, избегать необоснованных употреблений различных терминов, не имеющих отношения к рассматриваемой области знания. А мы рассматриваем область знания под названием ДЕШИФРАТОРНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ с её выработанным и освоенным понятийным аппаратом, адекватно отражающим суть рассматриваемой области знания.

15. Бинардик действительно дихотомичен, но ведь я речь веду не только о бинардике. Речь идёт о дешкомпьютерах, в том числе, о многозначных дешкомпьютерах с использованием многозначных логик и многозначных систем счисления, в том числе, о необычных системах счисления, в которых использованы неодинаковые количества значений в разных разрядах. Можно говорить даже о «ПОЛНОЙ ЛОГИКЕ», ТО ЕСТЬ О ЛОГИКЕ С ЛЮБЫМ КОЛИЧЕСТВОМ ЗНАЧЕНИЙ ПЕРЕМЕННЫХ.

16. Поэтому (см. п. 15.) речь не идёт об «ограниченном шаблонном прямоугольном мышлении». Кстати, ДЕШГРАММА МСКФ может быть изображена в виде кругов и овалов, то есть, она может быть похожа на полярную систему координат, и окошечки тоже могут быть круглыми (у нас есть патенты на так называемые бинарринги и др. «полярные» дешкомпьютеры). Все дети, и даже ни один из них, никогда не станут «федосеевыми» уже в силу различий в геноме, не говоря о «суровых жизненных испытаниях», выпавших на его долю. У них будут свои «суровые испытания», в том числе, испытания ТВ, Интернетом, и др. информационными и др. средствами геноцида, с которыми мне мало помалу удаётся справиться. А дело в том, что ДЕШИФРАТОРНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ, если ОНИ её воспользуются, поможет и им справиться с этими «суровыми испытаниями».

Примечание (не очень серьёзное).
Я заметил, что обычно пронумерованные списки я продолжаю до шестнадцати и более пунктов. Видимо потому, что моя оперативная память несколько больше, чем 7 +/–2 мысли. Так это же результат РАЗВИТИЯ с помощью использования дешифраторной технологии!

Владислав Иванович!
Вы, наверное, обратили внимание, что я в своих размышлениях стараюсь не отвлекаться от рассматриваемой области и подробно комментирую свои идеи. Хотелось бы, получить от Вас определённый и, по возможности, однозначный ответ на мой вопрос:

Устроит ли Вас тринардик с четырёхугольными окошечками или нет?
Владислав Редюхин ( Пользователь )
(Роберт Юрьевич Федосеев @ 15.07.2008, 03:00) <{POST_SNAPBACK}>
Устроит ли Вас тринардик с четырёхугольными окошечками или нет?


Вы подменили вопрос, Робеот Юрьевич, - я же спорил с Андреем Юрьевичем о том, существует ли ТРИ ардидик с треугольными окошечками и судя по тому, что Вы уклоняетесь от прямого ответа - НЕ СУЩЕСТВУЕТ, и я выиграл. Андрей Юрьевич, - готовьте бутылку коньяка при первой же встрече.

Оставляя за пределами обсуждения все, что связано с ДЕШ и т.д., как каносной на мой взгляд сущностью, явояющейся придумкой и чистой выдумкой самого автора, в которой сам бинаодик Федосеева не нуждается, не могу не остановиться на следующих даух Ваших утверждениях, тесно связпнных с радостной вестью об отутствии триардика на топологическом КОНСТРУКТЕ ТРИАДА.

1. Есть архимедова геометрия. К ней относятся эвклидова геометрия. в эвклидовой геометрии: квадратах, прямоугольниках, треугольниках, шестиугольниках и пр. и пр. 2. В неархимедовой геометрии нет этих самых перечисленных выше фигур.


Убирая наносную мистику "неархимедовой гелметрии", которой Вы её ещачем-то окуцтываете, зояц сказать, что это просто-напросто "еваная" геомертия на некпорядоченных топологичесуй множествах. И примеры её каждый из нас тысячи раз видел - это диаграммы и штрих-коды на товарах. Бинардик - ролсто слелующий шаг в этом направлении - логический предикат уже не первого, а второго порядка. Щели (прорези) Федосеева позволяют бинардику как ПУСТОЙ РАМКЕ целостно упорядочивать множества на локальной ПРЯМОУГОЛЬНОЙ области. И только... И ни одним бананом больше, как говорит, Сергкй Михайлович Возчиков. Но и это очень много для человеческого сознания свободного человека со свободой воли.

Неархимедова геометрия имеет замечательные свойства. Р-адический шар состоит из конечного числа шаров меньшего радиуса, при этом нет пустот между меньшими шарами. В отличие от шаров в обычном эвклидовом пространстве, когда нельзя составить шар из конечного числа шаров меньшего радиуса так, чтобы не было пустот. Это свойство неархимедовой геометрии очень важно, т.к. оно означает, что здесь имеется естественная иерархическая структура. Имеется в виду, что меньшие шары строго подчинены большему шару. Р-адическими числами дело не ограничивается, и
И. Воловичем был предложен общий принцип инвариантности фундаментальных физических законов относительно замены числового поля. Замечательные результаты в теории вероятностей и даже в психологии и теории сознания получены в работах А.Хренникова и его сотрудников в Международном центре математического моделирования в Швеции с использованием р-адического анализа.
3. Не знаю, перейдём ли мы когда-нибудь к изучению УСТРОЙСТВА ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО СОЗНАНИЯ.

Уже давно перешли, Роберт Юрьевич. Как только начали говорить о дискретности и квантовых компьютерах. Переход МОНАДЫ к ДИАДЕ, и далее к ТРИАДЕ, ТЕТРАДЕ м ПЕНТАДЕ сознания осуществляетчя скачком. Как и в частном случает от окошечка к окошечку замечательного механического бинардика Федосеева, который можно подержать в руках..

Здесь, возможно, уместно попытаться ответить еще на один вопрос из числа тех, которые обозначены в начале беседы. Атом — это нечто простое, неделимое. Можно ли говорить о том, что существуют некие элементарные атомы мысли, сознания, дальше которых оно не делится? Ответ может показаться парадоксальным: да, такие атомы сознания существуют, это — натуральные числа. Числа 1,2,3,… и являются атомами сознания (впрочем, истинно неделимыми являются простые числа). Здесь нужно иметь в виду, что понятие натурального числа является обманчиво простым. Нужно различать пять, скажем, конкретных предметов, и абстрактное понятие числа 5. Изучая свойства натуральных чисел, мы изучаем свойства атомов сознания.

Можно говорить о классических атомах, а можно и о квантовых.

Квантовая теория сознания

Еще Нильс Бор предложил, что некоторые квантово-механические представления, в частности принцип дополнительности, могут быть использованы в психологии.

Почему не достаточно классических моделей сознания?

Есть общий ответ — потому, что современная физическая картина мира — квантовая. Нам нужно объяснить, каким образом сознание вписывается в эту картину мира.Есть и более конкретные причины, почему было бы интересно развить квантовую теорию сознания. Квантовые представления позволяют подойти к ответу на вопросы :


  • · где находится сознание?
  • · как объяснить существование свободы воли?
  • · единство сознания.
  • · доминантность или несовместимость одной мысли (чувства) над другими
Роберт Федосеев ( Пользователь )
(Редюхин Владислав Иванович @ 15.07.2008, 07:19) <{POST_SNAPBACK}>
Вы подменили вопрос, Робеот Юрьевич, - я же спорил с Андреем Юрьевичем о том, существует ли ТРИ ардидик с треугольными окошечками и судя по тому, что Вы уклоняетесь от прямого ответа - НЕ СУЩЕСТВУЕТ, и я выиграл. Андрей Юрьевич, - готовьте бутылку коньяка при первой же встрече.

Оставляя за пределами обсуждения все, что связано с ДЕШ и т.д., как каносной на мой взгляд сущностью, явояющейся придумкой и чистой выдумкой самого автора, в которой сам бинаодик Федосеева не нуждается, не могу не остановиться на следующих даух Ваших утверждениях, тесно связпнных с радостной вестью об отутствии триардика на топологическом КОНСТРУКТЕ ТРИАДА.
Убирая наносную мистику "неархимедовой гелметрии", которой Вы её ещачем-то окуцтываете, зояц сказать, что это просто-напросто "еваная" геомертия на некпорядоченных топологичесуй множествах. И примеры её каждый из нас тысячи раз видел - это диаграммы и штрих-коды на товарах. Бинардик - ролсто слелующий шаг в этом направлении - логический предикат уже не первого, а второго порядка. Щели (прорези) Федосеева позволяют бинардику как ПУСТОЙ РАМКЕ целостно упорядочивать множества на локальной ПРЯМОУГОЛЬНОЙ области. И только... И ни одним бананом больше, как говорит, Сергкй Михайлович Возчиков. Но и это очень много для человеческого сознания свободного человека со свободой воли.

Неархимедова геометрия имеет замечательные свойства. Р-адический шар состоит из конечного числа шаров меньшего радиуса, при этом нет пустот между меньшими шарами. В отличие от шаров в обычном эвклидовом пространстве, когда нельзя составить шар из конечного числа шаров меньшего радиуса так, чтобы не было пустот. Это свойство неархимедовой геометрии очень важно, т.к. оно означает, что здесь имеется естественная иерархическая структура. Имеется в виду, что меньшие шары строго подчинены большему шару. Р-адическими числами дело не ограничивается, и
И. Воловичем был предложен общий принцип инвариантности фундаментальных физических законов относительно замены числового поля. Замечательные результаты в теории вероятностей и даже в психологии и теории сознания получены в работах А.Хренникова и его сотрудников в Международном центре математического моделирования в Швеции с использованием р-адического анализа.

Уже давно перешли, Роберт Юрьевич. Как только начали говорить о дискретности и квантовых компьютерах. Переход МОНАДЫ к ДИАДЕ, и далее к ТРИАДЕ, ТЕТРАДЕ м ПЕНТАДЕ сознания осуществляетчя скачком. Как и в частном случает от окошечка к окошечку замечательного механического бинардика Федосеева, который можно подержать в руках..

Здесь, возможно, уместно попытаться ответить еще на один вопрос из числа тех, которые обозначены в начале беседы. Атом — это нечто простое, неделимое. Можно ли говорить о том, что существуют некие элементарные атомы мысли, сознания, дальше которых оно не делится? Ответ может показаться парадоксальным: да, такие атомы сознания существуют, это — натуральные числа. Числа 1,2,3,… и являются атомами сознания (впрочем, истинно неделимыми являются простые числа). Здесь нужно иметь в виду, что понятие натурального числа является обманчиво простым. Нужно различать пять, скажем, конкретных предметов, и абстрактное понятие числа 5. Изучая свойства натуральных чисел, мы изучаем свойства атомов сознания.

Можно говорить о классических атомах, а можно и о квантовых.

Квантовая теория сознания

Еще Нильс Бор предложил, что некоторые квантово-механические представления, в частности принцип дополнительности, могут быть использованы в психологии.

Почему не достаточно классических моделей сознания?

Есть общий ответ — потому, что современная физическая картина мира — квантовая. Нам нужно объяснить, каким образом сознание вписывается в эту картину мира.Есть и более конкретные причины, почему было бы интересно развить квантовую теорию сознания. Квантовые представления позволяют подойти к ответу на вопросы :
  • · где находится сознание?
  • · как объяснить существование свободы воли?
  • · единство сознания.
  • · доминантность или несовместимость одной мысли (чувства) над другими


Дорогой Владислав Иванович!

Я вынужден подробно ответить на Ваши инсинуации (не обижайтесь – шутка).

Сократ – мне друг, но ИСТИНА дороже.

1. Я Ваш Вопрос не подменил. Наоборот, я написал, что СУЩЕСТВУЕТ ТРИНАРДИК С ЛЮБОЙ КОНФИГУРАЦИЕЙ ОКОШЕЧЕК. Так что не пить Вам ни шампанского, ни коньяка.

2. Это Вы, Владислав Иванович, уклоняетесь от обсуждения, «оставляя за пределами обсуждения все, что связано с ДЕШ и т.д.».

3. «Придумкой» или «чистой выдумкой» автора является ВСЁ, что идёт от ЛЮБОГО автора, включая Ваши «инсинуации».

4. Следующий Ваш абзац – это о бананах? Или о чём?:
«Убирая наносную мистику "неархимедовой гелметрии", которой Вы её ещачем-то окуцтываете, зояц сказать, что это просто-напросто "еваная" геомертия на некпорядоченных топологичесуй множествах. И примеры её каждый из нас тысячи раз видел - это диаграммы и штрих-коды на товарах. Бинардик - ролсто слелующий шаг в этом направлении - логический предикат уже не первого, а второго порядка. Щели (прорези) Федосеева позволяют бинардику как ПУСТОЙ РАМКЕ целостно упорядочивать множества на локальной ПРЯМОУГОЛЬНОЙ области. И только... И ни одним бананом больше, как говорит, Сергкй Михайлович Возчиков. Но и это очень много для человеческого сознания свободного человека со свободой воли».

5. Ваша же цитата из передачи Гордона опровергает то, что Вы пишете выше (см. п.4)
Цитата:
«Неархимедова геометрия имеет замечательные свойства. Р-адический шар состоит из конечного числа шаров меньшего радиуса, при этом нет пустот между меньшими шарами. В отличие от шаров в обычном эвклидовом пространстве, когда нельзя составить шар из конечного числа шаров меньшего радиуса так, чтобы не было пустот. Это свойство неархимедовой геометрии очень важно, т.к. оно означает, что здесь имеется естественная иерархическая структура. Имеется в виду, что меньшие шары строго подчинены большему шару. Р-адическими числами дело не ограничивается, и
И. Воловичем был предложен общий принцип инвариантности фундаментальных физических законов относительно замены числового поля. Замечательные результаты в теории вероятностей и даже в психологии и теории сознания получены в работах А.Хренникова и его сотрудников в Международном центре математического моделирования в Швеции с использованием р-адического анализа».

6. Подходы Воловича и Хренникова к изучению сознания – это не изучение УСТРОЙСТВА человеческого сознания. Эти подходы остаются пока только подходами, хотя сами по себе интересны и я их заметил ещё с первой предачи по ТВ. Но это еще не изучение УСТРОЙСТВА, а только общие идеи, хотя, я считаю, полезные идеи. Что толку причитать, что человеческое сознание непознаваемо. Надо начать познавать.
Но Ваш, Владислав Иванович, ВОСТОРГ по поводу этих подходов отнюдь не перечеркивает мои идеи: МСКФ, дешкомпьютер, дешграммную письменность и т.д., включая ДЕШИФРАТОРНУЮ ТЕХНОЛОГИЮ В ЦЕЛОМ.

7. Ещё и ещё раз повторяю, что моё предложение не сводится к механическому бинардику. Моё предложение – это ДЕШИФРАТОРНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ, КАК НАУКА с её основами: МСКФ, дешкомпьютеры, дешграммная визуальная многозначная логика, дешграммная письменность (программирование для компьютеров и дешкомпьютеров на естественном языке) и др.

8. Вы может быть, думаете, дорогой Владислав Иванович, что чем ПРЕЗРИТЕЛЬНЕЙ ВЫ отзовётесь о ДЕШИФРАТОРНОЙ ТЕХНОЛОГИИ с разработанным мной её новым понятийным аппаратом, тем будете более убедительным? Но есть правило: «Юпитер – ты сердишься, значит, ты не прав».

9. По поводу «теорий» сознания. Никаких теорий, настоящих теорий сознания, удовлетворяющих минимальным требованиям к теориям, ПОКА не существует.

10. По этому поводу есть известный анекдот из кинофильма «Доживём до понедельника». Главный герой (в исполнении Тихонова) и его мать (в исполнении уважаемой актрисы Жизневой) смотрят телепередачу, в которой какой-то профессор говорит примерно следующее: - А далее мы перейдём к объяснению феномена сознания.
Так мать героя после этого иронически замечает: - Неужели объяснит?
И, действительно, передача на этом заканчивается к разочарованию, я думаю, миллионов телезрителей.

11. Так и Вы обещаете объяснить сознание с помощью какого-то воображаемого Вами механического бинардика Федосеева, но при этом игнорируете ГЛАВНОЕ: НОВЫЕ БАЗОВЫЕ ЗНАНИЯ ВСЕОБЩЕГО ЗНАЧЕНИЯ ДЛЯ НАУКИ, ТЕХНИКИ, ПРОИЗВОДСТВА И ПРИМЕНЕНИЯ (в частности, в процессах обучения): МСКФ, дешкомпьютеры, дешграммную визуальную многозначную логику, дешграммную письменность, новые системы счисления, представляемые в виде дешграмм, программирование для компьютеров и дешкомпьютеров на естественном языке, дешворд, дешарт, дешки и др. дешидеи и дешустройства.

12. Таким темам, как:
«Квантовые представления позволяют подойти к ответу на вопросы :
• • где находится сознание?
• • как объяснить существование свободы воли?
• • единство сознания.
• • доминантность или несовместимость одной мысли (чувства) над другими»
и тому подобным темам, конечно, не место в контексте вопросов, которые мы здесь обсуждаем.
13. Действительно, если Вы, дорогой Владислав Иванович, хотите получить ответ на свой вопрос: существует ли тринардик, то Вы должны корректно поставить этот вопрос, используя предложенный мной понятийный аппарат.

14. Например, я могу сформулировать Ваш вопрос следующим образом:

«Покажите наглядно в виде идеи, чертежа и/или конструкции устройство Тринардика, аналогичное бинардику (который, как известно, предназначен для работы с двоичными переменными). Тринардик должен быть предназначен для работы с ТРОИЧНЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ. Возьмём для примера четыре троичные переменные, но покажем, что можно взять и большее число троичных переменных. То есть, необходимо показать (и доказать, что такие тринардики могут быть нарисованы или реально изготовлены, например, из бумаги или пластмассы).

При этом особое требование персонально от Владислава Ивановича: окошки тринардика должны выглядеть, как треугольники. Возможно ли это?»

15. Владислав Иванович, вот такую формулировку вопроса я приемлю. Если Вы хотите уточнить эту формулировку, милости прошу это сделать. Но при этом не надо привлекать к обсуждению этого задания ни квантовую теорию, ни «башни» Федотова, ни какие-либо ещё посторонние, по-моему, вещи.

16. Я надеюсь, что наше обсуждение будет проходить по правилам спора, изложенным в теории Поварнова, которых я стараюсь придерживаться. Без подмены тезисов, без голословных обвинений (или завуалированных обвинений в невежестве), даже если эти обвинения прикрыты просто перечислениями известных из литературы и др. источников соображениями знаменитых и уважаемых, и авторитетных, и т.п. авторов. Принимаются во внимание только доводы по существу, не выходящие за пределы рассматриваемого вопроса, не зависимо от прошлых заслуг авторов доводов. Например, Эйнштейн получил всего лишь несколько десятков патентов, а я получил несколько сотен, но это же не означает, что Эйнштейн ошибался в каком-нибудь конкретном вопросе, хотя он, действительно, мог ошибиться, так как сущность человека и состоит в том, чтобы ошибаться и исправлять ошибки, если хватает духу и срока жизни.

Желаю здоровья и прошу прощения, если был недостаточно толерантен.
Павел Максименко ( Пользователь )
(Роберт Юрьевич Федосеев @ 15.07.2008, 12:14) <{POST_SNAPBACK}>
Но есть правило: «Юпитер – ты сердишься, значит, ты не прав».


Роберт Юрьевич, прошу прощения, что влезаю, но - разве возможно ТАК подменять терминологию? Приведённая Вами цитата не есть правило, а есть афоризм. Надеюсь, разницу, между правилом и афоризмом объяснять не нужно :-)
Подобные "оговорки" сводят на "нет" все Ваши пространные рассуждения - слишком уж вольно Вы обращаетесь со словами.

Прошу простить за "наезд" - ничего личного :-)
Владислав Редюхин ( Пользователь )
(Роберт Юрьевич Федосеев @ 15.07.2008, 12:14) <{POST_SNAPBACK}>
Дорогой Владислав Иванович!
Я вынужден подробно ответить на Ваши инсинуации (не обижайтесь – шутка).
Сократ – мне друг, но ИСТИНА дороже.
2. Это Вы, Владислав Иванович, уклоняетесь от обсуждения, «оставляя за пределами обсуждения все, что связано с ДЕШ и т.д.».
3. «Придумкой» или «чистой выдумкой» автора является ВСЁ, что идёт от ЛЮБОГО автора, включая Ваши «инсинуации».

Роберт Юрьевич, дорогой, ну, не хочется время зря терять, - мало его у меня. Ну, не обрашайтесь ко мне с апологетикой ДЕШ, если не хотите услышать в ответ - ЧУШЬ. Я же не за весь мир говорю, а высказываю свое сугубо ЛИЧНОЕ мнение. Но высказываю его убежденно и аргументировано, как мне кажется. Наряду с любовью к бинардику Федосеева и нежностью к самому изобретателю Федосееву. Поэтому - "не чешите гондурас - он сам отпадет". tongue.gif
5. Ваша же цитата из передачи Гордона опровергает то, что Вы пишете выше (см. п.4)
Цитата:
«Неархимедова геометрия имеет замечательные свойства. Р-адический шар состоит из конечного числа шаров меньшего радиуса, при этом нет пустот между меньшими шарами. В отличие от шаров в обычном эвклидовом пространстве, когда нельзя составить шар из конечного числа шаров меньшего радиуса так, чтобы не было пустот. Это свойство неархимедовой геометрии очень важно, т.к. оно означает, что здесь имеется естественная иерархическая структура. Имеется в виду, что меньшие шары строго подчинены большему шару. Р-адическими числами дело не ограничивается, и
И. Воловичем был предложен общий принцип инвариантности фундаментальных физических законов относительно замены числового поля. Замечательные результаты в теории вероятностей и даже в психологии и теории сознания получены в работах А.Хренникова и его сотрудников в Международном центре математического моделирования в Швеции с использованием
р-адического анализа».

Ничуть не противоречит, Роберт Юрьевич....Бинардик - это плоская неархимедова, но целостная "проекция" гиперкуба со всеми матрешечными закономерностями для кубов, что и для шаров И для диаграмм, кстати, если каждый столбик рисовать не рядом, как обычно, а внутри прелыдущего столбика. Как сделано в окошечках BPWina. Многоместный предикат.
6. Подходы Воловича и Хренникова к изучению сознания – это не изучение УСТРОЙСТВА человеческого сознания. Эти подходы остаются пока только подходами, хотя сами по себе интересны и я их заметил ещё с первой предачи по ТВ. Но это еще не изучение УСТРОЙСТВА, а только общие идеи, хотя, я считаю, полезные идеи. Что толку причитать, что человеческое сознание непознаваемо. Надо начать познавать.

У нас в Вами отличается картинка мировадения, Роберт Юрьевич. Для меня мир сознания, мир коммуцникации и мир объективных вещей - это три ипостаси голографически самоподобной Вселенной. А поэтому замечательный бинардик и прорези Федосеева в нем для меня это чередование "полос" идеального и материального, сознающее объемную голографическую интерференционную картину мира человека. Я же объективный идеалист... Хоть и физик-теоретик, знающий и про супер-симметрию, и про тороидные поля, и про квантоаые точки, которые вот-вот получат в ЦЕРНе в Швейцарии ... А заполучат, возможно, изменение всемирного человеческого сознания до ноосферы... И такое может быть....
12. Таким темам, как:
«Квантовые представления позволяют подойти к ответу на вопросы :
• • где находится сознание?
• • как объяснить существование свободы воли?
• • единство сознания.
• • доминантность или несовместимость одной мысли (чувства) над другими»
и тому подобным темам, конечно, не место в контексте вопросов, которые мы здесь обсуждаем
.

Чтобы глубоко видеть, - надо высоко летать... Я игнорирую ДЕШ, Вы игнорируете эти вопросы.... Хотя оба мы смотрим на бинардик Федосеева, а видим его по-разному... Свободные субъекты со свободой воли... Нормально... Оба же мы с Вами уверены, что бинардик Федосеева нужен детям, учителям и родителям. Договоримся...
14. Например, я могу сформулировать Ваш вопрос следующим образом:
«Покажите наглядно в виде идеи, чертежа и/или конструкции устройство Тринардика, аналогичное бинардику (который, как известно, предназначен для работы с двоичными переменными). Тринардик должен быть предназначен для работы с ТРОИЧНЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ. Возьмём для примера четыре троичные переменные, но покажем, что можно взять и большее число троичных переменных. То есть, необходимо показать (и доказать, что такие тринардики могут быть нарисованы или реально изготовлены, например, из бумаги или пластмассы).
При этом особое требование персонально от Владислава Ивановича: окошки тринардика должны выглядеть, как треугольники. Возможно ли это?»
15. Владислав Иванович, вот такую формулировку вопроса я приемлю. Если Вы хотите уточнить эту формулировку, милости прошу это сделать
.

Да, техническое задание, на которое я не осмеливался, выглядело бы именено так. Сделайте это, если возможно. уважаемый Роберт Юрьевич.
Желаю здоровья и прошу прощения, если был недостаточно толерантен.

Вы как всегда корректны сверх всяческих похвал. В отличие от ВИРа. Извините, если что. Только от большой любви.

footer logo © Образ–Центр, 2020. 12+