technika
Autor: Konrad Fiałkowski | dodano: 2012-07-04
Drzemka maszyny

Co to jest: małe, zielone i zjada orzechy? Odpowiedź: mały, zielony zjadacz orzechów.

W pytaniu są wymienione cechy pewnego obiektu, a odpowiedzią jest jego nazwa. Konkretne cechy (np. zielony) nazywają się deskryptorami; zbiory deskryptorów o tym samym charakterze to atrybuty (np. BARWA). Zestawy różnych wartości atrybutów, czyli zestawy różnych deskryptorów, to koncepty. I tak nasz obiekt z zagadki w zakresie atrybutu BARWA przyjmuje wartość zielony, a w zakresie atrybutu WIELKOŚĆ wartość mały. Inny przykład: okrągłe, gorące i żółte z wartością atrybutu TŁO - niebieski to bardzo przybliżony opis konceptu „Słońce".

Maszyna o nazwie konceptor, która postrzega otoczenie przez atrybuty i powtarzające się w otoczeniu ich wartości, potrafi je samoczynnie złożyć, najpierw w proste, a potem w bardziej złożone koncepty. Konceptor przypomina „czarną skrzynkę" obserwującą otoczenie przez różnorodne inteligentne czujniki. Każdy taki czujnik odpowiada innemu atrybutowi. W zagadce występował czujnik barwy i czujnik wielkości. Ale mogłyby być jeszcze inne: kształtu, temperatury, jasności, dźwięku, natężenia promieniowania i jakie jeszcze tylko chcemy. Ich cechą wspólną byłoby to, że obserwując otoczenie, wychwytywałyby w danej chwili jeden deskryptor (czyli wartość atrybutu).

Zebrane w tej jednej chwili wyniki z wszystkich czujników tworzą razem migawkę z otoczenia. W ten sposób konceptor „postrzega" otoczenie. Po zebraniu kilkunastu takich migawek zaczyna samoczynnie poszukiwać konceptów w zapamiętanych migawkach. Wyodrębniwszy je ze zbioru migawek, może stwierdzić, że np. w pięciu migawkach wystąpiły deskryptory okrągłe, gorące i żółte, a w trzech zielone, małe i radioaktywne.

Brzmi prosto, ale łatwe nie jest. Największy i chyba najtrudniejszy problem to „wielkości ziarna". Weźmy temperaturę. Czujnik może podawać ją jakościowo: wysoka, normalna, niska (u chorego) albo jak w tradycyjnych termometrach, z dokładnością do dziesiątej części stopnia. To, jakie „ziarno" zostanie przyjęte, ma zasadnicze konsekwencje. W tym przypadku wyczuwamy intuicyjnie, że deskryptory: jakościowe stanowią najlepszy zbiór dla atrybutu temperatura chorego. Przy drobniejszym ziarnie, podobnie chorych trudno połączyć w grupy według wartości temperatury, z kolei przy grubszym do jednej grupy trafia zbyt wielu chorych i tracimy informację potrzebną do diagnozy.

Towarzyszenie i przynależność
Dla konceptora nie ma różnicy, czy cechy są jakościowe czy ilościowe. Ta bardzo wygodne, a wynika z zastosowania w maszynie tzw. przetwarzania „rough set-owego" opracowanego w latach 80. ubiegłego wieku przez nieżyjącego już znakomitego polskiego uczonego, profesora Zdzisława Pawlaka. Jest to dość specyficzne przetwarzanie stosowane do różnorodnych celów. Jego dodatkową zaletą jest stosunkowo niewielka liczba migawek wystarczająca do uzyskania pierwotnych (tych pochodzących z otoczenia) konceptów.

Utworzone pierwotne koncepty są zapamiętywane we „własnych gniazdach" konceptów. Takie „własne gniazdo" nie jest - jak w komputerze - rejestrem pamięci, lecz procesorem uzupełnionym pamięcią, przy czym procesor musi być dość szybki, a pamięć też spora. Stąd wynika już wielkość konceptora - musi on zawierać tysiące procesorów, bo tysiąc konceptów to nie tak dużo dla jakichkolwiek zastosowań. Ponadto procesory te muszą być połączone w sieć - potencjalnie każdy z każdym. Połączenia odzwierciedlają bowiem relacje między konceptami. W konceptorze występują relacje tylko dwóch typów: towarzyszenia i przynależności.

Jeśli w migawkach wystąpią np. dwa koncepty, „twarz" i „ręka", to konceptor z ich współwystępowania w migawkach automatycznie wywnioskuje, że są one powiązane relacją towarzyszenia i zapamiętując te koncepty w ich „gniazdach własnych", połączy te gniazda jako towarzyszące. Podobnie uczyni z konceptami: „twarz" i „oko". Jednakże o ile „twarz" i „ręka" (w innych później zarejestrowanych migawkach) mogą występować niezależnie od siebie, o tyle z konceptami „twarz" i „oko" jest inaczej. Koncept „oko" może występować bez konceptu „twarz", ale „twarz" nie może wystąpić bez „oka". Na tej podstawie, wraz ze wzrostem liczby zarejestrowanych migawek, konceptor samoczynnie zmieni relację towarzyszenia pomiędzy konceptami „twarz" i „oko" na relację przynależności skierowaną od konceptu „oko" do konceptu „twarz" i odpowiednio zmieni połączenie między „własnymi gniazdami" tych konceptów.

Wyobraźmy sobie teraz sieć „własnych gniazd" pewnej liczby konceptów. Konceptor ma odpowiedzieć na pytanie, z czym „kojarzy" mu się koncept „twarz".

Więcej w miesięczniku „Wiedza i Życie" nr 05/2010 »
Drukuj »
Ten artykuł nie został jeszcze skomentowany.
Aktualne numery
10/2020
09/2020
Kalendarium
Październik
22
W 1964 r. kanadyjski komitet parlamentarny wybrał, spośród 2 600 zgłoszonych na konkurs propozycji, obecny wzór flagi Kanady.
Warto przeczytać
W zagubionej w lesie deszczowym Papui Nowej Gwinei jest maleńka wioska Gapun, w której mieszka 200 osób. Tylko 45 z nich mówi rdzennym językiem tayapu i z roku na rok jest ich coraz mniej. Amerykański antropolog Don Kulick postanawia udokumentować proces wymierania tego języka.

WSPÓŁPRACUJEMY
Logowanie

Nazwa użytkownika

Hasło

Autor: Konrad Fiałkowski | dodano: 2012-07-04
Drzemka maszyny

Co to jest: małe, zielone i zjada orzechy? Odpowiedź: mały, zielony zjadacz orzechów.

W pytaniu są wymienione cechy pewnego obiektu, a odpowiedzią jest jego nazwa. Konkretne cechy (np. zielony) nazywają się deskryptorami; zbiory deskryptorów o tym samym charakterze to atrybuty (np. BARWA). Zestawy różnych wartości atrybutów, czyli zestawy różnych deskryptorów, to koncepty. I tak nasz obiekt z zagadki w zakresie atrybutu BARWA przyjmuje wartość zielony, a w zakresie atrybutu WIELKOŚĆ wartość mały. Inny przykład: okrągłe, gorące i żółte z wartością atrybutu TŁO - niebieski to bardzo przybliżony opis konceptu „Słońce".

Maszyna o nazwie konceptor, która postrzega otoczenie przez atrybuty i powtarzające się w otoczeniu ich wartości, potrafi je samoczynnie złożyć, najpierw w proste, a potem w bardziej złożone koncepty. Konceptor przypomina „czarną skrzynkę" obserwującą otoczenie przez różnorodne inteligentne czujniki. Każdy taki czujnik odpowiada innemu atrybutowi. W zagadce występował czujnik barwy i czujnik wielkości. Ale mogłyby być jeszcze inne: kształtu, temperatury, jasności, dźwięku, natężenia promieniowania i jakie jeszcze tylko chcemy. Ich cechą wspólną byłoby to, że obserwując otoczenie, wychwytywałyby w danej chwili jeden deskryptor (czyli wartość atrybutu).

Zebrane w tej jednej chwili wyniki z wszystkich czujników tworzą razem migawkę z otoczenia. W ten sposób konceptor „postrzega" otoczenie. Po zebraniu kilkunastu takich migawek zaczyna samoczynnie poszukiwać konceptów w zapamiętanych migawkach. Wyodrębniwszy je ze zbioru migawek, może stwierdzić, że np. w pięciu migawkach wystąpiły deskryptory okrągłe, gorące i żółte, a w trzech zielone, małe i radioaktywne.

Brzmi prosto, ale łatwe nie jest. Największy i chyba najtrudniejszy problem to „wielkości ziarna". Weźmy temperaturę. Czujnik może podawać ją jakościowo: wysoka, normalna, niska (u chorego) albo jak w tradycyjnych termometrach, z dokładnością do dziesiątej części stopnia. To, jakie „ziarno" zostanie przyjęte, ma zasadnicze konsekwencje. W tym przypadku wyczuwamy intuicyjnie, że deskryptory: jakościowe stanowią najlepszy zbiór dla atrybutu temperatura chorego. Przy drobniejszym ziarnie, podobnie chorych trudno połączyć w grupy według wartości temperatury, z kolei przy grubszym do jednej grupy trafia zbyt wielu chorych i tracimy informację potrzebną do diagnozy.

Towarzyszenie i przynależność
Dla konceptora nie ma różnicy, czy cechy są jakościowe czy ilościowe. Ta bardzo wygodne, a wynika z zastosowania w maszynie tzw. przetwarzania „rough set-owego" opracowanego w latach 80. ubiegłego wieku przez nieżyjącego już znakomitego polskiego uczonego, profesora Zdzisława Pawlaka. Jest to dość specyficzne przetwarzanie stosowane do różnorodnych celów. Jego dodatkową zaletą jest stosunkowo niewielka liczba migawek wystarczająca do uzyskania pierwotnych (tych pochodzących z otoczenia) konceptów.

Utworzone pierwotne koncepty są zapamiętywane we „własnych gniazdach" konceptów. Takie „własne gniazdo" nie jest - jak w komputerze - rejestrem pamięci, lecz procesorem uzupełnionym pamięcią, przy czym procesor musi być dość szybki, a pamięć też spora. Stąd wynika już wielkość konceptora - musi on zawierać tysiące procesorów, bo tysiąc konceptów to nie tak dużo dla jakichkolwiek zastosowań. Ponadto procesory te muszą być połączone w sieć - potencjalnie każdy z każdym. Połączenia odzwierciedlają bowiem relacje między konceptami. W konceptorze występują relacje tylko dwóch typów: towarzyszenia i przynależności.

Jeśli w migawkach wystąpią np. dwa koncepty, „twarz" i „ręka", to konceptor z ich współwystępowania w migawkach automatycznie wywnioskuje, że są one powiązane relacją towarzyszenia i zapamiętując te koncepty w ich „gniazdach własnych", połączy te gniazda jako towarzyszące. Podobnie uczyni z konceptami: „twarz" i „oko". Jednakże o ile „twarz" i „ręka" (w innych później zarejestrowanych migawkach) mogą występować niezależnie od siebie, o tyle z konceptami „twarz" i „oko" jest inaczej. Koncept „oko" może występować bez konceptu „twarz", ale „twarz" nie może wystąpić bez „oka". Na tej podstawie, wraz ze wzrostem liczby zarejestrowanych migawek, konceptor samoczynnie zmieni relację towarzyszenia pomiędzy konceptami „twarz" i „oko" na relację przynależności skierowaną od konceptu „oko" do konceptu „twarz" i odpowiednio zmieni połączenie między „własnymi gniazdami" tych konceptów.

Wyobraźmy sobie teraz sieć „własnych gniazd" pewnej liczby konceptów. Konceptor ma odpowiedzieć na pytanie, z czym „kojarzy" mu się koncept „twarz".