Это видео о том, чего не хватает нашим любимым супер-чатботам. О том, что им необходимо, чтобы они перестали уверенно врать, когда не знают верный ответ. Ну или для тех, кто хотел узнать, что такое граф знаний, но стеснялся спросить…))
*Прямая ссылка на видео https://www.youtube.com/watch?v=_Fh-X8Zbsbw
**Таймкоды видео сделала нейросеть https://300.ya.ru/
Таймкоды
00:00:00 Введение в гибридную систему ИИ
- Обсуждение гибридной системы ИИ, напоминающей Кайнет из «Терминатора».
- Центр системы — модель мира на основе многомерного динамического графа знаний.
- Решение разделить видео на две части: описание модели мира и системы, использующей эту модель.
00:01:41 Первые системы символического ИИ
- Примеры простых моделей, основанных на правилах, например, медицинский советник.
- Переход от правил к графам знаний в системах ИИ.
00:02:28 Структура графа знаний
- Граф знаний состоит из троек символов, соединённых связями.
- Пример с мячом и водой иллюстрирует участие символа в нескольких тройках.
00:04:00 Типы символов в графе знаний
- Символы могут быть объектами, категориями, свойствами, местами, временем, событиями, целями, намерениями и абстрактными значениями.
- Каждый символ может быть связан с множеством других символов.
00:07:30 Типы связей в графе знаний
- Таксономические связи подчиненности и принадлежности.
- Пространственные связи описание расположения объектов.
- Временные связи отношения по времени.
- Логические и причинно-следственные связи объяснение причин и последствий.
- Ролевые, состояния, целевые и контекстуальные связи.
00:09:16 Динамические графы знаний
- Постоянные и временные связи между символами.
- Динамические графы знаний меняют связи между узлами.
00:10:35 Уровень прогноза и симуляции
- Интеллект использует модель мира и поступающую информацию для прогноза изменений связей.
- Различие между реальной картиной мира и симуляциями.
- Многомерный динамический граф знаний.
00:11:25 Семантическая модель мира
- Модель мира на основе графа знаний интерпретируема и пригодна для автоматического развития ИИ.
- Взаимодействие символического ИИ и нейросетей.
00:12:05 Заключение
- Анонс следующего видео о гибридной нейросимволической системе ИИ.
- Призыв к обратной связи и подписке на канал.
Расшифровка видео
Поиск по видео
0:00
Добрый день. Как-то я обещал вам
0:02
рассказать о гибридной системе Ии,
0:05
которая, на мой взгляд, полный прототип
0:08
печально известной Skynet из
0:11
Терминатора. Я уж было начал писать
0:14
текст такого ролика, но в центре этой
0:16
системы находится так называемая модель
0:19
мира, основанная на многомерном
0:22
динамическом графе знаний. И я подумал:
0:26
«А как много из моих слушателей знают,
0:28
что такое этот самый граф?» Нет, не
0:31
такой. Этот граф из другой оперы, а
0:33
примерно вот такой, но намного сложнее
0:37
из самых дебрей теории графов. Без
0:40
понимания, как работает эта самая модель
0:42
мира, работу всей пресловутой Skynet
0:45
точно не понять. Однако совмещать
0:48
описание конкретной системы с описанием
0:51
математической модели в её ядре мне
0:54
показалось плохой идеей, потому что
0:56
описание потенциального Skynet и
0:59
прикладная теория графов знаний могут
1:01
быть интересны разным людям. И я решил
1:04
сделать два видео. Одно о собственно
1:07
устройстве модели мира на основе
1:09
многомерного динамического графа знаний,
1:12
а уже после него о системе, использующей
1:15
эту модель мира.
1:17
Так что те, кто знает, что такое граф
1:19
знаний, могут это видео дальше не
1:22
смотреть, тем более, что их может
1:24
возмутить моё утилитарное описание
1:27
применительно к символьному и,
1:29
предназначенное для умной, образованной,
1:32
но не такой подготовленной аудитории. К
1:35
слову, в ролике может оказаться меньше
1:37
иллюстраций, чем обычно, чтобы не
1:38
отвлекать от его смысла, но не уверен.
1:41
Посмотрим на этапе сборки.
1:44
Самые простые модели символического и
1:46
основаны на правилах. Например, мы лет
1:49
20 назад делали для британцев
1:52
медицинского советника Medical Advisor
1:55
Module, который на основе личных данных
1:57
и симптомов направлял на анализы, а
1:59
потом на основе тех же данных плюс
2:01
результаты анализов выдавал список
2:03
возможных диагнозов, а по выбранному
2:06
диагнозу с учётом всего известного
2:08
рекомендовал лечение. В этом советнике
2:11
не было графов знаний. А было много
2:14
сравнительно простых правил, вводимых
2:16
врачами людьми. Так вот, основанными на
2:19
правилах были первые системы
2:21
символического и и, но довольно быстро
2:24
они перешли к использованию графов
2:27
знаний. Так что же такое граф знаний и
2:30
как он устроен? Пристегнитесь дальше.
2:33
Гуманитариям может быть непросто. На
2:36
жаргоне теории графов каждый граф
2:39
состоит из узлов или, как ещё говорят,
2:42
вершин. соединённых между собой так
2:44
называемыми рёбрами. Применительно к
2:47
знаниям. Граф состоит из троек. А каждая
2:50
тройка — это два символа, соединённые
2:52
связью. Например, известный в древности
2:56
детский стишок про Таню, речку и мячик
2:58
учит Таню тройки. Мяч- символ, не тонет
3:02
в связь в воде. Второй символ. И нечего
3:05
плакать, сырость разводить, как говорила
3:07
моя прабабушка. Но Таня уже знает, что
3:10
мячик, например, отскакивает от земли
3:13
или стены. То есть тот же мячик может
3:16
участвовать в тройки. Мяч отскакивает от
3:19
стены. То есть символ мяч участвует уже
3:23
в двух тройках. И символ мяч связан с
3:26
символами вода и стена, свойствами не
3:29
тонет в искакивает от. В реальном
3:33
описании плавающего прыгучего мяча в
3:35
графе знаний всё сложнее, но пока суть в
3:37
том, что мяч у нас участвует в более чем
3:40
одной тройки, а на самом деле любой
3:43
символ может участвовать в любом
3:46
количестве троек графа. Или любой символ
3:50
может быть связан с любым количеством
3:53
других символов различными связями. Вам
3:56
это ничего не напоминает? Ну пусть даже
3:59
упрощённо. Дальше интереснее. Символы в
4:02
узлах графа могут быть самыми разными, и
4:06
это не всегда осязаемые объекты вроде
4:08
меча, вода или танец. В графе знаний
4:12
символ — это любое обозначение чего-то
4:15
значимого: предмета, события, понятия,
4:18
состояния, цели, действия или человека.
4:22
Один из самых распространённых типов
4:24
символов — это объекты. Например,
4:26
конкретный мяч, конкретный дом,
4:28
автомобиль, дерево, ноутбук, мост или
4:31
конкретная лампочка. Это вещи, которые
4:34
можно видеть, использовать или учитывать
4:37
в логике системы. Другой тип — это
4:39
категории и классы, объединяющие вот те
4:43
самые конкретные объекты. Сюда относятся
4:45
такие символы, как велосипед, все
4:47
велосипеды, парк, все парки, в принципе,
4:50
учитель, магазин, здание, вид
4:53
транспорта, продукт питания. Эти символы
4:56
описывают, к чему относится конкретный
4:58
объект и какие характеристики он поэтому
5:01
наследует. Есть ещё символы, описывающие
5:03
свойства, такие как цвет, вес,
5:05
температура, длина, возраст или уровень
5:08
шума. Они чаще используются как
5:10
параметры, но в сложных моделях вполне
5:13
могут быть самостоятельными сущностями.
5:16
Важную роль играют символы мест. Это
5:18
могут быть город Одесса, улица
5:20
Пушкинская, аудитория 317 или мост
5:24
потона. Такие символы позволяют
5:26
моделировать положение объектов и
5:28
событий в пространстве. Само собой,
5:31
символы мест связаны отношением
5:33
принадлежности с категориями мест, вроде
5:37
город, улица, школа или мост. Временные
5:41
символы обозначают моменты и периоды:
5:44
утро, понедельник, 2025 год, второй
5:47
квартал. Окно доставки с 10 до 12ти. Они
5:51
нужны, чтобы описывать, когда что-то
5:53
произошло или должно произойти.
5:56
Символами могут быть и события,
5:58
например, открытие выставки, пожар,
6:00
регистрация участника, вручение диплома,
6:03
проверка оборудования. Эти символы
6:05
описывают действия и факты, фиксируемые
6:08
в системе. В графе знаний символами
6:11
становятся цели и намерения, правила,
6:14
нормы, ограничения, люди или
6:16
организации. Наконец бывают абстрактные
6:19
символы, состояния и логические
6:21
значения, статусы, такие как:
6:24
зарегистрирован, ожидает оплаты,
6:26
активен, успешен, отменён,
6:30
неизвестен. Не буду повторять, что как
6:32
объекты и места, другие символы тоже
6:34
могут быть связаны с символами группы
6:37
или класса и наследовать их свойства.
6:39
Если попытаться обобщить, то граф знаний
6:42
оперирует символами как представлениями
6:45
всего, о чём можно что-то
6:49
утверждать. Вот даже так общё, как
6:51
говорят. Это может быть объект, роль,
6:54
события, время, намерения или даже
6:56
условия. Именно из таких символов,
6:58
связанных между собой, строится
7:01
структурированная картина мира. Причём,
7:03
как мне кажется, на похожей структуре
7:05
основана картина мира не только и и, но
7:08
и наша
7:09
человеческая. Если символы — это узлы,
7:12
то рёбра в графе знаний — это смыслы,
7:15
которые соединяют эти символы между
7:17
собой. Через такие связи система
7:20
понимает, как одно относится к другому.
7:23
Связи тоже бывают самых разных типов,
7:25
потому что и отношения между вещами в
7:28
мире бывают разные. Одни из самых
7:31
простых и часто используемых
7:33
таксономические связи, простите
7:35
замудрённое слово, это связи
7:37
подчинённости и принадлежности.
7:39
Например, когда говорится, что велосипед
7:42
это транспорт или учитель — это
7:45
сотрудник школы или яблоко — это фрукт.
7:48
Такие связи относят конкретный символ к
7:51
классу объектов или понятий. Они
7:54
позволяют строить иерархии и наследовать
7:56
свойства.
7:58
Есть пространственные связи, которые
8:00
описывают, что где находится. Например,
8:02
машина на стоянке, человек в комнате,
8:07
документ на столе. Это позволяет системе
8:10
ориентироваться в расположении объектов
8:12
и моделировать физическое пространство.
8:16
Другой тип — временные связи. Они
8:18
описывают отношения по времени. Событие
8:22
происходит в понедельник. Заказ активен
8:26
с 10:00 до 12:00. Лекция началась в
8:29
9:00. Не путаем. События, понедельник,
8:32
заказ с 10:00 до 12:00 и 9:00 — это
8:36
символы. Такие связи важны, если нужно
8:39
учитывать расписание, события или
8:41
процессы. Существуют логические и
8:44
причинноследственные связи. Они
8:45
объясняют, почему что-то произошло и что
8:48
к чему ведёт. Например, пожар вызвал
8:51
эвакуацию. Участие требует регистрации.
8:54
Неуплата приводит к штрафу. Эти связи
8:57
нужны для вывода последствий и
8:59
логических
9:00
рассуждений. Есть ролевые связи, связи
9:03
состояния или атрибута, целевые связи,
9:06
контекстуальные связи. Если копать
9:08
дальше, то есть метасвязи. Это связи не
9:12
между объектами мира, а между
9:15
утверждениями. Ну что, запутал я вас?
9:18
Неужели не запутал? Ну тогда добавим ещё
9:21
один уровень. Связи между символами
9:24
могут быть постоянными или временными.
9:27
То есть любой объект-символ может по
9:30
сути своей обладать свойствами. И эти
9:32
свойства присутствуют всегда. Например,
9:35
обычный детский мяч никогда не утонет в
9:38
воде. А вот Таня может плакать, а может
9:41
и нет. То есть Танина связь с
9:44
эмоциональным проявлением плакать
9:46
является временной и в настоящем графе
9:49
имеет временные и даже условные метки.
9:52
начало и
9:53
окончание. Так вот, граф знаний, в
9:56
котором связи между узлами с символами
9:59
меняются, называется динамическими. Я
10:03
думаю, вы легко представите себе
10:04
небольшие примеры статических и
10:06
динамических графов знаний. Итак,
10:09
картина или модель мира может быть
10:12
представлена как динамический граф
10:14
знаний dynamic knowledge graph, в
10:17
котором каждый из множества разных
10:19
символов объектов связан с другими
10:22
символами, разнообразными, постоянными и
10:25
временными связями. Чувствуете уровень
10:28
сложности? Но и это не всё. Есть ещё
10:31
один уровень. Назовём его что будет,
10:34
если это уровень прогноза и симуляции,
10:37
когда интеллект на основе модели мира и
10:40
поступающей информации пытается
10:42
умозрительно установить, как могут
10:45
измениться связи между объектами и
10:48
прочими символами. Полноценный интеллект
10:50
всегда так устроен, что дополняет
10:52
картину мира симуляциями. И именно на
10:55
основе сочетания базовой картины мира и
10:58
симуляций принимает решение и действует.
11:01
Но при этом тот же полноценный интеллект
11:03
всегда различает своё представление о
11:06
реальности, свою картину мира от таких
11:09
симуляции. Это порождает метки
11:12
принадлежности связей, а иногда и
11:14
символов к разным графам, реальному и
11:18
симулированным, что делает динамический
11:20
граф знаний ещё и многомерным. Такие
11:24
дела.
11:25
Нет, я, конечно, не настаиваю на том,
11:27
что картина или модель мира на основе
11:29
такого вот сложнейшего графа объясняет
11:32
всё. Однако она может объяснить, разве
11:35
нет? Кто не согласен, приведите реальную
11:37
ситуацию, которая не может быть описана
11:40
графом. Я пробовал и не смог такую себе
11:42
придумать, но у меня с воображением не
11:45
очень, так что это не показатель. Что,
11:48
на мой взгляд, крайне важно, модель мира
11:51
на основе многомерного динамического
11:53
графа знаний является
11:55
семантической, то есть интерпретируемой
11:58
и пригодной для автоматического развития
12:01
системой искусственного интеллекта.
12:05
Если нейросети хорошо находят паттерны
12:07
закономерности в неформатированных
12:09
данных, то символический ИИ может дать
12:12
им картину мира для оценки достоверности
12:15
результатов обработки, а неросети, в
12:17
свою очередь смогут доучивать
12:20
символически и и предлагая ему изменения
12:23
в модели мира в виде других связей и
12:26
новых символов. В следующем видео у нас
12:29
пойдёт речь именно о такой гибридной
12:31
нейросимволической системе
12:33
искусственного интеллекта. ядром,
12:35
которое и есть модель мира на основе
12:38
многомерного динамического графа знаний.
12:41
И мне уже не нужно будет объяснять вам,
12:43
что это такое. Уже объяснил, как смог.
12:47
Вот не думал, что буду читать лекции
12:48
такого рода, но что поделать, если без
12:51
понимания таких вещей трудно думать о
12:53
будущем. Не знаю, насколько понятно
12:55
получилось, но я очень старался. Пишите,
12:58
хвалите и критикуйте, только,
13:00
пожалуйста, без перехода на личности,
13:02
если можно. Если нравится, ставьте лайк.
13:05
Интересно, подпишитесь на канал. Ну а
13:07
если хотите поддержать автора в его
13:10
усилиях, становитесь платными
13:12
подписчиками. Ссылка в описании к видео.
13:15
А оплата чисто символическая, меньше
13:17
доллара в месяц.