- •Глава 1. Саморазрушающиеся информационные структуры 13
- •Глава 2. Самовозрождающиеся информационные структуры 27
- •Глава 3. Алгоритмы самозарождения знания (опыт построения практической системы) 30
- •Вопрос 1. Можно ли для каждой информационной самообучающейся системы предложить такую стратегию обучения («жизни»), которая переведет абсолютно невидимый для нее факт в разряд тривиальных?
- •Самозарождающиеся и разрушающиеся структуры
- •Г.Л.Олди
- •Глава 1. Саморазрушающиеся информационные структуры
- •Н.Ф. Федоров
- •1.1. Исчисление высказываний и гибель формул
- •А.С.Пушкии
- •1.2. Обучение через уничтожение (саморазрушающиеся нейросети)
- •Ф.Ницше
- •1.3. Жизнь как плата за обучение
- •Глава 2. Самовозрождающиеся информационные структуры
- •2.1. Обучение через рождение (самозарождающиеся нейросети)
- •2.2. Жизнь как неизбежность
- •Глава 3. Алгоритмы самозарождения знания (опыт построения практической системы)
- •3.1. Жизненная сила элемента
- •3.2. Человечество как ср-сеть
- •3.3. Проблема останова для человека
- •3.4. Пример познания через рождение и гибель
- •3.5. Обучение без учителя
- •Глава 4. Эвм, ср-сети и эмоции как
- •Глава 5. Возможности самозарождающихся и разрушающихся структур
- •Информационное оружие и проблема алгоритмической неразрешимости перспективности для информационных самообучающихся систем
- •Глава 6(1). «Информационная война» в материалах прессы
- •Глава 7(2). Информационная война как целенаправленное информационное воздействие информационных систем
- •Глава 8(3). Проблема выигрыша информационной войны в человеческом обществе
- •Глава 9(4). Обучение как процесс информационного воздействия (толкование теорем о возможностях р-,ср-сетей )
- •Глава 10(5). Приемы информационного воздействия
- •Глава 11(6). Проблема начала информационной войны
- •Глава 12(7). Типовая стратегия информационной войны
- •Глава 13(8). Последствия информационной войны
- •Глава 14(9). Источники цели или кто дергает за веревочку.
- •Самоуничтожение как неотъемлемое свойство самообучаемой системы
- •Глава 15(1). Проблема бессмертья информационных систем
- •Программирование осуществляют входные данные.
- •Глава 16(2). Распространение информационных волн в социальном пространстве
- •Глава 17(3). Психические программы самоуничтожения
- •Глава 18(4). Самоуничтожение в мире программного обеспечения
- •Глава 19(5). Самоуничтожение цивилизаций
- •Проблема невидимости
- •Глава 20(1). Информационные угрозы
- •20(1 ).1. Явные угрозы
- •20(1).2. Защита от явных угроз
- •Глава 21(2). Понятие скрытой угрозы
- •Глава 22 (3). Уровень суггестивных шумов
- •Глава 23 (4). Генерация скрытых программ
- •Глава 24 (5). Моделирование процесса целеобразования
- •24 (5).1. Пространство целей как множество знаний суггестивной угрозы
- •24 (5).2. Проблема невидимости
- •Часть 1. Можно ли для каждой информационной самообучающейся системы предложить такую стратегию обучения («жизни»), которая переведет абсолютно невидимый факт в разряд тривиальных?
- •Суггестия и безопасность
- •Глава 25. Признаки информационного поражения 138
- •Глава 26. Защита от скрытых угроз 141
- •Глава 27. Суггестия и безопасность 158
- •Глава 28. Хроника одной информационной войны 169
- •Глава 25 (1). Признаки информационного поражения
- •Глава 26 (2). Защита от скрытых угроз
- •26 (2).1. Понятие информационной мишени
- •26(2).2. Логика вопросов и защита от них
- •26 (2).3. Выявление скрытых образований
- •26 (2).5. Защита информации в защищенной системе
- •Глава 27 (3). Суггестия и безопасность
- •27 (3).1. Управление суггестивным шумом
- •27.2 «Структура магии» и проблема останова
- •27 (3).3. Убийство целей как задача системы безопасности
- •Глава 28 (4). Хроника одной информационной войны
- •Проектирование знания
- •Глава 29 (1). Прогнозирование поведения информационных систем
- •Глава 30(2). Текущее знание как структура процесса
- •Глава 31 (3). Мир подобных структур
- •Глава 32 (4). Преобразование структур
- •Глава 33 (5). Хаос в принятии решения
- •Глава 34 (6). Устойчивость знания
- •Глава 35 (7). Проблема проектирования устойчивых информационных систем
- •35 (7).1. Эволюция знания
- •35 (7).2. Возможности системы через возможности по преобразованию ее структуры
- •35 (7).3. Постановка задачи на проектирование структуры информационной системы
- •Глава 36 (8). О том, что осталось за кадром или по чуть-чуть обо всем
- •Часть 1. Можно ли для каждой информационной самообучающейся системы предложить такую стратегию обучения («жизни»), которая переведет абсолютно невидимый факт в разряд тривиальных.
3.5. Обучение без учителя
Пусть головы моей рука твоя коснется
И ты сотрешь меня со списка бытия,
Но пред моим судом, покуда сердце бьется.
Мы силы равные, и торжествую я.
Еще ты каждый миг моей покорна воле,
Ты тень у ног моих, безличный призрак ты;
Покуда я дышу — ты мысль моя, не более
Игрушка шаткая тоскующей мечты.
А.А.Фет
В предыдущих разделах был рассмотрен процесс обучения системы с учителем. В то время, когда на вход системы окружающая среда оказывала воздействие значениями входных переменных х и у, учитель, предъявлял на выход значение z. При этом процесс обучения по каждому обучающему набору (x,y,z) состоял из двух этапов:
1) уничтожение нейронов, которое происходило, если возникающее напряжение превышало жизненную силу нейронов;
2) рождение нейронов, способных выполнить операцию d, исходя из требования минимизации целевой функции
min(z—d(x,y))2 .
d
В результате, учитывая, что d может принимать значения только из некоторого фиксированного множества значений, минимизация целевой функции по d осуществлялась путем простейшего перебора.
Теперь рассмотрим ситуацию, которая может возникнуть при отсутствии учителя у системы. Отсутствие учителя предполагает, что значение z не определено. Когда выходной результат не известен, система может предположить следующее:
1) правильный ответ — это отсутствие ответа, т.е. ответа не должно быть вообще;
2) правильный ответ выходит за возможности системы и поэтому его не должно быть;
3) ответ принадлежит к множеству выходных значений системы.
Получается, что при отсутствии учителя система должна минимизировать целевую функцию уже по двум параметрам (z и d):
min (z — d(x,y))2 .
d,z
Безусловно, что, если возможное z принадлежит к множеству выходных значений системы, то минимизация только по z является более привлекательной, так как не требует от системы именно в данный момент никакой дополнительной внутренней перестройки. Правда, при этом неизвестно, как этот ответ из серии «сказал— не подумал» в дальнейшем отзовется на судьбе системы.
Исследуем процесс обучения без учителя для СР-сетей, исходя из следующих начальных волюнтаристических предположений:
1) система обучена на некоторой обучающей выборке, т.е. количестве элементов СР-сети больше ноля;
2) на вход поступают значения, с которыми в процессе обучения система не сталкивалась;
3) получаемый выходной результат выходит из диапазона значений, в рамках которого работает система. Образно говоря, «сказать хочется, а слов нет».
Какие возможны в данной ситуации варианты поведения системы?
Вариант 1
1. Признать полученный результат неверным.
2. В качестве выходного результата определить действие «ничего не делать» или пустое (нулевое) значение, которое всегда принадлежит множеств выходных значений.
3. Осуществить процесс обучения (разрушение и генерацию нейронов) для поступивших входных значений и выходного значения, определенного в п. 2. Таким образом, система самостоятельно от неизвестной ей схем] «обучение без учителя» переходит к известной схеме «обучение с учителем».
Вариант 2
1. Признать полученный результат неверным.
2. В качестве выходного результата определить значение, наиболее близкое к полученному результату, но принадлежащее множеству допустимых для выходного результата значений.
3. Осуществить процесс обучения (разрушение и генерацию нейронов для поступивших входных значений и выходного значения, определенно в п.2.
Вариант 3
1. Признать полученный результат правильным. Невозможность его реализации объяснить несовершенством системы по генерации соответствующих выходных значений. Например, система неспособна мгновенно взлететь в небо или закопаться в землю. Но другого решения не искать, а попытаться реализовать полученное путем изменения собственных «физических» возможностей или путем разрушения ограничений на диапазон выходных значений.
Вариант 4
1. Признать полученный результат правильным. Невозможность его реализации объяснить несовершенством системы, ее неспособностью к генерации соответствующих выходных значений.
2. Выработать такой выходной результат, который, изменяя окружающую среду, позволял бы избежать в дальнейшем поступления на вход подобных входных значений.
3. Осуществить процесс обучения (разрушение и генерацию нейронов) для поступивших входных значений и выходного значения, определенного в п.2.
Что интересно, выбор того или иного варианта поведения системы во многом определяет черты ее характера, если, конечно, проводя аналогию с живым существом, можно это назвать чертами характера, например:
смирение— присущая системе ориентация в большей степени на первый вариант поведения; упрямство— ориентация на третий вариант и т.п. Таким образом информационная система начинает приобретать индивидуальность.