Category: Uncategorized

Posted on

Од gender mainstreaming до извршливи норми: зошто „кодните снипети“ се инфраструктура, а не козметика

Кога зборуваме за интеграција на родовата перспектива (gender mainstreaming) во разговорни AI системи, најчестата интуиција е дека станува збор за „пристоен јазик“, „инклузивен тон“ или подобро prompt-engineer рамкирање. Но овој аргумент оди подлабоко: во чет-ботови што произведуваат значења во реално време, родовата перспектива не може да се третира како стилска надградба, туку како социо-техничка и институционално управувана практика што мора да има механизам на извршување — во самиот разговорен pipeline.

Токму тука влегува клучниот поим: коден снипет — не како „краток дел од код“, туку како управувана контролна единица преку која нормата станува извршлива, проверлива и ревидирачка. Наместо политиката да остане декларација, снипетот ја прави лоцирана во системот, со сопственост, верзии и тестирање: тоа е предуслов за институционална отчетност.

Зошто „неутралноста“ не е доволна

Разговорните AI системи не се само алатки што испорачуваат информации. Тие се инфраструктури што произведуваат авторитет и „нормалност“: категориите лесно се претвораат во објаснување, објаснувањето во совет, а советот во норма. Оттука, „родово неутрален“ одговор може да остане проблематичен не затоа што е навредлив, туку затоа што акумулативно репродуцира микро-нееднаквости: генерализации, бинарни претпоставки, нормализирачки совети.

И тука е практичната поента: ако mainstreaming е процес (интеграција во сите фази), тогаш во чет-бот системи мора да биде распределен низ архитектурата, не залепен на крај како финален филтер.

Три места каде снипетите „живеат“: Pre / Post / Audit

Оваа типологија е многу употреблива затоа што го преведува gender mainstreaming во инженерска логика:

  • Pre-snippets (пред генерација): поставуваат услови на релевантност, ја намалуваат веројатноста моделот да влезе во есенцијализирачки патеки, и го туркаат одговорот кон контекст и варијации. скратено снипети
  • Post-snippets (по генерација): селективно интервенираат кога има индикатори за штета (генерализација, есенцијализам, стигма), и тоа пропорционално — без да го претворат системот во морализатор. скратено снипети
  • Audit/trace snippets: создаваат минимални траги за тоа кога и зошто се активирала контролата, за да може институцијата да идентификува обрасци, не само инциденти. скратено снипети

Ова е важен пресврт: од прашањето „дали овој одговор е добар“ кон прашањето „дали системот има повторлив режим што ги намалува ризиците низ многу интеракции“.

Пропорционалноста како механизам: gate–threshold + action ladder

Кога „родовата перспектива“ се имплементира како контрола, најлесно е да се претера: да се јавуваат напомени постојано, да се дисциплинира корисникот, да се создава отпор. Затоа се предлага јасна логика што ја претвора пропорционалноста во извршлив дизајн:

  • Gate: дали воопшто има родово/дискриминациски контекст? Ако нема — нема интервенција.
  • Indicators: сигнали за генерализација/есенцијализам/чувствителни теми.
  • Threshold: се активира само при акумулација на сигнали или чувствителен домен.
  • Action ladder: преформулација → кратка институционална напомена → одбивање/ескалација при висок ризик. скратено снипети

Ова е „mainstreaming-by-construction“ во најкондензирана форма: норма што делува селективно, а не како blanket морално правило.

Worked example што ја прави тезата „видлива“: WordPress + AI Engine (aigender.net)

Еден од најсилните делови е што ова не е само теорија: се покажува каде конкретно, во реална продукциска поставка, можат да се закачат снипетите. Во WordPress со AI Engine, преку hooks/filters, pre- и post-слоевите можат да се вметнат како middleware контроли, што го прави пристапот репродуцибилен и независен од тоа кој провајдер/модел е позади. скратено снипети

И уште поважно: случајот ја нагласува институционалната тежина — чет-ботот не е „општ асистент“, туку дел од академска инфраструктура, па прашањето за „институционален глас“ и одговорност станува централно. скратено снипети

Каде може да тргне наопаку (и зошто ова е важно да се каже)

Но да бидеме искрени и критичени: snippet-based mainstreaming не е автоматски еманципаторен. Постојат барем три ризици:

  1. Over-governance: ако контролите се активираат премногу често, системот станува дисциплинирачки и може да создаде нееднаков пристап до услугата. скратено снипети
  2. Комплајанс-театар: снипетите може да служат како „доказ за одговорност“ без реален процес на тестирање и ревизија. скратено снипети
  3. Нови црни кутии: ако контролите не се документирани и оспорливи, „контролата“ станува нова непрозирност наместо решение. скратено снипети

Поентата што го прави текстот зрел е дека mainstreaming не значи само „да се додаде род“, туку да се изгради управувана инфраструктура која може да се проверува и унапредува..

Поента

Ако родовата перспектива сака да биде повеќе од етичка декларација, таа мора да има архитектонска форма: извршливи, модуларни и ревидирачки контроли. Кодните снипети, во твојата рамка, се токму тоа — мост меѓу феминистичка STS критика и современа AI governance логика: норма што е лоцирана, проверлива и (критично) оспорлива.

Posted on

Основни стратегии и инженерски аспекти на неинформираното пребарување

Со експоненцијалниот развој на информатичките технологии и вештачката интелигенција, разбирањето на основните алгоритми за пребарување станува клучно за напредокот во решавањето на комплексни проблеми. Неинформираното пребарување е една од фундаменталните категории во областа на алгоритмите за решавање проблеми, која вклучува техники како што се BFS (Breadth-First Search), DFS (Depth-First Search), UCS (Uniform Cost Search) и нивните варијанти.

Неинформираното пребарување претставува класична категорија на алгоритми кои не користат дополнително доменско знаење или хеуристики за да претпостават каде се наоѓа целта, туку се потпираат исклучиво на структурата на просторот на состојби и дефинираните оператори. Овие алгоритми, како што се BFS (пребарување по ширина), DFS (пребарување по длабочина) и UCS (пребарување со еднаков трошок), се разликуваат по политиката на избор на јазол кој следен ќе се прошири во процесот на пребарување. Во пракса, иако формално не користат хеуристики, изборот на структура на податоци, третманот на повторени состојби и редоследот на операторите значително влијаат на нивната ефикасност и однесување, што ја прави оваа област не само теоретска, туку и дисциплина на внимателен инженерски дизајн.

Во контекст на филозофските размислувања за логика и рационално донесување одлуки, овие алгоритми претставуваат практична имплементација на теоретските концепти за истражување и оптимизација. Тие овозможуваат систематско и ефективно пребарување низ просторот на можни решенија и ја нагласуваат важноста на внимателниот дизајн и обработка на повторени состојби, како и справувањето со циклуси и редоследот на операторите.

Неинформирано пребарување

Неинформираното пребарување ги опфаќа оние стратегии кои не користат доменско знаење или хеуристики за да „претпостават“каде се наоѓа целта, туку се потпираат на самата структура на просторот на состојби и на дефинираните оператори. Во класичниот модел на пребарување имаме почетна состојба, тест за цел и оператори кои генерираат наследници.

Алгоритмот одлучува кој јазол следен ќе го прошири, а токму оваа политика на избор ја разликуваат најпознатите алгоритми како што се BFS (пребарување по ширина), DFS (пребарување по длабочина) и UCS (пребарување со еднаков трошок). Сепак, неговата главна слабост е големиот мемориски трошок, бидејќи мора да чува голем број јазли од тековното ниво и претходните состојби за да избегне повторување и заглавување во циклуси. Во пракса, неинформираното пребарување ретко е „наивно“ во инженерска смисла. Дури и кога формално нема хеуристика, изборот на структура на податоци, третманот на повторени состојби, редоследот на оператори и ограничувањата на ресурси го менуваат однесувањето.

 BFS (Breadth-First Search)

Breadth-First Search пребарува по нивоа: прво ги разгледува сите состојби на растојание 1 од почетокот, потоа сите на растојание 2, итн. Интуитивно, тоа е „радијално“ ширење на фронтот на пребарување, што го прави природен избор кога трошокот по чекор е еднаков и кога сакаме најмал број чекори до целта. Во имплементација, BFS речиси секогаш се реализира со `queue` за фронтот.

Во имплементацијата, BFS најчесто се реализира со помош на структура на податоци queue (редица), која овозможува FIFO (first-in, first-out) пристап, односно прво се обработуваат јазлите кои биле додадени први. Една од најзначајните предности на BFS е неговата комплетност, односно доколку постои решение на конечна длабочина и факторот на разгранување е конечен, BFS сигурно ќе го најде тоа решение. Исто така, BFS е оптимален во смисла на минимален број чекори кога сите чекори имаат ист трошок, бидејќи првото решение што ќе го најде е најплиткото, односно најкраткото патување до целта.

Сепак, главната слабост на BFS е неговиот мемориски трошок. Поради тоа што алгоритмот мора да чува голем број јазли од тековното ниво и претходните нивоа за да избегне повторување и заглавување во циклуси, меморијата што ја користи расте експоненцијално со длабочината на најплиткото решение, приближно од редот (b^d), каде што (b) е факторот на разгранување, а (d) е длабочината. Ова може да го направи BFS непрактичен за проблеми со големи или длабоки простори на состојби. Исто така, во практични имплементации, за да се избегнат повторени посети на исти состојби, се користи структура visited или closed set, која овозможува глобална детекција на повторени состојби и значително ја намалува експанзијата во графови со многу спојувања.

Силата на BFS е во неговата систематичност. BFS не „заглавува“ во длабоки гранки пред да ги разгледа плитките, што е особено корисно во простори каде решенијата се релативно близу до стартот. Слабоста е што таа систематичност има висока цена во меморија, бидејќи мора да го чува целиот фронт на тековното ниво и (често) голем дел од претходните состојби за да избегне повторување.

Комплетност и оптималност на  BFS

BFS претставува алгоритам кој е комплетен и оптимален во одредени услови. Комплетност се однесува на способноста на алгоритмот да најде решение доколку такво постои во просторот на состојби. Во случајот на BFS, алгоритмот е комплетен под стандардни услови,тоа значи дека ако факторот на разгранување (b) е конечен и ако постои решение на конечна длабочина (d), BFS сигурно ќе го најде тоа решение. Оваа карактеристика произлегува од неговата стратегија на пребарување по нивоа, односно систематско проширување на сите јазли на растојание 1 од почетокот, потоа сите на растојание 2, и така натаму, сè додека не се достигне нивото каде што лежи решението. На тој начин не се заглавува во бесконечни гранки и се прескокнуваат потенцијални решенија на помали длабочини.

Оптималноста се однесува на тоа дали алгоритмот ќе најде најдобро (најевтино) решение според одреден критериум. Во контекст на BFS, оптималноста е гарантирана кога сите чекори имаат ист трошок, односно кога трошокот по чекор е константен. Тогаш најплиткото решение, кое BFS прво ќе го најде, е истовремено и најевтиното решение во смисла на минимален број чекори. Меѓутоа, ако чекорите имаат различни трошоци, BFS може да најде решение со минимален број чекори, но со поголем вкупен трошок, што значи дека престанува да биде оптимален според критериумот на минимален трошок. Во такви случаи, се користат други алгоритми како Uniform Cost Search (UCS), кои ја земаат предвид тежината на чекорите.  

Мемориски трошок на  BFS

Меморискиот трошок претставува една од најзначајните практични пречки при примена на алгоритмот Breadth-First Search (BFS) во реални проблеми. Главната причина за високата мемориска цена на BFS лежи во неговата стратегија на пребарување по нивоа, која бара чување на сите јазли од тековното ниво, како и голем дел од јазлите од претходните нивоа, за да се избегне повторување на состојби и заглавување во циклуси. Ова значи дека меморијата што ја користи BFS не е ограничена само на фронтот на пребарување, туку вклучува и акумулација на сите видени состојби, што дополнително ја зголемува потребата за простор.

Во најлош случај, бројот на јазли што се чуваат расте експоненцијално со длабочината на најплиткото решение. Ова експоненцијално зголемување значи дека иако BFS може да биде брз и ефикасен за мали длабочини, за проблеми со поголема длабочина мемориските барања стануваат непрактични и често надминуваат реални хардверски ограничувања, како што се капацитетите на RAM меморијата.

Исто така, во пребарување во графови, каде што постојат циклични патеки, неопходно е користење на „затворен сет“ (visited/closed set) за да се избегне повторно проширување на исти состојби. Иако ова ја зголемува ефикасноста и гарантира комплетност, истовремено ја зголемува мемориската потрошувачка. Во некои домени, за да се намали меморискиот отпечаток, се применуваат компромиси како ограничување на меморијата или делумно заборавање на некои состојби, но тоа обично доаѓа на сметка на формалните гаранции за комплетност и оптималност. Затоа, иако BFS е моќен и сигурен алгоритам, неговата примена во големи и комплексни простори на состојби е ограничена токму поради неговиот голем мемориски трошок.

DFS и варијанти

Depth-First Search (DFS) претставува алгоритам за пребарување во просторот на состојби, кој се карактеризира со стратегија на „нуркање“ по една гранка колку што е можно подлабоко пред да се врати назад и да продолжи со друга гранка. Овој пристап е природно имплементиран преку стек (stack) или рекурзија, што го прави мемориски многу поефикасен во споредба со алгоритми како Breadth-First Search (BFS). Во основната форма, DFS треба да ја чува само тековната патека и неколку помошни структури за враќање, што значи дека мемориската потрошувачка е од редот на длабочината на дрвото, а не експоненцијална како кај BFS.

Сепак, DFS има свои ограничувања. Поради својата природа, тој е чувствителен на структурата на просторот на пребарување и може да потроши огромно време во длабока гранка која не води до целта, особено ако решението се наоѓа „на страна“ и e релативно плитко. Во бесконечни или многу длабоки простори, DFS може да не заврши без дополнителни мерки, што го прави ризичен избор во такви случаи.

За да се надминат овие проблеми, се користат варијанти на DFS. Една од нив е Depth-Limited Search (DLS), која воведува лимит на длабочината до која алгоритмот може да нурне. Оваа модификација ја прави постапката безбедна во простори каде што постојат бескрајни гранки или рекурзивни структури, но истовремено воведува ризик од „cutoff“, ситуација кога решението постои, но подлабоко од лимитот, па алгоритмот може да врати дека не нашол решение.

Итеративното продлабочување (Iterative Deepening DFS) комбинира мемориската ефикасност на DFS со комплетноста и оптималноста на BFS. Овој метод извршува DLS со растечки лимити, почнувајќи од 0, па 1, 2, и така натаму, сè додека не се најде целта. Иако на прв поглед изгледа неефикасен поради повторното посетување на плитките јазли, во дрва со експоненцијален раст најголемиот дел од јазлите се на најдлабокото ниво, па повторувањето е релативно мала надградба во време. Клучната предност е што меморијата останува мала, слична на DFS, додека се враќа комплетноста како кај BFS.

Ограничена длабочина на DFS

DLS може да се разгледува како пример на ограничување на рационалниот процес на пребарување на вистината или решението, каде што ограничувањата на човечката способност за обработка на информации и ресурси го диктираат опсегот на истражување. Ова ја нагласува важноста на балансирање помеѓу длабочината на анализа и практичните ограничувања, што е релевантно и во пошироки контексти на филозофија на знаењето и методологија на истражување.

Ограничената длабочина (Depth-Limited Search, DLS) претставува варијанта на класичниот алгоритам за пребарување во длабочина (DFS), која воведува јасно дефиниран лимит (L) на максималната длабочина до која алгоритамот може да нурне во просторот на состојби. Оваа модификација има за цел да ја спречи потенцијалната бесконечна експанзија на пребарувањето во случаи кога просторот е многу длабок или содржи бесконечни гранки, што е чест проблем кај класичниот DFS.

Во практична смисла, DLS функционира така што алгоритамот се извршува како обичен DFS, но кога ќе достигне јазол на длабочина (L), тој не продолжува понатаму со проширување на наследниците на тој јазол. Ова значи дека пребарувањето е ограничено и не може да „потоне“ подалеку од зададениот лимит. Оваа карактеристика ја прави DLS особено корисна во домени каде што постои ризик од бесконечни патеки или кога е потребно да се контролира потрошувачката на ресурси, особено меморија и време.

Меѓутоа, воведувањето на лимитот (L) носи и одредени ограничувања. Најважното е што DLS не е комплетен алгоритам во општ случај, бидејќи може да се случи решението да постои, но на длабочина поголема од (L). Во таков случај, алгоритмот ќе врати дека не нашол решение, што се нарекува „cutoff“ ситуација. Затоа, DLS е комплетен само ако однапред знаеме дека решението лежи на длабочина помала или еднаква на (L). Во спротивно, DLS служи повеќе како алатка за контрола на ресурсите не како гарантирана метода за наоѓање цел.

Ограничената длабочина, со својата едноставност и ефективност во одредени случаи, често се користи како основа за понапредни техники, како што е итеративното продлабочување (Iterative Deepening DFS), кое ги надминува нејзините ограничувања преку постепено зголемување на лимитот и комбинира мемориската ефикасност на DFS со комплетноста на BFS.

Итеративно продлабочување (Iterative Deepening)

Итеративното продлабочување може да се гледа како модел на рационален процес на истражување кој балансира помеѓу длабочината на анализа и ограничувањата на ресурсите. Тој ја илустрира идејата дека систематичното и постепено проширување на знаењето, со контрола на сложеноста, овозможува ефикасно и сигурно приближување кон вистината или решението, без ризик од бескрајно „заглавување“ во некоја погрешна насока.

Во практична смисла, итеративното продлабочување е често најразумниот избор за неинформирано пребарување во сложени проблеми, бидејќи избегнува катастрофален мемориски раст, а сепак не ризикува бесконечно нуркање во погрешна гранка, што е чест проблем кај класичниот DFS со ограничена длабочина.

Итеративното продлабочување (Iterative Deepening Depth-First Search, IDDFS) претставува варијанта на пребарувањето во длабочина, која ги надминува ограничувањата на класичниот Depth-Limited Search (DLS) преку постепено зголемување на лимитот на длабочина. Овој метод комбинира две клучни предности: мемориската ефикасност на DFS и комплетноста (како и оптималноста по број на чекори) на BFS.

Принципот на работа на итеративното продлабочување е едноставен. Алгоритамот извршува серија од DLS пребарувања, почнувајќи од лимит на длабочина 0, потоа 1, 2, и така натаму, сè додека не се најде целната состојба. На прв поглед, ова може да изгледа како неефикасен пристап бидејќи истиот јазол на плитко ниво се посетува повеќе пати. Меѓутоа, во дрва со експоненцијален раст, најголемиот дел од јазлите се на најдлабокото ниво, па повторувањето на посетувањето на плитките јазли претставува релативно мала временска надградба.

Клучната предност на оваа техника е што мемориската потрошувачка останува мала, слична на класичниот DFS, бидејќи секое пребарување користи само стек за тековната патека до лимитот. Во исто време, итеративното продлабочување ја враќа комплетноста, односно гарантира дека ако постои решение на конечна длабочина, алгоритамот ќе го најде. Дополнително, кога сите чекори имаат еднаков трошок, IDDFS е и оптимален по број на чекори, што го прави исклучително корисен во ситуации кога не е позната длабочината на решението или кога просторот на пребарување е многу голем и потенцијално бесконечен.

UCS (Uniform Cost Search)

UCS може да се разгледува како модел на рационално одлучување во услови на ограничени ресурси и различни вредности на „трошокот“. Тој ја илустрира идејата дека рационалниот агент треба да ги земе предвид не само бројот на чекори, туку и квалитетот и тежината на секој чекор.

Uniform Cost Search (UCS) претставува техника во областа на неинформираното пребарување, која се одликува со својата способност да ги третира проблемите како задачи за минимизација на трошокот, наместо само минимален број чекори. За разлика од класичните алгоритми како што е пребарувањето во ширина (BFS), кои прошируваат јазли според нивната длабочина, UCS ги проширува јазлите според акумулираниот трошок од почетната состојба до тековниот јазол.

Оваа методологија е особено важна во ситуации кога различните акции или премини во просторот на решенија имаат различни трошоци. На пример, кога патиштата во мрежа имаат различни времиња на патување, енергетски трошоци или ризици. Во такви случаи, класичното BFS може да даде резултат кој е минимален по број на чекори, но не и оптимален по вкупен трошок. UCS, пак, обезбедува формална гаранција дека првпат кога ќе ја извлечеме целната состојба од приоритетниот ред, патеката до неа е најевтина, под услов сите трошоци да се позитивни. 

Технички, UCS е директна примена на алгоритмот на Дејкстра за наоѓање најкратки патеки во граф со ненегативни тежини, но гледано од перспектива на пребарување. Во UCS, како и во Дејкстра, се користи приоритетен ред и релаксација на растојанијата, а „затворениот сет“ од јазли кои се веќе финализирани гарантира дека нема да се појави поевтина патека до нив подоцна. Оваа паралела ја објаснува и оптималноста на UCS и неговата комплетност во рамките на поставените услови 

Сепак, UCS има и свои ограничувања. Кога трошоците се „чудни“, на пример, кога постојат негативни ребра или многу мали фракции, алгоритамот може да се соочи со проблеми како што се голем број проширувања или губење на стабилноста и оптималноста. Во такви случаи, потребни се други техники, како Bellman-Ford, или редефинирање на моделот на проблемот. Исто така, кога трошокот е повеќекритериумски, еднодимензионалниот пристап на UCS станува недоволен, што отвора простор за понапредни методи како Парето-пребарување (Pareto Search), каде „евтино“ добива поширока, и понекогаш политичка, интерпретација. 

Врска со Дејкстра

Паралелата помеѓу UCS и Дејкстра е длабока бидејќи „затворениот сет“ во UCS одговара на јазлите чии најдобри растојанија се финализирани во Дејкстра. Ова значи дека UCS не само што е комплетен и оптимален, туку и ефикасно ја користи структурата на графот и трошоците за да избегне непотребни проширувања и повторувања, што е клучно за практичната примена на алгоритмот во сложени проблеми со различни трошоци на акциите.

Uniform Cost Search (UCS) претставува алгоритам кој суштински е еквивалентен на алгоритмот на Дејкстра, но гледан низ призма на пребарување во простор на состојби. Дејкстрин алгоритам е класичен метод за наоѓање најкратки патеки од еден извор до сите други јазли во граф со ненегативни тежини на ребрата. Тој користи приоритетен ред и релаксација на растојанијата, при што секој пат кога ќе се извлече јазол со најмал тековен трошок, тој се „финализира“ односно, најевтиниот пат до него е пронајден и нема потреба од понатамошно ажурирање.

Во контекст на UCS, се применува истиот принцип, но со фокус на наоѓање на најевтин пат до конкретна целна состојба, а не до сите јазли. UCS користи приоритетен ред каде приоритетот е акумулираниот трошок од почетокот до тековниот јазол. Кога ќе ја извлечеме целната состојба од приоритетниот ред, алгоритамот гарантира дека патеката до неа е оптимална, односно најевтина, под услов сите трошоци да се позитивни. Оваа гаранција произлегува од истиот принцип како и кај Дејкстра, откако ќе се извлече јазол со најмал трошок, нема да се појави поевтина патека до него подоцна.

Што значи „евтино“ кога трошоците се чудни

UCS не е само технички алгоритам, туку и модел кој ја рефлектира сложеноста на рационалното одлучување во услови на неодреденост и повеќекритериумски вредности. Во контекстот на Uniform Cost Search (UCS), поимот „евтино“ традиционално се однесува на минимален акумулиран трошок од почетната состојба до тековниот јазол, при што се претпоставува дека сите трошоци се позитивни и релативно „нормални“ (на пример, позитивни реални броеви). Меѓутоа, кога трошоците стануваат „чудни“, како што се нула трошоци, многу мали фракции или дури негативни вредности, интуицијата за „евтино прво“ се комплицира и може да доведе до проблеми во работењето и перформансите на UCS.

Прво, нултите трошоци се формално дозволени и UCS останува коректен, односно ќе најде оптимално решение. Сепак, во практиката, тие можат да предизвикаат голем број проширувања во платоа каде што повеќе јазли имаат ист акумулиран трошок. Ова создава ситуации каде алгоритамот мора да избира меѓу многу „евтини“ патеки, што може да го зголеми времето на извршување и мемориската потрошувачка. Во такви случаи, начинот на решавање на врзувањето (tie-breaking) и третманот на повторени состојби стануваат критични за ефикасноста на алгоритамот.

Негативните трошоци претставуваат сериозен предизвик. Тие го нарушуваат основниот принцип на UCS (и на Дејкстра), според кој кога ќе се извлече јазол со најмал тековен трошок, тој е „финализиран“ и нема да се појави поевтина патека до него подоцна. Со негативни ребра, оваа гаранција се губи, бидејќи може да постои патека која по извлекувањето на јазолот ќе го намали неговиот трошок, што доведува до неоптимални резултати или нестабилно однесување на алгоритамот. Во такви случаи, потребни се други техники, како Bellman-Ford, или редефинирање на моделот на проблемот.

Исто така, кога трошокот е повеќекритериумски (на пример, време и ризик), еднодимензионалниот скаларен трошок повеќе не е доволен за да ја опфати комплексноста на проблемот. Тогаш мора да се користат техники како Парето-пребарување, каде „евтино“ станува повеќезначен и политички или вредносно обременет поим, а не само техничка дефиниција. Ова отвора простор за филозофски и етички размислувања за тоа како да се дефинира и вреднува „трошок“ во сложени системи и одлуки.

 Практични трикови

Практичните трикови ја преминуваат формалната теорија и ја претвораат во дисциплина на внимателен дизајн и инженеринг на пребарувачкиот процес, каде што дури и мали имплементациски детали можат да имаат драматично влијание врз резултатот. Границата меѓу неинформирано и информирано пребарување понекогаш станува порозна, бидејќи правилата за редослед и третман на состојби можат да инкорпорираат делумно доменско знаење без формална хеуристика

Практичните трикови во неинформираното пребарување претставуваат суштински аспект на успешната имплементација и примена на алгоритмите како што се BFS, DFS и UCS во реални системи. Тие не се формални хеуристики, туку инженерски техники и правила кои значајно влијаат на ефикасноста, комплетноста и оптималноста на пребарувањето, особено во сложени и големи простори на состојби.

Еден од клучните практични трикови е правилниот третман на повторените состојби. Во графови со циклуси, ако не се контролира повторното додавање на исти јазли во фронтот на пребарување, може да се изгуби комплетноста или да се зголеми експоненцијално сложеноста. Затоа, користењето на „затворен сет“ (closed set) кој ги бележи веќе посетените јазли е неопходно за избегнување бескрајни циклуси и непотребни проширувања. Ова е особено важно кај UCS, каде што трошоците варираат, а правилното ажурирање на приоритетниот ред и релаксацијата на растојанијата мора да бидат внимателно имплементирани.

Друг важен аспект е редоследот на генерација на наследници. Иако формално не влијае на оптималноста, во пракса тој може значително да влијае на брзината на наоѓање решение и на мемориската потрошувачка. На пример, приоритетно проширување на „потенцијално подобри“ јазли, дури и без експлицитна хеуристика, може да се смета за „инженерска хеуристика“ која го приближува неинформираното пребарување кон информираното.

Исто така, многу е важно вниманието кон ресурсите меморија и време. Во реални апликации, изборот на структура на податоци, оптимизацијата на операциите со приоритетен ред и ограничувањата на длабочината или бројот на проширувања се практични мерки кои овозможуваат пребарувањето да биде изводливо и ефикасно.

Детекција на циклуси

Во поширок контекст, детекцијата на циклуси ја одразува и потребата за рационално ограничување на бескрајните регресии и повторувања во процесот на донесување одлуки. Детекцијата на циклуси претставува основен проблем во неинформираното пребарување, посебно ако станува збор за графови кои можат да содржат повратни врски. Без соодветна контрола, алгоритмите како DFS, BFS или UCS може да влезат во бесконечни циклуси и со тоа пребарувањето неефикасно или дури и бескрајно.

Детекцијата на циклуси може да се прави на два нивоа: локално, по тековната патека, и глобално, преку „visited/closed“ структура. Локалната проверка е евтина и особено природна за DFS. Ако при проширување видиме дека наследникот е веќе на тековната патека, го сечеме за да не влеземе во непосредна јамка. Ова го спречува најочигледниот „самоубиствен“ случај, но не спречува повторни посети преку различни патеки.

Глобалната детекција со „visited„ е посилна бидејќи секоја состојба што сме ја виделе ја одбележуваме и не ја додаваме повторно. Ова значајно ја намалува експанзијата во графови со многу спојувања. Сепак, во UCS мора да се внимава, ако најдеме поевтина патека до веќе видена состојба, треба да ја ажурираме (decrease-key концепт), инаку можеме да ја изгубиме оптималноста. Значи „cycle detection“ не е само да „не посетуваме двапати“, туку правилно управување со најдобриот познат трошок по состојба.

 Редослед на оператори и хеуристичко „подтурнување“

Редоследот на оператори во неинформираното пребарување има практично влијание врз ефикасноста на алгоритмите, иако формално не го менува нивниот критериум за избор на јазол за проширување. Во алгоритми како DFS, редоследот на примената на операторите може да го промени времето потребно за наоѓање на решение. Ако „добриот“ оператор, односно оној што води побрзо кон целта, се применува прв, пребарувањето може брзо да стигне до целната состојба. Напротив, ако тој оператор е последен, алгоритмот може да нурне во долга и неплодна гранка, што значително го зголемува времето и ресурсите потребни за пребарување. Во BFS, ефектот од редоследот е помалку изразен бидејќи алгоритмот ги разгледува сите јазли на исто ниво, но сепак редоследот влијае на тоа која целна состојба ќе биде пронајдена прва и како се формира фронтот на пребарување.

Концептот на „хеуристичко подтурнување“ претставува практична техника која не го менува формалниот критериум на избор на јазол, туку само го подредува редоследот на наследниците така што „најперспективните“ се појавуваат порано во редицата. Во суштина, ова е инженерски пристап кој користи делумно доменско знаење за да се подобри перформансата на неинформираното пребарување, без да се загрози неговата комплетност или оптималност. Во BFS, ваквото подредување не ја нарушува оптималноста, бидејќи не се прескокнуваат нивоа, туку само се менува редоследот на разгледување во рамките на истото ниво.

Иако формално не користиме хеуристика, редоследот по кој ги применуваме операторите може да влијае на времето за пронаоѓање решение. Во DFS, ако „добриот“ оператор е прв, можеме брзо да стигнеме до цел, но ако е последен, може да нурнеме во долга неплодна гранка. Во BFS ефектот е посуптилен (бидејќи сепак ги разгледува сите на ниво), но редоследот влијае на тоа која целна состојба на исто ниво ќе ја најдеме прва, и како се формира фронтот.

„Хеуристичко подтурнување“ е практична техника каде не го менуваме критериумот на избор (на пример, остануваме BFS), но ги подредуваме наследниците така што „најперспективните“ да се појавуваат порано во редицата. Ова не ја руши комплетноста кај BFS/IDDFS, и не ја руши оптималноста по чекори кај BFS кога трошоците се еднакви, затоа што не прескокнуваме нивоа само го менуваме редоследот во рамки на истото ниво.

Posted on

Создавање нова содржина со генеративни модели

Процес на генерирање

Процесот на генерирање во генеративните модели е тесно поврзан со развојот на статистичкото моделирање, невронските мрежи и алгоритмите за машинско учење. Пред појавата на современите генеративни модели, компјутерските системи главно се користеле за обработка, класификација и анализа на податоци, но не и за создавање нови примероци што не постоеле претходно. Раните обиди за автоматско генерирање содржина се појавиле во контекст на експертни системи и симулации, каде што резултатите биле ограничени на правила и шаблони дефинирани од човек.

Со развојот на невронските мрежи во 80-тите и 90-тите години, особено со појавата на автоенкодери и алгоритми за учење на дистрибуции, се отворила можноста за моделирање на комплексни структури на податоци. Варијациските автоенкодери (VAE) и генеративните адверзаријални мрежи (GANs), кои се појавиле во 2013–2014 година, прават револуција во пристапот кон генерирање. Наместо да се потпират на експлицитни правила, моделите учат веројатносни распределби и латентни простори директно од податоците.

Зголемувањето на достапноста на големи податочни сетови и компјутерска моќ, како и напредокот во теоријата на оптимизација и статистика, овозможиле генеративните модели да станат практична алатка за создавање нова содржина. Денес, процесот на генерирање е основа за многу современи апликации, како синтеза на слики, текст, аудио, виртуелни светови и дури нови научни откритија.

Објаснување на концептот на латентен простор

Генеративните модели создаваат нова содржина преку процес кој се базира на концептот на латентен простор. Латентниот простор претставува апстрактна, математичка репрезентација во која моделот ги компресира и организира суштинските карактеристики на податоците. Наместо да работи директно со комплексни и високо-димензионални податоци, моделот ги претвора во латентни вектори, односно низи на броеви кои ја содржат најважната информација за секој примерок.

Кога се генерира нова содржина, моделот најчесто започнува со избор на случаен латентен вектор од латентниот простор. Овој вектор може да биде целосно случаен или условен според одредени параметри, како што се тема, стил или класа. Потоа, преку декодер или генератор, латентниот вектор се трансформира назад во податок со оригинална структура, како слика, текст или аудио. Овој процес на декодирање е научен за време на тренингот, каде моделот учи како различните точки од латентниот простор да ги претвори во смислени и реалистични примери.

Латентниот простор има значајна улога во креативноста и разновидноста на генерираната содржина. Слични латентни вектори резултираат со слични генерирани примери, што овозможува континуирана манипулација и постепени промени во карактеристиките на резултатот. Во напредни архитектури, како што се Conditional GANs или StyleGAN, латентниот простор може да се насочи така што одредени димензии контролираат специфични својства на генерираната содржина, како боја, форма или стил.

Способност за манипулација со латентниот простор овозможува не само создавање на нови примероци, туку и фина контрола врз нивните карактеристики. На пример, со постепено менување на вредностите во латентниот вектор, може да се добијат варијации на една иста основна содржина – како промена на изразот на лице, возраста или стилот на генерирана слика. Ова е особено изразено кај модели како StyleGAN, каде што одредени димензии во латентниот простор се поврзани со конкретни визуелни својства, што овозможува корисникот да ги контролира и комбинира различните аспекти на резултатот.

Во современите генеративни модели, процесот на генерирање може да биде и условен, што значи дека моделот може да создава содржина според зададени параметри или инструкции. Кај текст-во-слика модели, како DALL·E или Stable Diffusion, текстуалниот опис служи како услов што го насочува моделот да генерира слика што ги следи зададените теми, стилови или композиции. На овој начин, генеративните модели не само што репродуцираат научени структури, туку и овозможуваат креативна интеракција и адаптација според потребите на корисникот.

Трансформација на случајни латентни вектори во финален резултат – слика, текст или аудио

Кога генеративниот модел создава нова содржина, процесот започнува со избор на случаен латентен вектор од латентниот простор. Овој вектор е низа на броеви што ја претставува апстрактната суштина на можните карактеристики на податоците. Моделот, преку својата архитектура, го трансформира овој латентен вектор во финален резултат, како што се слика, текст или аудио. На пример, кај генеративните адверзаријални мрежи (GANs), генераторот прима случаен латентен вектор и преку низа нелинеарни трансформации создава слика што изгледа реалистично. Кај варијациските автоенкодери (VAE), декодерот го претвора латентниот вектор во реконструиран примерок што ги следи статистичките својства на тренинг податоците. Кај дифузионите модели, процесот вклучува постепено отстранување на шум од случајна почетна состојба, сè додека не се добие финален, структуриран податок.

Кога се користи генеративен модел за создавање нова содржина, начинот на кој случајниот латентен вектор се претвора во финален резултат зависи од типот на моделот. На пример, кај варијациските автоенкодери (VAE), латентниот вектор се внесува во декодер кој реконструира слика што изгледа како примерите од тренинг сетот. Практичен пример е генерирање ракописни цифри слични на оние од MNIST базата, што значи дека моделот семплира латентен вектор и го претвора во нова, уникатна цифра што никогаш не постоела, но е стилски конзистентна со оригиналните.

Кај генеративните адверзаријални мрежи (GANs), генераторот прима случаен латентен вектор и преку низа трансформации создава слика што изгледа реалистично. На пример, StyleGAN може да генерира фотографии од лица што не постојат во реалноста, но изгледаат како вистински луѓе. Слично, GANs се користат и за создавање уметнички слики, пејзажи или дури и нови дизајни на модна облека. Кај дифузионите модели, процесот започнува со случаен шум, кој низ повеќе чекори се трансформира во финален резултат. На пример, Stable Diffusion може да започне со случаен шум и, преку итеративно отстранување на шумот, да создаде детална слика според текстуален опис, како „мачка што чита книга во библиотека“.  

Од семплирање до создавање нова содржина

Процесот на создавање нова содржина со генеративен модел започнува со семплирање, односно избор на случаен латентен вектор од латентниот простор. Овој вектор е низа броеви што ја претставува апстрактната суштина на можните карактеристики на податоците. Откако ќе се избере латентниот вектор, тој се внесува во генераторот или декодерот на моделот. Генераторот, преку низа нелинеарни трансформации, го обработува векторот и постепено го претвора во податок со оригинална структура, како слика, текст или аудио.

На пример, кај GAN модел, генераторот прима латентен вектор и го трансформира во слика што изгледа реалистично, додека дискриминаторот го оценува резултатот. Кај VAE, декодерот го претвора латентниот вектор во реконструиран примерок што ги следи статистичките својства на тренинг податоците. Кај дифузионите модели, процесот започнува со случаен шум, кој низ повеќе чекори се трансформира во финален резултат, како детална слика или аудио. На крајот, добиената содржина е нова, уникатна и конзистентна со она што моделот го има научено од тренинг сетот.

Кога се користи варијациски автоенкодер (VAE), процесот започнува со семплирање на случаен латентен вектор, кој потоа се внесува во декодерот. На пример, ако моделот е трениран на ракописни цифри од MNIST базата, декодерот ќе го претвори векторот во нова слика на цифра што изгледа како да е напишана од човек, но никогаш не постоела претходно. Кај генеративните адверзаријални мрежи (GANs), генераторот прима случаен латентен вектор и преку низа трансформации создава слика што изгледа реалистично. На пример, StyleGAN може да генерира фотографии од лица што не постојат во реалноста, но изгледаат како вистински луѓе. Наместо да започне со структуриран податок, кај дифузионите модели иницијалната состојба е случаен шум кој, преку повеќекратни трансформации, постепено се претвора во финален резултат. На пример, Stable Diffusion може да започне со случаен шум и, преку итеративно отстранување на шумот, да создаде детална слика според текстуален опис, како „куче што вози велосипед во парк“.

Контролираното генерирање овозможува моделот да создава содржина според однапред зададени услови, како што се тема, стил, класа или други специфични карактеристики. На пример, кај Conditional GANs, ако моделот е трениран на слики од различни видови животни, може експлицитно да се зададе услов „мачка“ и моделот ќе генерира слика што изгледа како мачка, а не како куче или друг објект. Кај StyleGAN, контролата може да се изрази преку манипулација на одредени димензии во латентниот простор, што овозможува промена на стилот, возраста или изразот на лицето на генерираната слика.

Во текст-во-слика модели како DALL·E или Stable Diffusion, контролата се врши преку текстуален опис (prompt). Ако се внесе опис „портрет на жена во импресионистички стил“, моделот ќе генерира слика што ги следи зададените стилски и тематски насоки. Слично, Stable Diffusion може да создаде слика на „автомобил во футуристички пејзаж“ или „куче што чита книга“, при што секој детал од описот влијае врз финалниот резултат.

Клучната предност на генеративните модели е нивната флексибилност и контролираност. Корисникот може да зададе специфични услови (тема, стил, класа, опис) и моделот ќе генерира содржина што ги исполнува тие барања. Успехот на овие модели зависи од квалитетот и разновидноста на тренинг податоците. Во иднина, генеративните модели ќе продолжат да се развиваат и да ја трансформираат креативната индустрија, научните истражувања и секојдневниот живот, овозможувајќи нови форми на изразување, автоматизација и решавање комплексни проблеми на начини што досега не биле можни.

Posted on

Основните принципи зад генеративните модели и начинот на кој тие создаваат нова содржина

Кратко објаснување што се генеративни модели

Генеративните модели претставуваат фундаментален концепт во областа на машинското учење и вештачката интелигенција, чија основна цел е да научат како изгледа распределбата на податоците од кои се обучуваат. Наместо само да класифицираат или предвидуваат, тие се фокусираат на репродукција на статистичките карактеристики на оригиналните податоци, овозможувајќи генерирање на нови примероци кои изгледаат „реални“ во однос на тренинг сетот. Технички, генеративните модели се базираат на сложени архитектури како автоекодери, варијациски автоекодери (VAE), генеративни адверзаријални мрежи (GANs) и понови пристапи како дифузиони модели, кои користат напредни оптимизациски техники и латентни простори за да го претстават суштинското „јадро“ на податоците.

Генеративните модели имаат способност да трансформираат случајни шумови или латентни вектори во структуриран излез, кој може да биде текст, слика, аудио или дури тродимензионални објекти. Она што ги прави генеративните модели особено значајни е нивната способност да создаваат содржина која не постоела претходно, но сепак изгледа природно и смислено. Денес тие се користат за креирање реалистични фотографии, синтетички гласови, музика, па дури и за дизајн на нови молекули во фармацевтската индустрија или симулација на медицински дијагностички сигнатури.

Основните принципи зад генеративните модели и како тие создаваат нова содржина

За разлика од дискриминативните модели, кои се фокусираат на класификација или предвидување на етикети врз основа на дадени податоци, генеративните модели имаат за цел да ја научат целокупната распределба на податоците. Тие создаваат нови примероци кои се статистички конзистентни со оригиналните податоци, но не се нивна директна копија. Ова значи дека тие не се задоволуваат само со разликување меѓу класи, туку градат веројатносен модел кој ја опфаќа структурата и варијациите на целата дистрибуција.

Генеративните модели се засноваат на идејата дека секој сет на податоци може да се опише преку одредена веројатносна дистрибуција. Преку процесот на учење, моделот се обидува да ја апроксимира оваа дистрибуција и потоа да генерира нови примероци кои ја следат истата статистичка логика. Клучен концепт е латентниот простор, кој претставува апстрактна репрезентација на податоците во поедноставена форма. Во овој простор, моделот може да манипулира со карактеристики и да создава нови комбинации.

Латентниот простор функционира како компресиран модел на реалноста, каде што комплексните карактеристики на податоците се сведени на помал број димензии. Во овој простор, моделот може да манипулира со карактеристики, да комбинира различни атрибути и да создава нови комбинации кои изгледаат природно и смислено. Оваа способност за работа во латентен простор е основата на генеративната моќ на модели како VAE, GAN и дифузионите архитектури, бидејќи овозможува контрола врз процесот на генерирање и создавање содржина со специфични стилови или услови.

Типови генеративни модели

Variational Autoencoders (VAE)

Варијациските автоекодери (VAE) ги комбинираат концепти од класичните автоекодери и бајесовата статистика. Нивната основна цел е да научат латентна репрезентација на податоците која овозможува континуирано семплирање и генерирање нови примероци што се конзистентни со оригиналната дистрибуција. За разлика од класичните автоекодери кои учат детерминистичка мапа од влезот кон излезот, VAE моделираат цела веројатносна дистрибуција, што овозможува поголема флексибилност и генеративна моќ.

Архитектурата на VAE се состои од два главни дела: енкодер и декодер. Енкодерот го трансформира влезниот податок во параметри на латентна дистрибуција, најчесто средина и варијанса, додека декодерот реконструира примерок од семплиран латентен вектор. Клучен елемент во оваа архитектура е ре-параметризацискиот трик, кој овозможува диференцијабилност на процесот на семплирање и оптимизација преку градиентен спуст. Овој пристап гарантира дека моделот може да се обучува ефикасно и стабилно.

Функцијата на загуба кај VAE е составена од два термина: загуба на реконструкција, која мери колку добро декодерот го реконструира оригиналниот податок, и KL дивергенција, која ја минимизира разликата меѓу научената латентна дистрибуција и стандардната нормална дистрибуција. Оваа комбинација овозможува латентниот простор да биде мазен и континуиран, што е критично за генерација на нови примероци со смислени варијации.

Предностите на VAE се во нивната способност за континуирано семплирање и интерполација меѓу различни примероци, што ги прави корисни за задачи како генерирање слики, синтеза на говор, креирање тродимензионални модели и молекуларен дизајн. Сепак, еден од главните недостатоци е тоа што генерираните примероци често се помалку остри и реалистични во споредба со оние добиени од GAN, што ја ограничува нивната примена во области каде визуелната прецизност е критична.

Generative Adversarial Networks (GANs)

Генеративните адверзаријални мрежи (GAN) претставуваат еден од највлијателните пристапи во областа на генеративното машинско учење, развиен од Goodfellow и соработниците во 2014 година. Основната идеја на GAN е да се создаде конкурентен процес меѓу два модели – генератор и дискриминатор – кои се обучуваат истовремено, но со спротивставени цели. Генераторот има задача да произведува нови примероци кои изгледаат како да потекнуваат од вистинската дистрибуција на податоците, додека дискриминаторот се обидува да ги разликува овие синтетички примероци од реалните. Овој динамичен процес на „игра со нулта сума“ води кон постепено подобрување на квалитетот на генерираната содржина, бидејќи генераторот учи да создава се пореалистични податоци за да го измами дискриминаторот.

Архитектурата на GAN се базира на невронски мрежи, каде генераторот обично започнува со случаен шум и го трансформира во структуриран излез, додека дискриминаторот врши бинарна класификација за да утврди дали примерокот е „вистински“ или „лажен“. Обучувањето се одвива преку оптимизација на две спротивставени функции на загуба, што го прави процесот нестабилен и чувствителен на хиперпараметри. Сепак, кога е успешно обучен, GAN може да произведе исклучително реалистични слики, видеа, аудио и други видови податоци.

Примената на GAN е широка и опфаќа области како компјутерска графика, креирање синтетички лица, подобрување на резолуцијата на слики, стилска трансформација, па дури и генерација на медицински податоци за симулации. И покрај овие предности, GAN се соочува со предизвици како „mode collapse“, каде генераторот произведува ограничен број варијации, и потребата од големи количини податоци и ресурси за стабилно обучување. Овие аспекти го прават GAN моќен, но комплексен инструмент во современата генеративна технологија.

Diffusion Models

Дифузионите модели претставуваат класа на генеративни архитектури кои се базираат на принципот на постепено додавање шум на податоците и потоа негово отстранување за да се реконструира оригиналната структура. Основната идеја е да се започне со чисти податоци, на пример слика, и да се воведува шум низ повеќе чекори сè додека податокот не стане целосно деградиран. Во фазата на генерирање, моделот го извршува обратниот процес – од случаен шум постепено отстранува шумот преку серија трансформации, враќајќи го податокот во форма која е конзистентна со научената дистрибуција.

Овој пристап се потпира на марковски процеси и бајесови методи за да се моделираат условните веројатности на секој чекор од дифузијата. За време на тренингот, моделот учи како да предвиди и отстрани шумот на секоја итерација, што резултира со исклучително прецизна реконструкција на податоците. Благодарение на оваа постепена и контролирана трансформација, дифузионите модели постигнуваат извонреден квалитет на генерираните примероци, надминувајќи ги традиционалните GAN и VAE во многу задачи.

Примената на дифузионите модели е особено забележлива во креирање хиперреалистични слики, аудио синтеза и видео. Тие се основа на најпознатите современи системи за текст-во-слика, како што се DALL·E и Stable Diffusion, кои овозможуваат креативна продукција со висока контрола врз стилот и содржината. Сепак, нивната комплексност и потребата од големи компјутерски ресурси претставуваат значаен предизвик, што ги прави овие модели скапи за тренинг и имплементација во реални системи.

Како се создава нова содржина

Процесот на генерирање започнува со семплирање од латентниот простор или од случајна дистрибуција. Потоа, преку трансформации дефинирани од архитектурата на моделот, се добива финален излез – текст, слика, звук или друг тип на податок. Квалитетот на генерираната содржина зависи од обемот и разновидноста на тренинг податоците, како и од хиперпараметрите на моделот. Дополнително, условеното генерирање овозможува контролирање на стилот, темата или структурата на излезот. Процесот на создавање нова содржина кај генеративните модели започнува со семплирање од латентниот простор или од случајна дистрибуција, што претставува почетна точка за генерирање. Латентниот простор содржи апстрактни репрезентации на податоците, кои моделот ги користи за да изгради нови примероци што се конзистентни со научената статистичка структура. Откако ќе се избере почетниот вектор, моделот применува серија трансформации дефинирани од неговата архитектура – било да станува збор за енкодер-декодер механизам кај VAE, конкурентен процес кај GAN или постепено отстранување шум кај дифузионите модели. Овие трансформации го водат процесот од апстрактна репрезентација до финален излез, кој може да биде текст, слика, аудио или друг тип на податок.

Зошто се важни во современата технологија (примена во уметност, медицина, бизнис, наука).

Важноста на генеративните модели во современата технологија е во нивната способност да трансформираат цели индустрии и научни дисциплини преку автоматизација, креативност и интелигентна симулација. Во уметноста, на пример, генеративните модели овозможуваат создавање нови дигитални слики, композиции, визуелизации и мултимедијални дела што го надминуваат човечкото имагинарно со непрестајно експериментирање и комбинирање на стилови. Во медицината, тие се користат за симулација на нови дрогови, автоматизирана анализа на медицински слики, оригинално моделирање на протеини, генерација на податоци за ретки болести или создавање виртуелни пациенти за побезбедна и поетична клиничка евалуација. Во бизнисот и економијата, генеративните модели обезбедуваат интелигентна оптимизација на синтетички податоци, анализа на ризици, подобрување на маркетинг кампањи со автоматска генерирација на содржина, како и автоматизирано предвидување на потрошувачки трендови врз основа на хипотетички сценарија. Во науката, тие овозможуваат автоматско симулирање на комплексни физички, хемиски и биолошки процеси, генерација на хипотетички експериментални резултати и откривање на нови научни закони преку симулации и аналитички моделирања, што значително ја засилува продуктивноста и иновативноста на истражувачките процеси.

Разлика меѓу генеративни и дискриминативни модели.

Разликата меѓу генеративните и дискриминативните модели лежи во нивната основна филозофија и начинот на кој го третираат проблемот на учење од податоци. Дискриминативните модели, за разлика од генеративните, учат да ја пресметаат веројатноста на некоја целна променлива дадени влезни податоци, односно се фокусираат на разликување меѓу класите или категориите, без да заклучуваат за целокупната распределба на податоците. Затоа дискриминативните модели како логистичка регресија, поддржувачки векторски машини или обичните невронски мрежи претставуваат моќни класификатори, но немаат внатрешен механизам за „фантазирање“ или создавање нови примери, бидејќи тие само учат да кажат „ова е A“ или „ова е B“, додека генеративните модели учат „ова е како изгледа A, ова е како изгледа B, можам да создадам нешто што изгледа како A или B“. Генеративните модели се фундаментално покреативни, способни се не само за препознавање и класификација, тие отвораат цел универзум на можности за иновација во уметноста, науката и индустријата, каде што креирањето нови содржини е подеднакво важно како и нивното препознавање

Генеративните модели го трансформираат начинот на кој се перципира и користи вештачката интелигенција. Нивната способност да ја моделираат целокупната распределба на податоците и да создаваат нови примероци кои изгледаат природно и смислено отвора огромен потенцијал за иновации во уметноста, медицината, бизнисот и науката. Со архитектури како варијациските автоекодери, генеративните адверзаријални мрежи и дифузионите модели, се постигнуваат резултати кои што ја надминуваат традиционалната автоматизација и овозможуваат креативност и интелигентна симулација на комплексни процеси.

Posted on

Методолошки аспекти на програмирањето со ВИ и решавање проблеми преку пребарување (Problem Solving by Search)

Програмирањето во областа на вештачката интелигенција (ВИ), особено во контекст на решавање проблеми преку пребарување (Problem Solving by Search), суштински се разликува од традиционалните компјутерски парадигми. Оваа разлика произлегува од природата на проблемите што ВИ се обидува да ги реши, како и од методологијата и пристапот кон нивното решавање.

ВИ програмирањето се стреми кон создавање на системи кои можат да обезбедат генерализирани решенија за поширок спектар на проблеми. Ова значи дека наместо да бараат одговор само за една специфична ситуација, ВИ системите се дизајнирани да разберат, анализираат и решаваат проблеми во различни контексти, користејќи техники кои овозможуваат учење, адаптација и донесување одлуки. Во овој контекст, „Problem Solving by Search“ претставува методологија која се фокусира на прецизно дефинирање на проблемот, детална анализа, изолирање и претставување на знаењето поврзано со задачата, и избор на најсоодветната техника за решавање преку пребарување во простор на можни решенија.

Оваа методологија бара системот да биде способен да ги претстави проблемите на начин кој овозможува генерализација и модификација на знаењето, што е суштински предуслов за интелигентно однесување. На пример, при решавање на игра како шах, системот не бара само конкретно решение за една позиција, туку се стреми кон развој на стратегии кои можат да се применат во различни ситуации и конфигурации. Ова ја нагласува потребата од флексибилност и адаптивност во ВИ системите, што е невозможно да се постигне со класичното, традиционално програмирање.

ВИ техниките се базираат на експлоатација на знаење кое лесно се модифицира и кое може да се користи за создавање на ново знаење преку едноставни операции. Со тоа, ВИ системите се развиваат и подобруваат со текот на времето, што е клучно за решавање на комплексни и динамични проблеми како природен јазик, автономно возење или автоматизирано расудување.

Разликата помеѓу традиционалното програмирање и ВИ програмирањето е во тоа што првото се фокусира на решавање на специфични, ограничени проблеми, додека второто се стреми кон создавање на генерализирани, адаптивни системи кои можат да учат и да се прилагодуваат на нови предизвици. Оваа разлика е јасно илустрирана во концептот на „Problem Solving by Search“, каде што целта е да се изгради систем кој не само што решава одреден проблем, туку обезбедува решение што е колку што е можно поопшто и применливо во различни ситуации.

Техники на вештачка интелигенција и улогата на производните системи

Во контекст на вештачката интелигенција (ВИ), она што обично се нарекува „техника на ВИ“ претставува методологија која се базира на експлоатација на знаењето како клучен ресурс за решавање на комплексни проблеми. Оваа техника не се фокусира само на конкретни, специфични задачи, туку се стреми кон создавање на генерализирани решенија кои можат да се применат во широк спектар на проблемски домени. Клучниот аспект на оваа техника е тоа што знаењето мора да биде јасно претставено, лесно модифицирано и способно за создавање на ново знаење преку едноставни операции, што овозможува системот да биде адаптивен и интелигентен во своето функционирање.

Производните системи се една од најважните форми на програмирање кои ја доловуваат суштината на овие техники во ВИ. Тие ја структуираат интелигенцијата преку јасно раздвојување на три основни компоненти: база на факти (која ги содржи информациите за тековната состојба), база на правила (која ги дефинира логичките операции и трансформации на фактите) и контролен систем (кој управува со примената на правилата и процесот на расудување). Со други зборови, техниката на ВИ се состои во користење на знаење претставено преку производни системи, кои овозможуваат систематско и контролирано расудување, со што се постигнува интелигентно однесување на компјутерските системи. Ова ја издвојува ВИ од традиционалното програмирање, каде што се бара решение само за специфичен проблем, додека во ВИ се бара генерализирана и адаптивна способност за решавање на широк спектар на проблеми.

Архитектура и значење на производните системи во вештачката интелигенција

Производниот систем, како основен модел во програмирањето со вештачка интелигенција, се состои од неколку клучни компоненти кои ја доловуваат суштината на функционирањето на АИ системите. Прво, тука е базата на податоци, која содржи факти и информации релевантни за проблемот што се решава. Втората компонента се правилата или операциите, кои ја дефинираат логиката и дејствијата што можат да се применат врз базата на податоци за да се постигне целта. Третата компонента е контролниот систем, кој управува со изборот и примената на правилата, односно ја одредува стратегијата на пребарување и начинот на расудување во системот. Поделбата на системот на три јасни единици, база на податоци, операции и контрола, ја отсликува основната структура на производствените системи и ја прави нивната примена флексибилна и моќна во решавањето на комплексни проблеми.

Улогата на производните системи во ВИ

Производните системи се системи за програмирање кои ја доловуваат суштината на интелигентните системи преку јасно раздвојување на факти, правила за расудување и контролни механизми. Тие се основа за развој на интелигентни апликации кои користат знаење за да решаваат комплексни проблеми преку примена на правила и логички операции. Тие претставуваат специфичен модел на програмирање кој ја раздвојува логиката на расудување од базата на податоци и контролниот механизам, овозможувајќи појасна и пофлексибилна структура на системот.

Во производните системи, базата на податоци содржи факти и информации кои се релевантни за проблемот, додека правилата ја дефинираат логиката на трансформација на овие факти во нови сознанија или дејствија. Контролниот систем, пак, управува со процесот на избор и примена на правилата, одредувајќи ја стратегијата на расудување и начинот на пребарување во проблемскиот простор. Поради тоа ВИ системите се адаптивни и способни за решавање на комплексни проблеми преку постепено намалување на целта на проблемот на подцели.

Производните системи овозможуваат развој на специјализирани стратегии за контрола, како што се неотповиклива контрола, враќање назад и пребарување на графикони, кои ја зголемуваат ефикасноста и прецизноста на процесот на расудување. Со оглед на овие аспекти, улогата на производните системи во ВИ е да обезбедат јасна, структурирана и ефикасна рамка за моделирање на интелигентното однесување. Тие се основа на која се градат многу современи ВИ апликации и истражувања, што ги прави незаменливи во развојот на оваа дисциплина.

Суштина и значење на техниките на вештачка интелигенција

Терминот „техника на вештачка интелигенција“ (ВИ) се однесува на специфичен пристап или методологија која се користи за решавање на проблеми преку експлоатација на знаењето како основен ресурс. Во контекст на ВИ, техниката не е само едноставна процедура или алгоритам, туку систематски начин на претставување, обработка и примена на информации со цел да се постигне интелигентно однесување на компјутерските системи.

Производните системи претставуваат еден од најважните и најраспространетите примери на ВИ техники. Клучната карактеристика на една ВИ техника е нејзината способност да работи со знаење кое е јасно и формално претставено, може да се модифицира и е способно за генерализација. Техниката не се ограничува само на решавање на еден конкретен проблем, туку има потенцијал да се примени на поширок спектар на проблеми, преку адаптација и проширување на постојното знаење. Техниките на ВИ бараат прецизно дефинирање на проблемот, детална анализа и соодветно претставување на задачата во форма која е погодна за автоматско расудување. Тоа значи структурирање на знаењето во бази на факти и правила, како и развој на механизми за управување со процесот на донесување одлуки.

Во суштина, оваа техника се базира на три клучни аспекти: прецизно дефинирање на проблемот, детална анализа на проблемот и изолирање и претставување на знаењето поврзано со задачата. Целта е да се создаде систем кој не само што решава одреден проблем, туку тоа го прави на генерален и пренослив начин, овозможувајќи модификација и проширување на знаењето преку едноставни операции. Техниката на ВИ не се состои само од едноставна примена на алгоритми, туку од систематско градење и користење на знаењето кое може да се адаптира и развива со текот на времето, што е суштински предуслов за создавање интелигентни системи. Овој пристап ја надминува традиционалната парадигма на програмирање, бидејќи бара од системот да биде способен за учење и генерализација, а не само за извршување на фиксни инструкции.

Разлики меѓу традиционалното програмирање и програмирањето со вештачка интелигенција

Вештачката интелигенција (ВИ) се разликува од традиционалното програмирање по својот фундаментален пристап кон решавањето на проблеми и природата на задачите што ги адресира. Традиционалното програмирање е насочено кон создавање на решенија за специфични, добро дефинирани проблеми, каде што програмерот пишува код кој директно ги решава тие задачи. Овој пристап е ограничен на конкретни случаи и не подразбира способност за адаптација или генерализација надвор од претходно дефинираните услови. На пример, традиционалниот програм може да биде дизајниран да пресмета корен од конкретна квадратна равенка, но нема способност да се прилагоди на други видови равенки без дополнително програмирање.

Од друга страна, ВИ се стреми кон создавање на системи кои можат да решаваат поширок спектар на проблеми преку користење на знаење и способност за генерализација. Наместо да се фокусира на една специфична задача, ВИ програмите се дизајнирани да разберат и да се прилагодат на различни ситуации, користејќи техники кои им овозможуваат да учат, да донесуваат одлуки и да решаваат проблеми на начин сличен на човечката интелигенција. ВИ системите не бараат само решение за еден конкретен проблем, туку се стремат кон развој на генерализирани решенија кои можат да се применат во различни контексти, како што се игри, природен јазик, автономно возење и други комплексни задачи.

Како што е наведено, „традиционалното програмирање е кога програмата е создадена да даде одговор само за специфично прашање што треба да го реши, додека програмирањето со ВИ има за цел да обезбеди одговори на генерализирани проблеми, а не само на конкретни прашања“. Ова ја нагласува суштинската разлика во пристапот: ВИ бара прецизно дефинирање на проблемот, детална анализа, претставување на знаењето и избор на најсоодветна техника за решавање која овозможува адаптивност и учење. Во оваа смисла, ВИ претставува еволутивен чекор во развојот на компјутерските системи, кој овозможува создавање на интелигентни апликации способни за сложено расудување и прилагодување, што е невозможно да се постигне со класичното, традиционално програмирање.

Додека традиционалното програмирање е насочено кон решавање на специфични проблеми со фиксни алгоритми, програмирањето со вештачка интелигенција се стреми кон создавање на системи кои можат да обработуваат и манипулираат со знаење на пофлексибилен и адаптивен начин, овозможувајќи им да се справуваат со поширок спектар на проблеми и ситуации без потреба од значителни промени во нивната структура.

Фундаментални разлики во ВИ програмирањето

Програмирањето во областа на вештачката интелигенција (ВИ) се разликува од традиционалното програмирање по својот фундаментален пристап и цел. ВИ системите не се ограничени само на конкретни прашања, туку се дизајнирани да учат, да се прилагодуваат и да донесуваат одлуки во различни контексти. Во традиционалното програмирање, програмерот ги дефинира сите правила и чекори за решавање на проблемот, што резултира со статичен и тесно специјализиран систем. Наспроти тоа, ВИ програмирањето се стреми кон развој на системи кои користат знаење и техники за генерализација, овозможувајќи им да решаваат различни проблеми. ВИ системите се дизајнирани да работат со знаење кое е независно од структурата на програмата, овозможувајќи лесна модификација и проширување на знаењето без да се менува основната архитектура на системот. ВИ системите се способни за учење, адаптација и генерализација, што ги прави пофлексибилни и поефикасни во решавањето на комплексни и динамични проблеми.

Разликите произлегуваат од фактот што ВИ бара прецизно дефинирање на проблемот и претставување на знаењето на начин кој овозможува негово модифицирање и проширување. ВИ техниките се фокусираат на создавање на системи кои можат да учат од искуство и да применуваат стекнатото знаење во нови ситуации, што е предуслов за интелигентно однесување. Покрај тоа, во ВИ програмирањето, модификациите во програмата не ја менуваат нејзината структура, бидејќи знаењето е организирано во независни единици како факти и правила, што овозможува пофлексибилна и појасна архитектура на системот. Оваа парадигма ја олеснува имплементацијата на интелигентно однесување преку системи за производство, кои ја раздвојуваат базата на податоци, правилата и контролниот механизам во три независни компоненти, овозможувајќи поефикасно и појасно управување со процесот на расудување.

Стремежот на ВИ програмирањето кон создавање на системи кои можат да обработуваат и манипулираат со знаење на пофлексибилен и адаптивен начин, овозможувајќи им да се справуваат со поширок спектар на проблеми и ситуации без потреба од значителни промени во нивната структура е суштинската разлика од традиционалното програмирање.

Posted on

Започнува подкаст-серијата на АИ Платформата на Филозофскиот факултет

АИ Платформата на Филозофскиот факултет при УКИМ го проширува својот едукативен и истражувачки опсег преку нова подкаст-серија, посветена на критичката интеграција на вештачката интелигенција во образованието. Овој формат има за цел да понуди разговорни, но академски засновани содржини, кои обработуваат клучни прашања поврзани со AI писменоста, педагошките трансформации и етичките импликации.

Првата епизода, објавена на 19 септември 2025 година, е насловена „Компетенции за AI писменост: Критериуми и дескриптори“ и се фокусира на концептуализацијата на AI писменоста преку конкретни критериуми и дескриптори применливи во наставен и институционален контекст. Во епизодата се разработуваат:

основните компоненти на AI писменост (знаења, вештини, ставови);

методи за проценка и развој на компетенции кај наставници и ученици;

етички и критички аспекти на употребата на AI во образованието;

можности за институционална имплементација и трансфер на модели.

Подкастот е достапен преку официјалната страница на АИ Платформата, со времетраење од 22 минути и 54 секунди. Слушателите можат да го проследат преку вграден плеер или да се претплатат преку RSS фид.

Оваа иницијатива претставува нов чекор во развојот на контекстуално релевантни, етички одржливи и академски засновани ресурси за интеграција на вештачката интелигенција во наставата, учењето и истражувањето. Подкаст-серијата ќе продолжи со тематски епизоди кои обработуваат AI во основното и средното образование, дигитална писменост, модели на имплементација и критичка педагогија.

Posted on

Почеток на AI Платформата на Филозофскиот факултет – Ново Лице на Образованието и Истражувањето

Во свет во кој вештачката интелигенција сѐ подлабоко навлегува во секојдневието, Филозофскиот факултет при Универзитетот „Св. Кирил и Методиј“ во Скопје го отвора новото поглавје на дигиталната трансформација. Со амбициозниот проект „Потенцијали и предизвици на примената на вештачката интелигенција во наставата, учењето и истражувањата во општествените и хуманистичките науки: Студија на случај – Филозофски факултет – Скопје“, започнува нова ера на академска иновација, интерактивност и продуктивност.

Целта на проектот е да ја анализира и оцени интеграцијата на AI технологиите – како специјализирани ботови и алатки за автоматско генерирање содржини – во образовните и истражувачките процеси во дисциплини како филозофија, историја, педагогија, психологија и многу други на факултетот. Проектните активности се фокусираат на три модели на интеграција: целосна, делумна и континуирана, при што „AI Академијата“ како образовна платформа ќе биде оперативен фокус за тестирање и примена.

Идејата е преку конкретни примери да се утврди како AI иновативно ја менува наставната ефикасност, динамиката во училницата и продуктивноста во истражувањата. Се анализираат и перцепциите и подготвеноста на студентите и наставниот кадар за користење на новите технологии, со акцент на тоа дали обуките, практичната примена и стекнатото искуство позитивно ги менуваат дигиталните компетенции и критичкото разбирање на корисниците. Воедно, со особена одговорност се разгледуваат и етичките и методолошки прашања кои произлегуваат од ваквата интеграција.

Постојат и две клучни хипотези: дека интеграцијата на AI значително придонесува за подобрување на академската ефикасност, интерактивност и дигиталната писменост и дека различните дисциплини ќе покажат различен степен на адаптација и ефективност кон овие технологии.

Со отворањето на оваа платформа, Филозофскиот факултет поставува јасна академска и етичка рамка за одговорна примена на AI во високото образование во Македонија и ја зацврстува својата позиција како регионален лидер во интеграцијата на современите технологии во општествените и хуманистичките науки. Очекуваме дека ова е само почеток на една поиновативна, покритична и поинтерактивна академска иднина.

Очекувајте повеќе вести, искуства од наши студенти и наставници, како и резултати од оваа иницијатива – бидејќи иднината на образованието започнува тука и сега!

Proudly powered by WordPress