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知能研究スレ


1 :2016/04/14 〜 最終レス :2020/05/15
このスレの目的は
抽象的な単語である知能を具体的な単語に分解して
分類や定義などをしていって知能の全体像を
大まかにイメージできるようになる
みたいな感じです

イメージできるようになれば人工知能や人工生命
などについて議論しやすくなるのではと思って立ててみました

2 :
例えば

知能の機能だと思う単語
認識 記憶 思考 制御
理解 学習

知能の機能の働きだと思う単語
評価 判断 選択 決断
計算 予測 推測 連想
調査 計画 分析 推理

機能や働き以外に
知能に関係あると思う単語
情報 言語 感情 意識
道具 作成 使用 
無意識 欲 イメージ

こんな感じで

適当に思いついた単語を
個人的な感覚で割り当てたので
分類が合っているか分かりません

こんな感じで個人的にでいいので
分解や分類していければいいなと思います

3 :
機能の種類

認識
視覚認識 聴覚認識 嗅覚認識 味覚認識
触覚認識 感情認識 思考認識 意味認識
画像認識 映像認識 音声認識 文字認識
パターン認識

記憶
短期記憶 長期記憶 意味記憶 感覚記憶
作業記憶 直後記憶 技能記憶 連合記憶
潜在記憶 手続き記憶 陳述性記憶
非陳述性記憶 プライミング記憶 エピソード記憶

思考
論理的思考 抽象的思考 具体的思考 受容的思考
集中的思考 拡散的思考 転換的思考 表現的思考
映像思考

制御
動作制御 感情制御 思考制御

理解
比喩的理解 分析的理解

学習
強化学習 深層学習 機械学習
教師あり学習 過学習

ネットでざっと調べたものや
単語を適当に組み合わせたもの

4 :
知能は回路と動作
回路と動作の研究
回路の知識を作って学習すれば
知能が使いやすくなり知能が高くなる?
知能の高さ=回路の質と量と使い方による
知能の高さの表現は動作で示す

認識は 回路を作成?
記憶は 回路を記憶 保持
思考は 回路を想起 使用 操作 複合回路の作成 評価 など

回路数が増えれば複雑になる
有限の機能
保持 作成 組み合わせによって
汎用性 無限性 を持つ

要するに
知能は複雑な回路と動作を形成できる構造体
って感じかって思ったけどどうかな?

5 :
構造体という考えには同意
意識的なものと無意識的なものに沸けてみて

6 :
>>5試みたけど分けれなかった

知能系 感情系 意識系 身体系

知能系
認識 記憶 学習 理解 思考 制御

感情系
感情 欲 思い 考え 気質 好み 気分 性格 人格
エス 自我 超自我 

意識系
無意識 自律的
前意識
意識 想像 イメージ

身体系
身体

価値 評価 判断 選択

身体系は命令によって制御できる系?
意識的に動かせる系? 随意系 不随意系

形成系 先天的 後天的
先天形成 後天形成

部分的に意識可能系
意識不可能系

7 :
制御系
無意識的制御 自律系 不随意系
意識的制御 随意系

無意識が作成した?
思い 考え など浮かんだものを認識
浮かんだものを認識している状態=意識?

思考で操作や制御できるのが意識系?

自律的に動くもの 無意識的に動くもの
意識的に動かせるもの

知能で制御 可能 不可能

オート リモート
自動 手動
手動可能系 手動不可能系

大体?基本?無意識で何らかの作用によって意識できる状態になる?
空腹の認識 眠い
閾値を超えると意識される?

こんな感じで見事に迷子になった

8 :
なぜ人間は身体を動かすんだ?
人間が身体を動かす動機はなんだろう?

9 :
活力がある時にじっとしているのも負担がかかることだからな。動物としての自然界での生存競争の中での進化の名残だよ。

10 :
>>8基本的にはホメオスタシスだと思う
あと快や不快に動作はかなり影響受けると思う
対象に対しての快や不快を示すのも個人差があるから
動機も多様的というか一つに決めれないと予想
性別 年齢 感情 欲 気質 好み 経験 目的とかも影響するだろうし

何か絶対的な動機があれば面白いね

11 :
存在する理由に 目的が あるパターン ないパターン

対象に対して
なぜ快なのか
好き 嫌い うまい まずい
快不快の決定

自分は快なのに
他人は不快

自分の決定と他人の決定との違い
自他の評価の違い

評価の変化 苦手な食べ物のが好きになったり
動機は変化する?

動機は自発性や多様性に影響?

動機の強さ 行動に強く影響
動機の種類 行動の種類

動機面白い

12 :
では、人工知能をロボットに搭載したとき、発言したり行動する動機はどんなものになるだろう?

13 :
>>12
NHKスペシャル 天使か悪魔か 羽生善治 人工知能を探るって番組では
周囲の反応を見て感情システムが変化するタイプのロボット出てたね

搭載された 感情エンジン 初期型
人間の感情を細かく分類し
感情を生み出すホルモンとの関係を図式化してそれを応用とのこと

人間の声などから感情を読み取り
周囲の状況にあわせて自分の感情を生成する機能

このタイプなら
周囲の反応次第でロボットの反応変わると思うから動機は周囲の反応かな

周囲の反応 感情の変化 動作の表現 動機の形成

というより
周囲の反応によって動機 目的 欲 とか形成されるようになるかもね

14 :
動機は後天的に形成される? 動機にも種類がある?
先天的な動機 本能
後天的な動機 目的 欲 興味 など
ていう考えが浮かんだ

考えが浮かぶ仕組みも面白そう
考えの形成 考えの認識

15 :
入力された文字列からパターン認識をするためにはどんなアルゴリズムになるだろう?

16 :
何のパターン?
パッと思いついたのだとディープラーニングが使えると思う

17 :
想像の種類を挙げてみて

18 :
種類は連想くらいしか思いつかない
想像する対象についてなら
過去 未来 現実 非現実 相手の気持ち とかかな

19 :
何の為に人工知能を作るのか
人工知能の使用目的
人工知能に何を望むのか
人工知能のどこに惹かれるのか
なぜ知能の研究をするのか
研究の為 人知を超える思考力? 生活の豊かさ?
発展 驚き 自由な時間
他に何かあるかな

20 :
全てを知る男に聞く世界の未来!前編
http://www.nico video.jp/watch/sm28995352
全てを知る男に聞く世界の未来!後編
http://www.nico video.jp/watch/sm28995518

21 :
>>16
マクロなパターンだとなにがある?

22 :
>>21
どんな仕組みか分からない 予測も難しい
ルールが分からない場合
ルールを作れば良い?

将棋や囲碁などはルールがあるからルールに沿って
手を読むことが出来る=計算ができる
ルールによってパターンが 決まる 変わる

関係 出現頻度 強化学習
出現パターン 組み合わせパターン

こんな感じが思い浮かんだけどさっぱり分かんないね

23 :
プログラミング言語のひとつでも覚えろ

ちなみにマクロなパターン表現の方法の一つである述語論理型プログラミング言語のprologがある

24 :
Pythonの方がオープンソースのネットワークにつなげやすそうな気がする。

25 :
>>22 関係思いついたから適当に投下
感覚 属性 言語

言葉は認識機能=感覚がないと生まれない?
感情や意識は感覚?

視覚属性の言葉
色 青 赤 緑
形 円形 三角形 視覚系
大きさ 大きい 小さい
動作 走る 飛ぶ 泳ぐ

聴覚属性の言葉
音 声 鳴き声 雷とか現象系

嗅覚属性の言葉
におい 食べ物系の匂い 花とか植物 タバコ

味覚属性の言葉
味 甘い 苦い 辛い 酸っぱい

触覚属性の言葉
質感 痛み 冷たい熱いとか温度系

感情属性の言葉
嬉しい 悲しい 楽しい 喜怒哀楽

思考属性の言葉
考え 計算 予測 選択

26 :
>>25の続き

振動パターン
光=電磁波 音=空気 においや味=分子
の振動の認識

思いや考えなど感情や思考?内部の状態?の認識
内部感覚?

複合的な言葉?複数の感覚を併せ持つ言葉?
思いつかない

感覚別に分類して分析したら何かパターン見つけられるかも

27 :
>>23
プログラミングは将棋と素数やろうと思って
C言語系やってみようとしたけどダメだった
あとビジュアルスタジオ2013でゲーム作ろうとしたけど
チュートリアル少し作って満足しちゃった(笑)
知能系でなんか作りたいのできたらやるかも

28 :
君がそれらの情報からパターンを見つけられたとしても、現状たいして利益はない

おそらく「知性」はパターンの学習、認識、表現ができることだと定義できる
機械学習はあらかじめ設定された枠組みのなかのパターンを学習、認識できるが、表現を人間が行っている
エキスパートシステムは自然言語や数学の認識、表現ができるが学習は人間が行っている

自然言語や数学のパターンを学習する仕組みがあればおそらく人工知能と呼べるものはできる

29 :
人工知能の種類
持つ機能の種類によって人工知能の種類が決まる?
言語や計算は学習による後天的に形成される能力?
理解力も後天的に形成される能力?
自発的に特徴を認識して学習できる機能
先天的な機能によって後天的に能力を獲得できる仕組み
学習能力によって言語能力の形成
言語能力を使って思考

>>28見て こんな感じの考えが浮かんだ
考えが浮かぶ=将棋の手が浮かぶみたいで面白い

30 :
知能=将棋だとして
このスレは
将棋の最善手を探す感じに近い
知能の最善手は見つかるのかな
1つでも定跡見つかればいいか

定跡と変化 最善手 悪手=見当はずれ
機能や能力=戦法
認識=居飛車
記憶=横歩
学習=振り飛車
理解=中飛車
思考=四間飛車
感情=手筋

組み合わせ適当だけどこんなイメージ

31 :
やっぱり機械学習はパターン表現できるなwwwwwww

32 :
>>30
何を言いたいのかわからんが、パターンが決まってるんだから完全情報ゲーム解析したって無駄だろ。
現実世界はルールが増減するんだから、AIが認識できるルールも増減できなきゃ知性とは言えない

33 :
>>32
将棋は戦法ごとに様々な変化があるように
知能も機能ごとに様々な変化が考えられる
思考について考える=四間飛車について考えると似てる
読んだ考えにも良い手や悪手が含まれる

うまく文章にできないけど要するに
将棋の手を考えているときと
知能の機能を考えているときは
なんか似ているなーという意味合いで書いた
なんか余計なこと書いちゃったかな(笑)

34 :
今日は言語の理解に挑戦してみるか

表音文字 表意文字 シニフィアン シニフィエ
イメージ 意味
文字 声
単語 文 文法
感覚 種類 部分

35 :
知能と呼べるもの? 知能に属するもの?
知能に属する単語 関係する単語

将棋なら
駒 盤 先手 後手 戦法 囲い 手筋
最善手 悪手 疑問手 禁じ手 千日手 二歩 成り
序盤 中盤 終盤 詰み 頓死 投了 長考 早指し
など

単語分類

玉 王 飛 角 金 銀 桂 香 歩 竜 馬 と
禁じ手
二歩 打ち歩詰め 連続王手の千日手 待った

単語=カード 分類=デッキ

36 :
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37 :
知能は何ができるのか 知能で何ができるのか
知能を使う 能力を使う

認識 刺激の認識 外部刺激 内部刺激
記憶 刺激の記憶
理解 刺激の解釈?

作成 使用
身体の制御 筋肉への命令
身体の制御で
文字や声を作る 能力を作る
道具を使える 物を作れる 道具を作れる
移動できる 集められる
動作で色々なものに変換できる
外部の状態変化が可能
時間 頭=知能 情報 身体 を使える

情報
言語 計算

学習
内部の状態変化

知能の場
外部 内部

38 :
舛添の隠れた政治団体 『改革国際フォーラム』 代表 舛添要一 会計責任者 吉川美鈴
http://okigogo.ti-da.net/e8737040.html

39 :
言語の理解
言語は イメージ 文字 声

質問 解答 種類
このイメージに対応する文字は? 文字で解答
このイメージに対応する声は?  声で解答
この文字に対応するイメージは? イメージで解答
この文字に対応する声は?    声で解答
この声に対応するイメージは?  イメージで解答
この声に対応する文字は?    文字で解答

質問者と同じ紐づけが解答できれば正解 正解=理解?
質問できる種類と解答できる種類は イメージ 文字 声の3種類
紐づけ=定義?

表示と非表示 表示を認識して非表示を解答
質問 この表示に対応する非表示は?
解答 その非表示はこれと表示
質問者の非表示と解答者の表示が一致すれば正解
正解=理解? 正解=定義の理解?
理解の種類
次は意味の理解 イメージの理解

>>34の発展はこんな感じになった

40 :
思考と意識

知識1+知識1=知識2 
知識1+知識2=知識3
知識の四則演算?みたいなものが思考?

物体イメージ1+動作イメージ1=物体動作イメージ1=犬が噛む
物体動作イメージ1−動作イメージ1=物体イメージ1=犬
物体イメージ1=犬 動作イメージ1=噛む

イメージ分解 物体に分解 動作に分解
イメージ構築 nイメージn+nイメージn
イメージ種類 物体イメージ 動作イメージ 色イメージ など

イメージ計算=思考? イメージ認識=意識?

41 :
なぜ犬が噛むことを知っている?

42 :
>>41なぜ知っているか どうやって知るか知ったを
なぜデータがある どうやってデータにするかしたか
とするなら
経験 認識 観察 記憶 定義 学習
とかの組み合わせじゃないかな

>>40の場合
言葉と言葉の関連性はあまり重要じゃないかな
イメージの組み合わせによって現実的にもなるし非現実的にもなる

生物+動作=生物動作 猫が走る
道具+動作=道具動作 バットを振る
天体+感情=天体感情 月が笑う

イメージの足し算=イメージの構築
イメージの引き算=イメージの分解

思考は現実的非現実的関係なくイメージを組み合わせられる
イメージの 組み合わせ 分解 構築 評価
イメージの組み合わせ=想像

組み合わせイメージの評価
現実的 非現実的

43 :
なぜイメージすることができる?

44 :
>>43
網膜から側頭葉への信号=実際に見る
前頭葉から側頭葉への信号=イメージ 想像
らしいから
なぜイメージできるかは信号と側頭葉の仕組みによるんじゃないかな

側頭葉
大脳は 前頭葉 頭頂葉 側頭葉 後頭葉に分けられる
側頭葉は 脳の後方側面を占める脳領域で
視覚や聴覚などの認知機能や記憶の中枢として知られている
とのこと

45 :
ほへー
生まれつき目が見えない人は映像をイメージ出来るんだろか

46 :
脳がそれに合わせた学習をしてないから無理だろ。

47 :
>>45
生まれつき全盲の人の夢には映像がないらしい
前頭葉で網膜レベルの信号がもし作れるならいけるかもと思ったけど
視覚野発達の感受性期の知識を取り入れるとやっぱり難しいかも
ある時期に細胞が発達しないと特定の刺激に対して反応できなくなる
そうな
生物の場合 信号とある程度発達した細胞が要るっぽいね

48 :
ほほー
じゃあ生まれつき目が見えず耳も聞こえない人のイメージはどんなものになるだろう?

49 :
質問してみないと分からないけど嗅覚味覚触覚系で形成されるんじゃないかな
点字とか手書き文字やってみると少しは分かるかも
あとは先天性全盲ろうの人に視聴覚移植できるようになってから聞くとか

50 :
ふむ
じゃあ生まれつき五感がなかったら?

51 :
自分や世界を認識できないんじゃないかな

52 :
つまり?

53 :
感覚0=イメージ0
イメージ0=認識0
こんな感じかな

54 :
刺激認識で色々自動学習できる仕組みの考え書いてみるか

刺激 認識 記憶
外部 内部
入力 出力
イメージ 文字 定義
表 番号 検索

学習 質問 解答
反応

55 :
イメージ番号表
i1からi12

文字番号表
m1からm21

i=イメージ
m=文字
t=定義

イメージ定義表
i1=子 i2=丑 i3=寅 i4=卯 i5=辰 i6=巳
i7=午 i8=未 i9=申 i10=酉 i11=戌 i12=亥

文字定義表
m1=い m2=う m3=さ m4=し m5=つ m6=と
m7=ぬ m8=ね m9=の m10=ひ m11=へ m12=ま
m13=み m14=ら m15=り m16=る m17=ゅ m18=ぎ
m19=じ m20=ず m21=び

56 :
イメージ+文字の定義表
imt1=(i1=m8+m20+m13)
imt2=(i2=m2+m4)
imt3=(i3=m6+m14)
imt4=(i4=m2+m3+m18)
imt5=(i5=m15+m17+m2)
imt6=(i6=m11+m21)
imt7=(i7=m2+m12)
imt8=(i8=m10+m5+m19)
imt9=(i9=m3+m16)
imt10=(i10=m6+m15)
imt11=(i11=m1+m7)
imt12=(i12=m1+m9+m4+m4)

57 :
番号を定義に変換
imt1=子=ねずみ
imt2=丑=うし
imt3=寅=とら
imt4=卯=うさぎ
imt5=辰=りゅう
imt6=巳=へび
imt7=午=うま
imt8=未=ひつじ
imt9=申=さる
imt10=酉=とり
imt11=戌=いぬ
imt12=亥=いのしし

58 :
限定的な外部場のイメージだけでこの量か
このままだと100レス以上使いそう
説明分もいるし文字制限もあるしもうやめとこ

59 :
考えることに疲れを感じたことはある?
あるならそれはどんなとき?

60 :
>>59
読書なら本読んでて文章読めなくなったときかな
イメージが作れなくなったり 少し前の文の読み返しが多くなる
将棋なら手が読めなくなったり ミスが多くなる
考え事ならイメージが湧かなくなったり ボーっとする
頭使ってる時はトイレやタバコを吸う間隔が短くなるんだけど
トイレやタバコの間隔が長くなれば頭が働いてないか疲れてると思う
こんな感じかな

61 :
ロックトイン状態で体を動かしたいと思う欲求と、
空を飛びたいという欲求には共通点があるだろうか?

62 :
マズローで言えば生理的欲求じゃないかな
共通点は動きたい

63 :
やっぱり動きたいって欲求は同じかなぁ
自分に身体があることを知っていて、身体がシーツに触れる感覚、身体を動かす記憶、パターン(経験)があるなら、身体を動かしたいという欲求は必然とも考えられるほど当然の欲求に思える。

64 :
>>63はロックトインの話だけど、本能的、といえば済むなw

65 :
受動的抑圧に対する回避欲求と呼ぼう!

66 :
板バグってると思ってたけどURLがバグって3ヶ月前の表示になってた
知能は定義と関数でいけるような気がしてきた
とりあえずシグモイド関数とランプ関数の知識が必要そう

67 :
ディープラーニングでも勉強するの?

68 :
ディープラーニング興味あるから必要になりそうならちゃんと勉強するかも
ディープラーニングが複雑で汎用的な学習関数としたら
単純で限定的な 認識関数 記憶関数 学習関数 思考関数 とかを作りたい感じかな
まずは一連の言語処理の流れをイメージしたい

69 :
説明なしでイメージ投下

刺激 認識 定義

風速
0=無風
1〜4=弱風
5〜9=中風
10〜14=強風 

風速0=風車の回転量0
風速1=風車の回転量1
風速5=風車の回転量5
風速10=風車の回転量10

風車の回転量0=色の黒
風車の回転量1=色の青
風車の回転量5=色の赤
風車の回転量10=色の緑

色の 文字の

無風〜強風 設定しなくてもいい
風 回転 色 じゃなくてもいい
風と回転の数値も適当でいい

風=外部刺激=光
風車=外部刺激の認識=目
風車の回転量=内部刺激=目の信号
定義=イメージ=像

これでイメージ何となく伝わる?

70 :
10%程度伝わった

71 :
連想段階での意味記憶はツリー形態でしかありえない。異論ある?

72 :
>>70 10%も伝わるのか(笑)
今読み返してみたけど何を伝えたかったのか自分でもすぐには分からなかった
>>71よく分からないけどネットワークトポロジーとかナレッジグラフが連想された

73 :
あと
認識系の特徴抽出の仕組みや
関連付けの仕組み
強化学習
パブロフの犬みたいに条件付けとか
色々関係しそう
記憶=記銘+保持+想起としたら
連想は想起系かな?
想起パターンがいくつあるかもわからない

74 :
モデルやばい
知能系の言葉と相性が良い

認識 記憶 学習 理解 思考 制御

モデルの認識
モデルの記憶
モデルの学習
モデルの理解
モデルの思考はおかしい モデルで思考 モデルの制御=思考?
モデルの制御

モデルの形成
モデルの名前
モデルの検索
モデルの分類
モデルの種類

知能のモデル

刺激 情報 イメージ パターン モデル

ゲシュタルト崩壊しそうなくらい組み合わせがある

75 :
モデルてなんや たとえば?

76 :
>>75
wikiからモデル

模型        人やモノや構造を 3次元的に表したもの
数理モデル     系を微分方程式などの数学の言葉で記述したもの
プロセスモデル   プロセスに着目したモデル
モデル 自然科学  自然科学におけるモデル
データモデル    データ データベースの構成方法
ビジネスモデル

>>74のモデルの場合
個人的に最近は視覚イメージと言語を考えてるから
wikiの模型という意味合いが強いかも

グーグルの猫認識 猫の概念作成=猫のモデル作成 概念=モデル
視覚イメージ=モデル
みたいな感じかな

77 :
基準として意味をなす形だろ、

78 :
なんとなくわかったけど
「モデル」だと定義がはっきりしすぎるような気がするな
茶色の猫、黒色の猫、親猫、子猫 はどんなふうに区別するんだ?

79 :
>>77
モデルの定義は難しいね
個人的には特徴体かな

>>78
物モデルが持つ特徴が
色+形+動きとしたら
茶色の猫 黒色の猫 は色の違いで表現

親猫 子猫 が親子関係なら 親子関係を視覚的に表現するのは難しいかも
授乳 親猫について歩く とか群モデルとして表現かな?
関係があるもの同士でのみ現れる動作? 限定的な動作?

大人の猫 子供の猫 なら形の違いで表現 形の大きさとか
子猫のたどたどしい動きとかも表現できるかも

モデルが持つ特徴の違いで区別
関係はよく考えたことないから特徴がまだ分からない
調べたら関係モデル作れるかも

こんな感じかな

80 :
猫のモデルに「猫」のラベルを貼る動機、というかきっかけはなんだろう

81 :
>>80
何の為にかなら
伝達 想起 検索 の為かな

目や耳で認識するには
光=文字や音=声で出力する必要がある

ラベル=名前 として
名前は電話番号みたいなもの
番号で人呼び出し=名前でモデル呼び出し

割り当てられる番号=名前は別に何でもいい 相対的? 任意的?
番号が割り当てられる対象は決まっている?必要がある 絶対的

相対的で絶対的の伝達

名前はモデルの 指定 指示

シニフィエ=モデル
シニフィアン=名前

多分わかりにくいと思うけどこんな感じかな

82 :
>>80
どうやってその名前がつくかなら
特徴を名前にするパターン
白い猫をシロ 黒い猫をクロ
カブトムシ
アニメのワンパンマン
金髪サイボーグ ハゲマント
あだ名
出来事に由来パターン
電車男 エルメス 贈り物
ひらめき
音の響き 呼び方
学術系
○○サウルス
語源 由来
募集型 公募
パンダ ハンバーガー
何かに関係
イヤリング
対象が持つ性質
浮輪 
など
とか思い浮かんだ

なぜその名前に決まったのかは分からない
特に昔からありそうな自然系
雨 雷 石 川

色々な国の言語を変換
他国の言語を自国の言語に変換

とか色々

83 :
文字の由来じゃない
名詞とイメージを結びつける動機、きっかけ、トリガー

ヘレンケラーは7歳まで名詞の概念を知らなかったみたいだが、
一度名詞の概念を理解してからの学習速度は目を見張るものがあった、らしい。
視覚と聴覚がないと気づきにくいのかも

84 :
>>83
シニフィアンとシニフィエが対だと理解するきっかけってことかな?
ニフィアンとシニフィエとの対のことをシーニュ
シーニュを理解するきっかけ

イメージと名前が定義されるきっかけ
現実+概念のきっかけ

赤ちゃん
パパという音=イメージ父親
ママという音=イメージ母親
この音はこの生物を指し示すと理解するきっかけ

ヘレンケラー ウォーター
イメージに名前が有ると 知った 分かった きっかけ
概念を知るきっかけ

パブロフの犬
音がなると餌がもらえる

状況判断
周囲の反応
ミラーニューロン 模倣
真似して話そうとすると周囲が喜ぶ 反応が違う
自分の行動に対する周囲の反応

周囲の働きかけ 周囲が促す
なんだかんだで結論は周囲の促しかな

85 :
学習する定義によって知能が変わる?
学習する言語によって知能が変わる?

言語 発音
言語によって発音の動作が違う=動作制御が変わる

大した影響はない?
概念形成に影響するなら重要?

概念の定義 言語によって若干変わる?

言語=定義で作成?
定義処理

言語と定義で知能が大きく変わるなら問題
定義と言語で知能の性能に差が出るなら問題
もし大きく変わるなら知能の研究をする場合
定義と言語の研究が必須になる

こんな感じの苦労しそうな考えが浮かんだ

86 :
君の言う「知能」は定義してるの?

87 :
暫定的になら
知能=情報処理装置かな
知能が持つ性能によって定義変わりそう

定義を決める際の決まりみたいなのないかな
できれば最先端の定義方法
定義 種類
科学 数学 論理 的定義

種類によらない総合的な定義

88 :
>>85はこんな感じで知能の能率について言いたかったっぽい
将棋ソフト
ソフトの強さ=知能の性能?
ソフトの種類によって将棋の強さが変わる=知能の性能が変わる
同じソフトでもハードの性能によって強さが変わる=ソフトの性能が変わる?
ソフト=知識
ハード=脳
知識の性能?
強さ=性能という定義が違う?
知識のポテンシャル?
知識はポテンシャルを持つ?
ポテンシャル=効率など?
強さと効率
効率的な情報処理
ハードの性能によって引き出せる知識のポテンシャルが変わる?
ソフトの種類によって何が変わる?
定義や言語=ソフト
対象処理効率
仕事の能率 知能の能率
ハードの性能+ソフトの種類=知能の能率?

89 :
知識の学習で能力獲得
知識は能力という側面が大きい?
知識=能力
知識の学習=能力の学習

医学的知識の学習=治療能力の獲得
将棋ソフト=将棋の知識の塊=将棋能力
知識の質=能力の質
知識の理解=能力の理解

知能は能力を獲得や表現?できる能力?機能?を持つ?
知識学習=能力獲得 能力使用 使用作成
構造維持能力の獲得

知識はこんな感じに発展

90 :
プログラミングできそうな仕組みを書いてみてくれ
たとえば、入力された文字を記憶する、記憶から検索して出力する、とかね
さすがにここまで具体的に書いてほしいとは言わないが、「情報処理装置」はプログラミングできないぞw

91 :
>>90
a1=a1x+a1y
a2=a2x+a2y
anは番号とイメージの定義

a1x=1 a1y=あ
a2x=2 a2y=い
anxの番号   物体の反射光 可視光 周波数 の代わり
anyのひらがな 視覚イメージの代わり 視覚イメージ=形とか

b1x=a1x b1y=a1y
bnxは番号記憶
bnyはイメージ記憶

外部視覚刺激場にある   a1のa1xを
外部視覚認識場に     出力

外部視覚認識場に     出力された a1xを
内部視覚記憶場にある   b1のb1xに 記憶

内部視覚記憶された    b1のb1xで
内部視覚イメージ場にある a1のa1yを 検索

外部検索された      a1yを
内部視覚記憶場にある   b1のb1yに 記憶

とりあえず
光を認識 イメージが湧く 湧いたイメージの記憶
の過程みたいな感じ
こんな感じで分かるかな

92 :
シニフィアンとシニフィエ知ってたらこれのほうが分かりやすいかな
an=シーニュ
anx=シニフィアン
any=シニフィエ
bnx+bny=シーニュ
みたいな感じ

93 :
>>91をざっくり絵にしてみた
https://gyazo.com/3e3c0284abfc304ce17f41c7b29d8e16
緑=a1x
青=b1x
赤=b1y
みたいな感じ

94 :
よくわからんがわかったようなきがする

95 :
みたいな感じで書いたからわかったようなきがするで良いと思う(笑)

96 :
遺伝的アルゴリズムと最大化の概念面白い

身体=知能とみなす
骨格=認識
関節=記憶
筋肉=学習
身体の使い方を学習=知能の使い方を学習

遺伝的アルゴリズムのキャラは
身体の使い方を学習していくと移動効率が良くなる
遺伝的アルゴリズムを知能に応用すると
知能の使い方を学習していくと情報処理効率が良くなる?
学習で知能の性能を上げる? 色々な知能の使い方の生成?
みたいな感じ

あとは最大化させたい目的の設定で色々できそう

という考えが浮かんだ

97 :
知識が乏しいと感じられます。関連書籍を読んでみては?

98 :
>>97
基本的なのはざっくりだけど理解しているつもりで書いたんだけど

環境 最大化させたい目的の設定して
環境に個体投下すると
環境や最大化させたい目的に合わせて個体の身体の使い方が効率化していく
過程がある
次の世代=突然変異の誕生初期もこの過程がある

身体の使い方の部分を知能の使い方として応用したら知能の使い方の効率が
良くなるんじゃないかな ってことを書いた 応用の話

言葉の使い方が違うのか 解釈が違うのか 決定的な概念が不足しているのか
知識が乏しいと感じさせた箇所をできれば教えてほしい

99 :
適当に投下

ボールドウィン効果
獲得形質
形質
メタパブロフ 情報が少なくて謎
場と座 座=位置
エピスタシス

知識学習 動作学習
知識?能力 動作能力

理解力は学習速度に影響 理解と学習はセット?

認識 記憶
理解 学習 知識
思考 評価 選択
制御 知能 動作

学習内容
言語 計算

学習 進化 ボールドウィン効果
知能 形質

100 :
適当に投下

知能の高さ=環境への適応力?
知能の高さ=環境で決まる?
知能=環境適応能力=情報処理能力

勉強 協力 は環境
勉強環境に適応
協力環境に適応

メイン サブ 最大化
最大化目的=餌の獲得の場合
餌の獲得を最大化するには
移動速度を最大化させるといい?

環境+目的 形質=機能=能力

形質を使って環境に適応?
偶然=突然変異によって 環境に適応できる形質の形成

環境も進化?
適応個体による環境進化
自然 村 町 都市 国


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