Показать сообщение отдельно
Гость
- 09.06.2014 - 17:14
Модель работает так же как и ум. Некоторые признаки принадлежат большому количеству обобщений. Есть шрифты, которые весьма геометричны. Если есть подозрение, что некоторая фигура обозначает букву и хотя бы две фигуры можно рассматривать как буквы в слове, в контексте появятся для проверки обобщения (слова), которые могут быть выражены этими буквами и тогда модель попробует найти еще фигуры, которые бы выражали оставшиеся буквы.

Модель работает исключительно над смыслами (даже стартап мой называется - распознавание смысла, sense cognition). Причем машина смысл сначала статистически выделяет (то есть обнаруживает, распознает), а лишь затем этому смыслу может быть назначена концепция, которую можно выразить (и, следовательно, распознать концептуально, встретив описание, или термин, которому это описание назначено).

То есть разница с онтологическим подходом в том, что мы не учим модель заранее придуманным связям концепций, а сначала позволяем ей классифицировать то, до чего она может дотянуться. Затем, опираясь на то, на что можно указать в ее представлениях (уже достаточно высокоуровневых), мы можем научить ее концепциям и способности их выражать и воспринимать (то есть общаться вербально).