Category: технологии

Category was added automatically. Read all entries about "технологии".

2019
  • ailev

Глубокое лингвистоидное обучение или опять про скрипку Энгельбарта

Пример нейролингвистического анализа одной минуты речи Donald Trump (https://youtu.be/_aFo_BV-UzI):

Основной вывод ролика: речь Трампа удивительно проста, понятна четвероклассникам. У остальных кандидатов в президенты речь понятна только старшеклассникам.

Тем не менее, у всех кандидатов в президенты сложность обсуждаемых проблем явно выходит за рамки средней школы.

Интересно было бы иметь раздельные метрики сложности формы и содержания. В инженерии сложность делят на essential (неустранимая сложность, которую нельзя убрать предложением конструкции/design получше) и accidental (сложность, которая привносится плохой формой выражения -- плохим проектированием, http://c2.com/cgi/wiki?AccidentalComplexity).

Если мы берём глубинную структуру языка (понимая её не по Хомскому, а как кодируемая в языковой модели нашей нейросети на глубинных её слоях, низком уровне абстракции), то в ней содержится essential сложность.

Её выражение в поверхностной модели (понимая её не по Хомскому, а как кодируемую в языковой модели нашей нейросети в поверхностных слоях -- на высоком уровне абстракции, оформляющееся уже в словах и предложениях) привносит accidental сложность.

Accidental сложность нужно удавливать, предлагая хорошую лингвистическую форму, сохраняющую содержание с его essential неустранимой уже дальше без потери смысла сложностью. Эта лингвистическая форма может быть поделена на две части:
-- то, что не требует пересоздания языка и изменения убеждений. Сегодня уже можно представить какую-то программу улучшения коммуникации, которая будет "переводить с русского на русский" (в том числе проводить понятизацию -- http://ailev.livejournal.com/631742.html, разве что инструментарий этой работы я бы полностью поменял, ведь сегодня уже есть нейролингвистическая работа в искусственных нейронных сетях).
-- то, что требует обновления языка и изменения убеждений (см. дискуссию в http://c2.com/cgi/wiki?EssentialDifficulty). Это творение нового языка и просвещение окружающих. Мне кажется, что это тоже может быть предметом нейролингвистической работы.

Вообще, нейролингвистика "не по Хомскому" становится базисной, к ней возвращается исконное значение "нейро" (мокрая нейросеть в голове человека) и многие тексты NLP (neurolinguistic programming) с их "глубинными" и "поверхностными" структурами можно читать и сегодня. Хотя и будут всякие мелкие проблемы с пониманием всех этих "пунктуаций", которые остались в текстах Гриндера.

Ну, и в этом новом понимании нейролингвистики я бы говорил про нейролингвистическое обучение (NLL), хотя слово "лингвистика" после этого существенно сужает предметную область. Если раньше "всё есть текст" (т.е. невербальная коммуникация была тоже текстом, с пунктуацией его структуры-синтаксиса и мультимодальными словами-предложениями, т.е. языкоидами), то парадигма обучения не требует обязательного представления мультимодального восприятия как лингвистического с синтаксисом, семантикой, прагматикой. Синтаксиса там по факту нет, хотя семантика и прагматика пока в обсуждении остаются.

Глубокое лингвистоидное (не лингвистическое, но на лингвистическое похоже) обучение, работает с мультимодальными языкоидами. Deep learning как раз ведь и означает обучение в глубокой нейроструктуре, так что "нейро" становится избыточным и относится теперь и к мокрым нейронным сеткам, и к сухим.

Можно теперь вернуться к начальным строкам и заметить, что я тут только что сильно усложнил язык, внёс accidental complexity со всем этим новоязом. С другой стороны, как ещё выразить новое содержание, как не новыми словами, не породив для нового содержания новый, компактно выражающий его язык? Не переводя кажущуюся essential complexity в accidental complexity использованием этого нового языка, а затем убирая эту accidental complexity? Ведь все инженеры так делают!

Цена этого -- замена инструментария, переучивание наших мокрых нейронных сетей на новый язык, который мы тут в openmeta сейчас придумываем, модифицируя старинный (70-е годы прошлого века! сорок лет назад!) язык нейролингвистического программирования под новые научные и инженерные реалии.

И тут мы опять возвращаемся к проблеме мотивации усиления человеческих способностей, проблеме "скрипки Энгельбарта" (http://ailev.livejournal.com/1158826.html): со скрипкой музицировать лучше, чем без скрипки, но никто не хочет учиться играть на скрипке! На точном языке киберпсихической инженерии обсуждать киберпсихику лучше, но никто не хочет учиться новому языку!
2019
  • ailev

Доклад "Инженерия психики"

Я собираюсь выступить на тему инженерии психики на конференции "Ясный ум" 28 февраля 2016г. -- http://crystal-mind.ru/ (ежели чего, промо-код 2016 даёт там скидку 20% на билеты "стандарт" -- мне этот код сообщили, как докладчику, ежели кто захочет туда попасть).

К этому выступлению я подготовил слайды (http://www.slideshare.net/ailev/ss-58654585):


Я сделал там несколько новых маленьких шагов:
-- чётче прописал выход в инженерию от текущего ремесленничества
-- указал на CPS Framework как пример задания нового типа объектов в инженерии
-- намекнул на особость терминологии жизненного цикла (в сравнении с другими инженериями) и привёл пару других инженерий, где тоже "плохая модульность" и нет поэтому классической интеграции сборкой из частей
-- ввёл критерий для употребимости типовой архитектуры психики для обсуждения интересов в условиях появления машинного интеллекта (активного экзокортекса) и дальше нейровеба, киборгизации тела и прочих чудес происходящего сегодня в сфере технологий
-- предположил, что воля, бессознательное, сознание, тело, экзокортекс и экзотело это всё-таки компоненты, а не модули. Мы обсуждаем на них "как работает", а не "из чего и как сделать". Раньше я склонялся к тому, что это модули и обсуждать там нужно интерфейсы, а не связи. Хотя, конечно, часто в технике компоненты и модули соотносятся друг с другом как 1:1
-- наметил платформенный стек (от частей личности/психогомункулюсов в прикладном слое, через собственно "психику" как операционную платформу, к субстрату как физиологической/технической платформе
-- наметил какой-то Roadmap с вопросами, на которые нужно отвечать, и проблемами, которые нужно решать.

Я понимаю, что без подробного рассказа все эти слайды невнятны и малопонятны, но всё одно публикую их заранее -- до конференции ещё пара дней, вдруг я что-то важное упустил, а мне тут подскажут?

UPDATE: в фейсбуке маленькая дискуссия тут https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10206517722835878 и тут https://www.facebook.com/photo.php?fbid=10153227887166784&set=a.10150210308441784.317711.711006783&type=3&comment_id=10153228906926784&comment_tracking=%7B%22tn%22%3A%22R0%22%7D
П

Хайтек - конспирологии пост... :

Оригинал взят у kanchukov_sa в Хайтек - конспирологии пост... :
Оригинал взят у ur_2222 в Хайтек - конспирологии пост... :
На днях проверил кое-какую неафишируемую технологию интернет-шпионажа практически, на себе...Похоже, получилось.

По слухам, США развернули сервис (сикрет) чтения надписей на фото в интернетах. В научно-статистических и прочих целях...А народ-то и не в курсе, что мониторят фотки по текстам на них...Я поставил практический эксперимент по теме.

Судя по попаданию в топ этих фоток - сервис работает в глобальном масштабе, цепляя даже провинциальные фото... :

Read more...Collapse )
П

Дрессировщики роботов, учите навыки паттернования двигательной активности

Оригинал взят у ailev в Роботов теперь не программируют, а дрессируютRead more...Collapse )


Например, как научить робота двухпальцевым захватом правильно брать игрушки неправильной формы? Как научить его определять место "оптимального захвата" для игрушек произвольной формы -- от водяных пистолетиков до мячиков, от ёлочек до кукол? Программировать такое слишком долго и трудно. Но можно заставить робота хватать уж как придётся, и поощрять за каждую не выскользнувшую из захвата игрушку. Через примерно 50тыс. попыток (сегодняшние роботы тупы, они медленно учатся) наслаждаться тем, что игрушки прекратили выскальзывать! Конечно, это 700 часов дрессировки. Но это не 700 часов труда программиста (и ещё непонятно, сможет ли программист решить такую задачу. Я вот не уверен, что сможет. Точнее, уверен, что не сможет -- ни за 700 часов, ни за 7тыс. часов).
Read more...Collapse )
П

Биологическая Обратная Связь (4) Коллективный БОС-нейроинтерфейс

Оригинал взят у metanymous в Биологическая Обратная Связь (4) Коллективный БОС-нейроинтерфейс
http://metapractice.livejournal.com/458193.html
НейроинтерфейсCollapse )

Из истории того как Алиса училась отождествляться в Боба.Collapse )

Продаю бесплатно идею для желающих экспериментировать с самым настоящим коллективным интерфейсом мозг-мозг. За счёт БОС:
--пусть два/N субъектов ведут содержательное общение
--пусть эти субъекты подключены каждый к своей многопараметрической БОС
--на общем для них интерфейсе они наблюдают свои собственные показания БОС одновременно
--между делом общения они стараются уровнять свои показатели БОС среди других показателей
…в результате при пересечении критического порога (количество вовлечённых в БОС показателей, умноженное на качество уравнивания индивидуальных/групповых показателей) произойдет:
--попарный/групповой эффект взаимного чтения мыслей либо
--произойдет более полное «взаимопревращение». Ежели, кому-то для каких-то благородных целей оно необходимо.

PUSH

Инженерия психики

…в новую версию учебника как специализированные примеры кроме инженерии предприятия (enterprise engineering -- в текущей версии уже сделано), программной инженерии, инженерии психики (это должно было бы быть в openmeta, но сил никаких плотно заняться этим сейчас нет) нужно включить ещё и инженерию машинного обучения с акцентом на искусственные нейронные сети (http://ailev.livejournal.com/1205999.html, http://ailev.livejournal.com/1207563.html и там особенно ссылки на работы Léon Bottou) -- всё это островостребованные предметы.
http://ailev.livejournal.com/1227127.html


Пятичастная модель психики и психическая инженерия
http://openmeta.livejournal.com/211234.html


2019
  • ailev

Распознавание эмоций автоматизировано и вышло на рынок

Моделирование в смысле классического НЛП (с точностью, что мы говорим пока не о метамоделировании -- создании новых видов моделей, а о моделировании: создании модели по известной метамодели) не человеком, а компьютером пошло в массы (ибо Microsoft -- это уже "массы"): http://blogs.microsoft.com/next/2015/11/11/happy-sad-angry-this-microsoft-tool-recognizes-emotions-in-pictures/

Эмоции из аудио, кстати, давно продаются: http://www.beyondverbal.com/, научных работ типа http://arxiv.org/abs/1503.01800 (EmoNets: Multimodal deep learning approaches for emotion recognition in video), хотя точность распознавания там и не блещет, но я думаю, что по сравнению с не очень обученными людьми (то есть нас с вами) не всё окажется плохо. Обычно за пару лет нейронные сетки, если этим занялись какие-то команды, достигают сверхчеловеческих результатов.

Моделированием занялись не-психологи. Дальше всё будет быстро-быстро. Базовые эмоции на фотографиях -- это только верхушка формирующегося айсберга. Там будут и не эмоции, и видео. Какие-нибудь "ключи доступа" очень легко проверить (чем прекратить дурацкие пустопорожние дискуссии) и либо забыть о них, либо начать использовать в работе -- рутинно и без длительного тренинга на их распознавание. Ибо в каких-нибудь очках дополненной реальности все эти "стратегии" будут в буквальном смысле слова "написаны на лбу" у тех, кто их применяет. Технология уже доступна сегодня даже для любителей (самое дорогое в этой технологии -- это данные для обучения алгоритма, этих данных нужно реально много), поток новостей по технологии (это deep learning) идёт тут: http://vk.com/deeplearning
теперь

Интерфейсы "интересов": (а) поведение (б) сенсорный опыт (в) вербальные ценности

http://ailev.livejournal.com/1218884.html

Вот несколько тем, вокруг которых крутятся мои мысли последних дней (интересно было бы прочитать этот списочек года через три):

-- интересы (concerns) и работа с ними через что-нибудь типа word2vec (https://code.google.com/p/word2vec/). Что такое concerns онтологически (чем это не domains, и почему они могут быть interests, drivers и т.д.. Какие с ними операции возможны? Какие классификации? Откуда они берутся и куда уходят? Как соотносятся со стейкхолдерами? С позициями? С ролями?). Алгебра интересов (как это принято в word embeddings -- http://gavagai.se/blog/2015/09/30/a-brief-history-of-word-embeddings/), выявление интересов по высказываниям стейкхолдеров -- тут вполне может быть много deep learning.


Read more...Collapse )


http://nlp-ftf-ftf.livejournal.com/26834.html

17-18 апреля в Москве. Тренинг-семинар по авторской методике О.Г. Бахтиярова «ТРИАДА».

Система "Триада" знакомит с базовым набором психонетических психотехник, направленных на пробуждение волевой активности, выявление и развитие скрытых резервов сознания.

Система включает в себя методы пробуждения и активизации воли (волевая медитация), управление вниманием и восприятием (деконцентрация и работа с не-формами), управление внутренними и внешними процессами и предлагает три типа методов работы с сознанием:

Read more...Collapse )

2019
  • ailev

Третий проход по определению целей ОпенМета

Второй проход по определению целей ОпенМета был 5 февраля 2004 года, прошло ровно 20 месяцев. Жизнь опять поменялась, и требуется откорректировать цели ОпенМеты и, соответственно, средства их достижения.

Первая цель ОпенМеты была определена крайне расплывчато: создать Третий Код НЛП, чтобы пройти за пределы классического и Нового Кода. В результате было а) относительно бессистемно насыпано множество самых разных моделек и б) подтверждено, что Третий Код будет включать в себя классический и новый коды так же, как новый код включает в себя классический код. Нужен был какой-то язык, который позволял бы инкорпорировать в ОпенМету самые разные модельки без потери целостности и преодолеть зацикленность ОпенМеты на крайне важном, но однобоком бихевиористском взгляде на мир. После некоторых поисков Брайен ван Дер Хорст подкинул идею использовать интегральный подход Кена Уилбера, как средство соотнесения непрерывно генерируемых в экспериментах ОпенМеты и подбираемых из литературы моделек разного уровня. Интегральный подход с одной стороны базировался на идее развития человека, а с другой стороны имел солидное философское основание и классификационные схемы, которые позволяли организовывать контекст для многочисленных "кандидатов в разрабатываемые модели".

Второй проход уже базировался на идее, что ОпенМета -- это наука и образовательная практика о развитии Человека (http://www.livejournal.com/community/openmeta/38604.html). Увы, амбициозно сформулированный критерий образовательной практики ОпенМеты "успех проекта определится тем, сколько фамилий наших выпускников окажется в энциклопедиях" оказался недостижим ввиду того, что образовательной практики никак не получалось, получалось только некоторое количество исследовательской практики и тренинга некоторых умений, неочевидно связанных затем с попаданием в энциклопедии. Поток сырья для будущего моделирования продолжался, гора моделей ОпенМеты для потенциальной разработки росла нерассортированной (ввиду отсутствия критериев сортировки), попытка научиться писать ДлинныеТексты окончилась неудачей, а изо всех возможных экселенсов моделировался коммуникационный и только. Интегральный подход оказался хорош для вписывания ОпенМеты в культурный и философский контекст, но не давал никаких критериев, как планировать работу.

Рабочие модели НЛП дают огромное количество приемов, как организовать работу бессознательного. Бессознательное всем хорошо, но оно плохо планирует и ставит приоритеты. ОпенМета все это время трансовала, ее коллектив бессознательных в биокомпьютинге генерировал, генерировал, генерировал, без плана и четко обозначенных целей. Нагенерирована была чертова туча великолепных текстов, в которых сейчас почти невозможно разобраться. 367 человек на сейчас наблюдают, что в ОпенМете происходит. Не происходит ничего, хотя время от времени от ОпенМеты отпочковываются более узкие проекты (new_code, metapractice самые крупные из них).

Нужны рациональные (левополушарные, сознательные) методики, которые позволили бы разгрести завалы и двинуться вперед. В условиях, когда слишком много направлений, куда можно было бы двинуться и слишком много дел, которые интересненько было бы сделать, нужен систематический (ладно -- системный!) подход, который позволил бы не делать лишнего. Например, важно иметь не столько максимально обширные списки потенциально полезных моделей (чем они длинней, тем более оказываются бесполезными), сколько сведение этого списка до минимального, позволяющего достичь установленных целей. Так, "какими моделями мне нужно овладеть, чтобы поднялись мои шансы попасть в энциклопедию?" -- и тут же выяснится, что число этих моделей в разы и разы меньше, чем помянуто в http://www.livejournal.com/community/openmeta/37584.html. Главный вопрос сейчас -- как сделать деятельность целесообразной (согласованной с целями) и минимальной.

Для этого нужно выполнить следующие шаги:

0. Установить цель ОпенМеты и определить показатели, которые позволят отслеживать движение к цели. Если корабль не знает, куда плывет, никакой ветер не будет ему попутным.

1. Разобраться, какова причина (ограничение) порождает огромное количество нежелательных явлений (следствий ограничения), наблюдаемых в ОпенМете при движении к цели. Глупо устранять следствия по одному: нужно устранить ограничение -- или подладиться под него, если оно неустранимо. Это уберет или существенно смягчит все возможные нежелательные следствия. Нужно иметь согласие комьюнити по поводу того, что найдена настоящая причина большинства бед

2. Какая идея могла бы устранить ограничение? Нужно ее найти и обосновать, почему от воплощения этой идеи действительно улучшатся показатели, показывающие продвижение к цели. Нужно написать план, как воплотить эту идею.

3. Теперь нужно честно найти нежелательные эффекты, которые вызовет воплощение этой идеи. Ибо иногда лекарство хуже болезни. Нужно спланировать действия, которые не допустят появления этих нежелательных явлений.

4. Теперь нужно понять, что мешает воплотить планы в жизнь. И запланировать мероприятия, убирающие эти препятствия.

5. Представить все мероприятия по пп.2, 3, 4 в виде сетевого графика (ибо последовательность выполнения работ важна) и выполнить ресурсное планирование.

На этом этапе появляется План, выполнение которого а) должно продвинуть нас к цели, б) не даст негативных эффектов, в) не будет сопряжено с непреодолимыми препятствиями, г) будет понятно по ресурсам.

Самое интересное, что приведенная последовательность действий поддерживается некоторой технологией, которая неплохо работает на практике. Эта технология преодоления ограничений на пути к цели называется по-простецки -- thinking processes (TP), МыслительныеПроцессы (МП). Изобрел ее Элияху Голдратт и описал в книжке "Дело не в везенье". Пример работы этой технологии на примере спасения производства приведен в книжке "Цель", ее целиком и фрагменты других русскоязычных материалы на эту тему можно найти тут: http://zhurnal.lib.ru/s/stepenko_a_o. Увы, в этих уже имеющихся в Сети материалах нет самого интересного: технологии мышления, которая позволяет организовать интуицию, как об этом пишет Голдратт. Организовать интуицию -- это как раз то, чего не хватает ОпенМете. Организовать интуицию -- это как раз то, чего не хватает каждому неглупому человеку. Увы, наша интуиция генерирует целый фонтан идей, догадок, планов, которым совершенно невозможно следовать в силу их обилия. Поэтому мы сейчас сканируем "Дело не в везенье" и ряд других книжек, в которых (опять же, на примере задач организации промышленного производства) описаны технологии организации интуиции. И эти книжки нам придется включить в МинимальноеЧтиво.

Самое удивительное, что эта технология также позволяет организовать коммуникацию в коллективе стремящихся к цели -- ибо самое необходимое для содержательной коммуникации имплицитное знание (интуицию) превращает в эксплицитное.

Я уже пару месяцев с изумлением наблюдаю, что эта технология работает.

Ну, а дальше -- эту модель можно применить не только к развитию ОпенМеты. Эту модель можно применить и к развитию человека. Действительно, 1. имейте цель развития, установите показатели, которые позволят вам отслеживать приближение к цели, 2. Найдите ограничение, которое вас не пускает развиваться и от которого происходит максимальное число нежелательных для вас последствий, не пускающих к достижению цели. Спланируйте, как избавиться от ограничения. 3. Поймите, какие негативные эффекты могут быть от этих ваших действий и простройте дополнительные действия, которые позволят избавиться от этих негативных эффектов. 4. Поймите, какие у вас есть препятствия на вашем пути, и спланируйте, что нужно сделать для обхода препятствий. 5. Прикиньте последовательность исполнения всех этих действий и потребные ресурсы. 6. Выполните план (т.е. сделайте шаг развития, шаг Пути). Голдратт требует, чтобы его ученики выполнили для себя эти шаги, используя МыслительныеПроцессы. Мета, везде мета.

Организация интуиции, не более. Энергия бессознательного (интуиции) сознательно фокусируется и направляется в мирных целях. ОпенМета всяко и разно работала с интуицией, в том числе интуитивно направляя интуцию на организацию самой себя. Мета, что тут сказать. Интересным было бы попробовать интериоризировать приведенный цикл Шага на ПутиПостоянныхУлучшений (или Шага на ПутиРазвития -- как вам больше нравится). Голдратт и его ученики говорят, что это довольно легко интериоризируется и каждый шаг начинает выполняться естественно. КПД деятельности растет в разы и разы -- за счет того, что не делается огромное число дел, не ведущих к цели.

Итак, я предлагаю третий проход по определению целей ОпенМета сделать нулевым шагом на пути постоянных улучшений по приведенному алгоритму. Впрочем, МыслительныеПроцессы -- это никакой не алгоритм. Это просто здравый смысл. Фишка тут в том, чтобы его использовать, ему следовать, и не поддаваться соблазнам, которые услужливо генерирует Бессознательное. Конечно, спасибо Бессознательному за его творчество, но мы сознательно поможем ему генерировать не обильные, но нужные результаты и не в любой последовательности, а в нужной. Какой критерий нужности? Критерий приближения к цели.

Я не гарантирую, что описанная в этом постинге работа пойдет быстро. Но -- судя по тем чудесам, которые я уже пару месяцев наблюдаю вокруг себя от применения техник Голдратта -- работа а) пойдет и б) даст результаты. ОпенМета продолжается.