Этакий ликбез для тех, кто хочет понять, как оно работает.
Во-первых, конечно о той модели мозга, на которую Zettelkasten похож более всего…
Был в советское время такой Киевский институт кибернетики. И работал там великий человек - кардиолог Н.М.Амосов. Для любого человека, интересующегося проблемами искусственного интеллекта, его книги обязательны для чтения. Их можно условно разделить на две группы:
- отдельные популярные брошюры по сложным системам,
- описание работ, проведенных в его лаборатории:
- Искусственный разум, 1969 - общие идеи первого этапа работ;
- Автоматы и разумное поведение, 1973 - работы, проведенные на первом этапе;
- Алгоритмы разума, 1979 - общие идеи второго (неосуществленного) этапа работ.
Если не устраивает модель Амосова, можно рассмотреть модель Марвина Минского.
- Фреймы для представления знаний. 1979
Я ее выложил в своей “Тайной библиотеке программирования” (но было бы крайне самонадеянно рассчитывать, что кто-то туда заглянет).
Разные варианты заставить компьютер поумнеть по-человечески рассматривались в рамках проекта ЭВМ 5-го поколения (загнувшегося в конце прошлого века). Некоторые итоги успели подвести японцы (вообще-то это 10-томник, но у нас вышли только 4 тома):
-
- Осуга С. Обработка знаний, 1989
-
- Представление и обработка знаний, 1989
-
- Приобретение знаний, 1989
-
- Амамия М., Танака Ю. Архитектура ЭВМ и искусственный интеллект, 1993
Полуфантастика о воспроизведении мозга в железе:
Игорь Росоховатский и Анатолий Стогний:
- КД - кибернетический двойник, 1975
- Двойник конструктора Васильченко, 1979
Вот только у Н.Амосова ровно минимум две модели мозга описаны. )
Крайне глупо рассказывать о том, что выложил, и не давать ссылку на выложенное, и еще и смеяться над теми, кто туда не заглянет.
1 лайк
Вообще то ЭВМ 5го поколения есть во множестве смартфонов, выпущенных после 2018 года. Сейчас об этом термине немного подзабыли - но факт есть факт.
Бедным японцам в районе 1990-91 годов устроили экономическую Хиросиму. С той поры развитие у них еле теплится и в четко определенных рамках. Технологическое лидерство у них перехватили корейцы и сейчас подтянулись китайцы.
Уже упоминали
- Гецов Г. Работа с книгой: рациональные приемы. 1984
Его статьи публиковались в “Науке и Жизни”, откуда я их и выложил у себя. На мой взгляд они интереснее книги, т.к. там больше внимания уделяется “оконечным устройствам” Zettelkasten, плюс есть и рецепты, присланные читателям.
Вроде уже упоминавшегося:
Спасибо. Кроме Гецова никого больше не знал. Однако вопрос, насколько актуальны их работы. Тот же Гецов сильно отстает от современенного представления о картотеке.
Там приведены “вечные” алгоритмы. Вопрос их актуальности - к тому, кто их будет реализовывать в “железе”.
Они не относятся непосредственно к Zettelkasten и существенно устарели. Книги по ИИ написаны до или в Зиму ИИ и отражают устаревшие представления. Тот же ИИ прошел уже две итерации и развивается быстро в ином направлении.
С точки зрения литературы, Zettelkasten представляет собой “книгу”, разбитую на куски, с облегченным доступом от одного куска ко всем связанным. Тут речь, видимо, должна идти не о том, что “новые книги” лучше “старых”, а в том, что и старые были достаточно “усвояемы мозгом”.
Впрочем, если Вы хотите дефирамбов гипертексту, см. (в т.ч. у меня) лекцию Умберто Эко на экономическом факультете МГУ 20.05.1998.
Но тут возникает вопрос, на куски какого размера нужно делить книгу, чтобы получить самый правильный Zettelkasten. Какую (связующую или логическую) часть книги нужно заменить ссылками и алгоритмами поиска?
Теоретический ответ - любую. Есть пара известных теорем Клода Шеннона (статья Универсальная Машина Тьюринга с двумя внутренними состояниями, сб. Автоматы, 1956). Они гласят, что любую Машину Тьюринга можно заменить машиной у которой только два состояния (т.е. все инструкции по чтению входной информационной ленты лежат на самой ленте) и/или машиной, имеющей алфавит ленты только из двух символов (т.е. инструкция машины жестко знает, как читать нолики и единицы на ленте). Т.е. на одном концы шкалы думающих устройств - книга, в которой “алгоритмы” автора проиллюстрированы единственным “прогоном”, с заданными им “исходными” и “результатами”, а на другом - честная компьютерная программа, в которой автор разрешает читателю самому запускать “алгоритмы”. Какой-то оптимальной середины нет.
Есть ли книги по связи Zettelksten с ИИ? Тем более, с современным ИИ? Нет. Просто потому, что “современный ИИ” - это фикция. Посмотрим на историю вопроса.
В 40-х годах прошлого века рождалась кибернетика, предложившая искать сходство машин и живых организмов. Очевидно, пришли к идее использовать нейронные сети и стали думать, куда и в каком виде присобачить их к машинам (еще не вычислительным(!)). Т.к. этим делом занялись не IT-шники, а вполне себе математики, то попутно был положен предел использования этих самых сетей.
- Уоррен С. Мак-Каллок и Вальтер Питтс. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности (1943, перевод в сб. Автоматы, 1956).
- С.К.Клини. Представление событий в нервных сетях и конечных автоматах (1951, перевод - там же).
И тут вылез Винер (пардон, я это точно уже цитировал). В своей “Кибернетике” он раскрыл секрет:
Г-н Питтс был тогда основательно знаком с математической логикой и нейрофизиологией, но не имел случая сколько-нибудь близко соприкасаться с техникой. В частности, он не был знаком с работой д-ра Шеннона и недостаточно ясно представлял себе возможности электроники. Он очень заинтересовался, когда я показал ему образцы современных вакуумных ламп и объяснил, что они являются идеальным средством для реализации в металле эквивалентов рассматриваемых им нейронных сетей и систем. С этого времени нам стало ясно, что сверхбыстрая вычислительная машина, поскольку вся она строится на последовательном соединении переключательных устройств, является идеальной моделью для решения задач, возникающих при изучении нервной системы. Возбуждение нейронов по принципу “все или ничего” в точности подобно однократному выбору, производимому при определении разряда двоичного числа; а двоичная система счисления уже признавалась не одним из нас за наиболее удовлетворительную основу для проектирования вычислительных машин. Синапс есть не что иное, как механизм, определяющий, будет ли некоторая комбинация выходных сигналов от данных предыдущих элементов служить подходящим стимулом для возбуждения следующего элемента или нет; тем самым синапс в точности подобен устройствам вычислительной машины. Наконец, проблема объяснения природы и разновидностей памяти у животных находит параллель в задаче создания искусственных органов памяти для машин.
Т.е. ЭВМ - это и есть настоящий ИИ. Просто мы так и не научились его разумно использовать.
Время от времени о нейронных сетях вспоминали:
- A.Г.Ивахненко, B.Г.Лапа. Кибернетические предсказывающие устройства (1965, о глубоком обучении)
- М.Минский. Персептроны (1969, немного холодной воды на головы “сетевиков”)
(Если лень разбирать формулы, можете отследить развитие этих идей по рубрике “Занимательный компьютер” в переводном журнале "В мире науки, можете посмотреть в приложении к моим заметкам).
Более того, забыв о том, что ЭВМ и так уже умные, их попытались чисто формально сделать еще умнее. Упоминавшиеся выше машины “пятого поколения”, но страдали этим недолго.
А как же “современные успехи”? Просто современное железо позволяет решить многие простые задачи чисто “китайскими методами”.
Где же искать смысл Zettelkasten? (Был бы злым, отправил бы читать “Философию случая” Станислава Лема). Нигде. Это просто карточки с текстом, которые мы раскладываем в виде пасьянса.
Кстати, о картах и смыслах.
Элузис:
Игра придумана Робертом Эбботом и описана Мартином Гарднером: “Математические головоломки и развлечения”, М., Мир, 1971.
В элузис можно играть, когда соберется не меньше трех игроков. Для игры берут обычную колоду игральных карт. Играющие сдают карты по очереди. Тот, кто должен сдавать карты, выполнив свою функцию, в дальнейшей игре активного участия не принимает и выступает лишь в роли наблюдателя или арбитра. Последнюю карту кладут посреди стола вверх картинкой. Для того чтобы никто из игроков не оказался обделенным и не получил меньше карт, чем другие, сдающий должен заранее подготовить колоду, изъяв из нее в случае необходимости лишние карты. Изъятые из колоды карты сдающий откладывает в сторону, не показывая их играющим.
После того как все карты сданы и первая карта, образуя начало ряда, положена на свое место, сдающий втайне от остальных игроков задумывает правило, которого нужно придерживаться при выкладке карт в продолжение ряда. (Пример простого правила: “Если верхняя карта в ряду красной масти, пойдите черной, и, наоборот, на черную масть надо класть красную”.) Автор правила выступает в роли природы, или, если угодно “всемогущего бога”. Задуманное правило сдававший карты записывает на отдельном листке бумаги и, сложив его, откладывает в сторону. Эту нужно для того, чтобы по окончании игры ее участники могли убедится в том, что “арбитр” во время игры не менял своего правила и не нарушал постоянства закона природы. Цель игры для каждого активного участника заключается в том, чтобы избавиться от как можно большего числа карт.
На первом этапе активные игроки по очереди предлагают одну из своих карт для продолжения ряда, а арбитр, либо соглашается ее добавить, если карта удовлетворяет закону, либо заставляет игрока положить эту карту рубашкой вниз перед собой. После того, как все карты перепробованы, производится подсчет очков сдающего. Арбитр получает
[Общее-Число-Ошибочных-Карт - Число-Ошибочных-Карт-Лучшего-Игрока * Число-Игроков]
очков.
На втором этапе игроки пытаются продолжить цепочку, используя свои ошибочные карты. Игра заканчивается, когда кто-нибудь из них сдаст все свои карты, либо когда тот, кто сдавал карты, увидит, что задуманное правило не позволяет продолжать игру. Каждый активный игрок получает
[Общее-Число-Ошибочных-Карт - Число-Ошибочных-Карт-Игрока * Число-Игроков]
очков (0, если получилось отрицательное число). Сдавший больше всех карт, получает еще премию в 6 очков. Если таких игроков несколько, премия делится между ними поровну.
Zettelkasten - это примерно то же самое, но в игре с “природой”.
1 лайк