Re: Io sono ignorante ma... che c'azzecca?

On Fri, 23 May 2008 08:16:41 -0700 (PDT), Vend <vend82@virgilio.it>
wrote:

>> >Si ma si potrebbe manomettere ovunque dal sensore all'elettronica al
>> >cavo al connettore.
>> >(banalmente, stacchi il dispositivo e lo sostituisci con uno che
>> >emette una sequenza pseudocasuale deterministica).
>>
>> Vero, ma dal connettore al monitor lo si puo' comunque chiamare tutto
>> come computer,
>
>Intendevo il cavo dal contatore di radiazioni al computer.

Anch'io.

>Non sono un esperto, ma sei sicuro che un contatore di radiazioni sia
>concettualmente inattaccabile?
>Non è possibile realizzare una sorgente di radiazioni controllata (sto
>pensando a qualcosa tipo ad una sorgente intensa con un filtro che si
>apre e si chiude), o ingannarlo in altro modo?

Hai ragione, non ci avevo pensato, una lastrina di piombo
telecomandata funzionerebbe, ma bisognerebbe progettarla a spessore
completamente variabile per ottenere tutte le frequenze possibili, e
una manipolazione completamente controllabile.

>> >> >No, basta ignorare l'ingresso casuale.

>Se in un sistema formale introduci un assioma in contraddizione con
>gli altri, tutti i teoremi diventano contraddizioni, almeno nella
>logica classica.
>
>Ma non capisco cosa c'entri questo con gli automi a stati finiti
>probabilistici.

Gli automi a stati finiti semplici presuppongono l'invarianza, quelli
probabilistici come si regolano con essa? Forse ho capito male io, ma
prima la contemplano e poi la eliminano? O semplicemente e ' un caso
con assiomi meno stringenti dall'inizio?

>> >> Sono equazioni che, nella loro forma esatta,  non possono essere
>> >> risolte ne' con uno sviluppo in serie finito ne' in altro modo. Per
>> >> questo si introducono dei metodi approssimati: quello perturbativo in
>> >> cui si introduce uno sviluppo infinito (utile quando si ha una base
>> >> completa di un sistema esatto simile) oppure quello variazionale in
>> >> cui di introduce per principio un limite inferiore sull'energia (utile
>> >> quando si conosce l'hamiltoniano esatto del sistema). Ma entrambi,
>> >> come in tutta la meccanica quantistica, si riducono ad essere un
>> >> problema agli autovalori, dove ad ogni valore deve corrispondere una o
>> >> piu' funzioni. Quindi, nei fatti, avere delle approssimazioni sui
>> >> valori significa non avere funzioni computabili per il sitema reale.
>> >> Un caso che si puo' portare ad esempio e' quello degli incroci
>> >> evitati, dove in una prima approssimazione i livelli dell'energia
>> >> potenziale elettronica di stati diversi si incrociano, mentre
>> >> reintroducendo la correzione della repulsione tra gli elettroni
>> >> (tramite il metodo delle interazioni di configurazione), essi tornano
>> >> ad allontanarsi, come prescritto dai requisiti di simmetria.
>> >> In sostanza: porre un limite alla precisione numerica desiderata puo'
>> >> anche significare la perdita di comportamenti qualitativi.
>>
>> >Su questo non sono esperto quindi non so cosa dirti.
>> >Comunque non sono sempre simulabili numericamente i sistemi
>> >quantistici?
>>
>> Puoi applicare i metodi numerici direttamente sulle equazioni
>> differenziali esatte, ma perderesti l'uguaglianza agli autovalori e
>> non potresti piu' usare nessuna proprieta' del sistema della meccanica
>> quantistica. Personalmente non sono a conoscenza di questo modo di
>> procedere.
>
>Le simulazioni di sistemi quantistici in pratica come si fanno?

Vedi sopra a proposito dei metodi perturbativo e variazionale, in
realta' il loro numero e' legione, ma questi sono i due tipi generali.
Se vuoi lo sviluppo nei particolari di un metodo, cerca su Internet
quello di Hartree-Fock, che e' un po' la base e di solito il primo che
si insegna. Poi se ne hai voglia anche Moeller-Plesset.

>> >> >> La differenziazione (2). Rispetto ai sistemi macroscopici, le
>> >> >> probabilita' quantistiche di un sistema stazionario sono in genere
>> >> >> molto diverse tra loro, mentre per uno non-stazionario sono in
>> >> >> cambiamento continuo.
>>
>> >> >Quindi?
>>
>> >> Quindi si pone il dilemma se una simulazione del cervello che non
>> >> incorpori gli aspetti peculiari della non-computabilita' quantistica
>> >> accontentandosi di quella di dispositivi esterni macroscopici possa
>> >> effettivamente sviluppare l'intelligenza.
>>
>> >Chiedevo cosa significasse il discorso che hai fatto sulle probabilità
>> >tra sistemi stazionari e non-stazionari.
>>
>> Immagina di mettere a confronto il capitano Kidd che lancia una coppia
>> di dadi e Lord Buckingam che riporta le sue osservazioni su un sistema
>> quantistico singolo (o giu' di li') non-stazionario, sul primo
>> potresti classificare una statistica, sul secondo no, e i canoni di
>> imprevedibilita' dei nostri due personaggi si invertirebbero.
>
>Boh, non capisco bene cosa tu voglia dire.

Voglio dire che la casistica del risultato del lancio di due dadi e'
ben nota (che al limite si potrebbe usare nel dispositivo esterno),
quella di un sistema quantistico singolo non-stazionario e'
imprevedibile, ergo ripropongo il dilemma di cui sopra, che mi sta
particolarmente a cuore.

>> Non basato su porte logiche a due ingressi con uscita deterministica.
>> Per andare un po' sul concreto, mi sbilancio e faccio una proposta su
>> un argomento di cui non so molto: che ne pensi di una rete neurale
>> feedforward con bp in cui la funzione di accettazione (non so se si
>> chiama cosi') anziche' essere una sigmoide sia un processore in logica
>> fuzzy basato sul nostro chiacchierato dispositivo esterno?
>
>Credo proprio di no.

Qui non capisco se stai rispondendo alla domanda se questa strada sia
gia' stata tentata o se non ne pensi nulla di buono.

>> E' gia'
>> stato fatto? Dico rete neurale piuttosto che automa a stati finiti
>> perche' almeno c'e' una vaga somiglianza architetturale col cervello
>> biologico.
>
>Un automa a stati finiti non è un'architettura, è un modello teorico.
>Tutte le reti neurali artificiali digitali usate praticamente fino ad
>ora, essendo implementate su computer o al limite su hardware digitale
>dedicato, possono sempre essere rappresentate come automi a stati
>finiti.

Io ho detto che e' il cervello biologico ad avere un'architettura, e
che quella concettualizzabile dal modello rete neurale e' piu' simile
rispetto a quella di un automa a stati finiti. E' un problema di
ridurre la realta' al modello giusto per farne emergere le proprieta'
che si vogliono studiare eliminando le complessita' non necessarie,
quindi senza ricorrere a simulazioni di simulazioni. Del resto penso
che anche un automa a stati finiti possa essere rappresentato da una
rete neurale, bisognerebbe dimostrare che su ambedue si puo' costruire
una macchina di Turing.
-- 
Omega e' omega e basta