Что такое Язык Образов

Обычно говорят, что человек в экстремальных ситуациях действует на уровне спинного мозга, автоматически, но это касается только простых двигательных рефлексов. На самом деле мы в подобных ситуациях так же мыслим, но на более древнем языке, данном нам от природы. Да вербальное общение многое нам дало, прежде всего, для организации взаимодействия друг с другом, но манипуляции словами не основа построения разума, а лишь внешнее его проявление. Язык Образов разработан на основе образного восприятия мира, не зависящего от символов и слов, описывающих признаки, предметы и действия на том или ином естественном языке. Это больше чем язык программирования, это среда для моделирования окружения, объектов и действий.

Язык Образов и Квадрологика основаны на взаимосвязи материальных объектов и действий окружающего мира, а также нематериальных Сущностей между собой, посредством разложения их на Признаки. К примеру, возьмём Признак враждебности: большая часть действий врага может принести индивиду вред, а соответственно действия друга должны пойти ему на пользу. Прочие знакомые и незнакомые индивиды могут равнозначно, как нанести вред, так и принести пользу, но незнакомых объектов стоит остерегаться, так как любой из них может оказаться врагом. Любую характеристику (Признак) индивида (предполагаемого врага, друга или просто прохожего) можно также упрощённо представить в трёх состояниях, или иначе отметить как неизвестно. К примеру, люди различаются по темпераменту: шустрый, расторопный и тормозной (или неизвестно какой он там), в особых случаях есть возможность применять коэффициенты, когда это настолько необходимо. Сильной стороной системы является использование коэффициента достоверности, на пример, описаний Образов на естественных языках.

Обучение логически вытекает из возможности оценить неизвестный объект на основе качественных параметров (эмоциональной оценки) и сравнивая с известными, заложенными изначально в базу знаний нематериальными Сущностями, объектами и действиями. Сложнее обучить новому качественному параметру, если нельзя сравнить его с другими. К примеру, для ребёнка предательство пустой звук, пока он не прочувствует это на своём опыте, так впрочем, с большинством нематериальных Сущностей. Здесь на помощь приходит возможность использование признаков, придающих эмоциональную окраску Образам и коллекциям. С изучением материальных объектов и параметров всё намного проще, к примеру, горячий-тёплый-холодный, мягкий-тугой-твёрдый. Так же дело обстоит и с обучением новым навыкам, на основе суммы некоторых базовых действий и абстракций.

СИМ (или в перспективе КИР), система управления автономным подвижным объектом или гибкой автоматической производственной линией, любой интеллектуальный агент будет строиться на основе образного моделирования мира. В данном случае оно не противопоставляется математическому моделированию, но заменяет сложные математические модели, соотношениями на основе признаков. Самым базовым уровнем построения системы является набор признаков, на сколько бы не было простым её применение, на этом уровне должно быть учтено всё что нужно (и не нужно, на первый взгляд). Признаки являются основой для построения всех остальных элементов системы. Наиболее близкой аналогией можно считать органы чувств высших животных и человека, вернее то, что они могут уловить, плюс наши с вами отношения к тем или иным Образам их эмоциональной окраской.

Мяч, он круглый, маленький и лёгкий (не липкий). Можно его взять в руки и бросить, а также можно пнуть ногой, в то же время, вместо мяча может оказаться любой другой подобный предмет, к которому можно применить аналогичные действия. И предметы, и действия в отдельности – эти Образы имеют признаки, по этим признакам можно найти все действия, что можно совершить с предметом, или, наоборот, к каким предметам можно применить определённое действие. Дополнительно у каждого действия, имеются условия, в зависимости, к примеру, от расстояния до мяча, к нему ещё нужно подойти, если он далеко, таким образом, возможна автоматическая генерация алгоритма, в соответствии с условиями воздействия на объект или группу объектов. Аналогично, при возникновении определённых потребностей, система сможет оценить доступные ей предметы и действия, смоделировав возможные результаты, выбрать алгоритм воздействия на окружение, для удовлетворения этих потребностей. В итоге, нет необходимости заранее прописывать, что можно делать с тем или иным объектом, программируя интеллектуальный агент. По сути это и есть основа создания адаптационных алгоритмов, любой новый объект или действие могут быть связанны теми или иными признаками или наоборот, такой взаимосвязи может не быть. Помимо того, что непосредственно база объектов и действий, не просто пополняема извне, но система, под управлением Языка Образов, может самостоятельно генерировать новые сложные объекты и действия, исходя из неполной информации об окружении, варьируя признаки и моделируя взаимодействия объектов между собой.

Признаки Образов делятся на постоянные, обычно определяющие основные особенности Образа, принадлежность его к различным группам и на переменные, обычно описывающие текущее состояние данного Образа в определённой Коллекции, в определённый момент времени. Интеллектуальный агент также является сложным Образом и частью Коллекции ближайшего окружения, может воздействовать на объекты своей Коллекции прямо или опосредовано, а возможно и объекты других Коллекций. Основным уровнем Языка Образов является множество простых и сложных Образов, обычных объектов и действий, которые уже сами по себе существуют, если просто собрать все возможные комбинации признаков, достаточно только найти аналогию в реальном мире и описать эти Образы выражениями естественного языка, отражающими их смысл. Сложные объекты и действия состоят соответственно из набора простых. Нематериальные сущности – это продукт анализа различных групп признаков, объектов и действий.

Любой материальный объект и любое конкретное действие не существуют сами по себе, а входят в состав сложных динамических Образов – Коллекций, эти образования, по сути, представляют собой микромодели окружения, в которых Образы взаимодействуют. В Языке Образов понятия «сложный Образ» и «Коллекция» отличаются внутренней и внешней динамикой. В Коллекции высокоразвита внутренняя динамика, а внешнее взаимодействие, чаще всего скрыто. В сложном Образе наоборот, внутренние взаимодействия маскируются, а в некоторых случаях блокируются специально событийными триггерами. К примеру, животное это сложный образ, в котором присутствуют внутренние процессы жизнедеятельности организма, но их внешнее проявление, во многих случаях незначительно, в то же время само животное может быть очень подвижно. В качестве природного примера Коллекции можно привести любой небольшой водоём, его границы мало изменчивы, перемещение в пространстве вообще маловероятно, а внутренняя динамика может быть весьма насыщена.

Коллекции Образов составляют собой модели, отображающие реальное или вымышленное окружение, в пределах которого объекты могут взаимодействовать друг с другом. Действия, оказываемые на объекты, могут быть как локальными, когда источник воздействия находится в данной Коллекции и воздействует только на объекты данной Коллекции (такое действие может быть многосторонним). Так же действия могут быть глобальными, источник воздействия может находиться вне данной Коллекции (из другой или Коллекции более высокого уровня, в которую данная Коллекция входит) и его воздействие будет односторонне, как правило. Глобальное воздействие, в виде исключения, так же может исходить из Коллекции низшего уровня и проникать на уровни выше. Коллекции строятся на основе заранее запрограммированных и сформированных в процессе обучения шаблонов. Информация о наличии и взаимодействии объектов в реальном мире поступает посредством имеющихся в распоряжении интеллектуального агента систем машинного зрения и слуха, других средств ориентации и распознавания. Так же информация может поступать из компьютерной сети или от людей в письменной (устной) форме. Так же от людей может поступать информация о вымышленных Коллекциях и сама мыслящая машина сможет создавать Коллекции для моделирования будущего взаимодействия разных объектов или анализа подобного взаимодействия в прошлом.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *