• وبلاگ : پاي سيب
  • يادداشت : Cellular automaton
  • نظرات : 0 خصوصي ، 80 عمومي
  • درب کنسرو بازکن برقی

    نام:
    ايميل:
    سايت:
       
    متن پيام :
    حداکثر 2000 حرف
    كد امنيتي:
      
      
     <    <<    6      
     
    + هوش مصنوعي 

    AI يک علم بسيار عميق و پيچيده در قرن اخير است که در حالت کلي به مطالعه بر روي اطلاعات، چگونگي جمع آوري و نگهداري از آنها، بکارگيري اطلاعات و جابجايي و انتقال آنها به ماشين و يا انسان و حيوان ميپردازد.

    در فيزيک و شيمي بر اساس قانون اصل بقاي انرژي، انرژي از بين نميرود و فقط از صورتي بصورت ديگري در مي آيد. بسياري از علوم مانند بيولوژي، داروسازي، زمين شناسي و دانشهاي مهندسي براساس اين اصل تکامل يافته است و تمامي اين رشته ها بر اساس درک صحيحي از مکانيزم طبيعي و يا مصنوعي تبديل نيرو، جرم و انرژي استوار است. در مورد اطلاعات نيز اين اصل استوار است که اطلاعات انتقال مي يابد و از صورتي بصورت ديگر در مي آيد.

    به همين دليل ميتوان اين علم را علم اطلاعات و يا علم هوش نامگداري کرد. علمي که بر اساس اصل تبديل اطلاعات به فرم مکانيکي و شيميايي و بالعکس استوار است.

    نه تنها سيستمهاي مصنوعي بلکه انسانها نيز اطلاعات را دريافت ميکنند، بکار ميگيرند و انتقال مي دهند. انسانها حتي با اينها کنترل ميشوند. براي مثال با جايزه خوشحال، با خبر بد غمگين، از صداي بلند در تاريکي هراسناک ميشوند يعني با دريافت يکسري اطلاعات از خود احساس نشان ميدهند. اين مورد نيز در در حال بررسي و مطالعه است. بنابراين AI برخلاف ظاهر اسمش، درباره سيستمهاي طبيعي و مصنوعي تجزيه و تحليل اطلاعات و نه فقط چگونگي دريافت اطلاعات بلکه چه ميکنند و چگ.نه احساس ميکنند، ميباشد.

    AIزمينه هاي پژوهشي ديگري را نيز شامل ميشود

    اگر ما AI را بدين صورت تعبير کنيم که علمي است که به چگونگي دريافت، پردازش، نگهداري و استفاده اطلاعات در هوش انسان و حيوان و ماشين باشد، بطور حتم با زمينه هاي پژوهشي قديميتري مانند روانشناسي، اعصاب و روان، فلسفه و منطق نيز در ارتباط هستيم.

    پيشرفت کامپيوترها راههاي جديدي براي حل مشکلات AIدر برابر ما گشوده است. در گذشته روانشناسان و دانشمندان مغز و اعصاب نميتوانستند سيستمهاي پردازش اطلاعات حيوانات و آدمي را آزمايش کنند و فلاسفه فقط ميتوانستند تئوريهايي در زمينه چگونگي کارکرد مغز و زبان بدهند. حال آنکه امروزه ميتوان فراتر از آنها رفت و سيستمهايي طراحي نمود که تئوريها را مورد آزمايش قرار دهد و صحت و سقم آنها را يافت.

    + هوش مصنوعي 

    هوش مصنوعي چيست؟

    قصدم در اينجا نوشتن مصالبي در ارتباط با کاربرد تکنولوژي جديد هوش مصنوعي ( Artificial Intelligence) در مديريت است اما بهتر ديدم در ابتدا توضيح ساده اي در باره هوش مصنوعي در اينجا بياورم.

    به زبان بسيار ساده هوش مصنوعي تلاش براي توليد ماشيني است که همانند انسان عمل کند. اما اين تعريف حقايق و جزئيات را در خود جاي نمي دهد. بنابراين بهتر است AI را توضيح بدهم.

    AIيک رشته جديدي است که در اواسط قرن 20 بوجود آمده است. اکثرا در روزنامه ها، تلويزيون، فيلمها و بازي هاي کامپوتري به اين مقوله پرداخته شده اما درست درک نشده است. حتي بعضي ساده لوحان اين طرح را غير عملي ميدانند و بعضي از دولتها هرگونه فعاليت در اين زمينه را ممنوع کرده اند. اما اين علم در صنعت و دانشگاهها در حال پيشرفت است اگرچه هميشه بعنوان هوش مصنوعي شناخته نمي شود، زيرا تکنيکها و ايده هاي مهمي از مهندسي نرم افزار را در خود دارد. بعضي ديگر از ساده لوحان نيز فکر مي کنند که اين علم در حال رشد سريعي است و در چند سال آينده رباتها انسانها را به زنجير ميکشند و دنيا را در اختيار خود ميگيرند.

    متاسفانه هيچ توضيح و يا اشاره اي ازAI در مدارس و حتي دانشگاها داده نميشود و تعداد معدودي از دانشگاها هستند که رشته و يا درس AI را در برنامه درسي خود قرار داده اند

    + اميرحسين 
    Cryptography with Cellular Automata

    Stephen Wolfram2

    (2) The Institute for Advanced Study, Princeton, NJ, 08540
    Extended Abstract
    This abstract discusses a stream cipher based on a simple one-dimensional cellular automation. The cellular automaton consists of a circular register with N cells, each having a value a i equal to 0 or 1. The values are updated synchronously in discrete time steps according to the rule
    $$
a
    ((1a))
    or, equivalently,
    $$
a
    ((1b))
    The initial state of the register is used as a seed or key. The values a (t) attained by a particular cell through time can then serve as a random sequence. Ciphertext C can be obtained from binary plaintext P as usual according to C i=p i XOR a (t); the plaintext can be recovered by repeating the same operation, but only if the sequence a (t) is known.
    Cellular automata such as (1) have been investigated in studies of the origins of randomness in physical systems [2]. They are related to non-linear feedback shift registers, but have slightly differen boundary conditions.
    Figure 1 shows the pattern of cell values produced by (1) with a seed consisting of a single nonzero cell in a large register. The time sequence of values of the centre cell shows no statistical regularities under the test of ref. [3] (for sequence lengths up to 219?5×105). Some definite spacetime patterns are nevertheless produced by the cellular automtion rule.
    In the limit N??, the cullular automation evolution is like an iterated continuous mapping of the Cantor set, and can be studied using dynamical systems theory [4]. One result is that the evolution is unstable with respect to small perturbations in the initial seed. A change produced by reversing a single cell value typically expands at a rate given by Lyapunov exponents, equal to 0.25 on the left, and 1 on the right. Length T time sequences of cell values are found however to be affected on average only by abount 1.19T initial values.
    Iterations of the cellular automaton rule (1) can be considered as Boolean functions of initial cll values. Disjunctive normal forms (minimized using [5]) for these functions are found to increase in size roughly as 40.65t , giving some indication of the complexity of the cellular automaton evolution.
    Figure 2 shows the complete state transition diagram for the cellular automaton (1) in a register of size N=11. For large N, an overwhelming fraction of states lie on the longest cycle. But there are also shorter cycles, often corresponding to states with special symmetries. Figure 3 shows the length of the longest cycle as a function of N. The results (up to N=53), which gives cycle length 40114679273) fit approximately 20.61N . The mapping (1) is not a bijection, but is almost so; only a fraction (?/2)N?0.85N of states do not have unique predecessors [6] (? is the real root of 4?3?2?2?1=0).
    The security of a cryptographic system based on (1) relies on the difficulty of finding the seed from a time sequence of cell values. This problem is in the class NP. No systematic algorithm for its solution is currently known that takes a time less than exponential in N. No statistical regularities have been found in sequences shorter than the cycle length.
    One approach to the problem of finding the seed [6] uses the near linearity of the rule (1). Equation (1) can be written in the alternative form a i?1=a i? XOR (a i OR a i+1). Given the values of cells in two adjacent columns, this allows the values of all cells in a triangle to the left wo be reconstructed. But the sequence provided give only one column. Values in the other column can be guessed, and then determined from the consistency of Boolean equations for the seed. But in disjunctive normal form the number of terms in these equations increases linearly with N, presumably making their solutions take a time more than polynomial in N.
    The cellular automaton (1) can be implemented efficiently on a integrated circuit; it requires less than ten gate delay times to generate each output bit, and can thus potentially be used in a variety of high-bandwidth cryptographic applications.
    Much of the work summarized here was done while I was consulting at Thinking Machines Corporation (Cambridge, MA). I am grateful for discussions with many people, including Persi Diaconis, Carl Feynman, Richard Feynman, Shafi Goldwasser, Erica Jen and John Milnor.
    + اميرحسين 

    [edit] References

    • "History of Cellular Automata" from Stephen Wolfram"s A New Kind of Science
    • Cellular Automata: A Discrete View of the World, Joel L. Schiff, Wiley & Sons, Inc., ISBN 047016879X (0-470-16879-X)
    • Chopard, B and Droz, M, 1998, Cellular Automata Modeling of Physical Systems, Cambridge University Press, ISBN 0-521-46168-5
    • Cellular automaton FAQ from the newsgroup comp.theory.cell-automata
    • A. D. Wissner-Gross. 2007. Pattern formation without favored local interactions, arXiv:0707.3657.
    • Neighbourhood survey includes discussion on triangular grids, and larger neighbourhood CAs.
    • von Neumann, John, 1966, The Theory of Self-reproducing Automata, A. Burks, ed., Univ. of Illinois Press, Urbana, IL.
    • Wolfram, Stephen, 1985, Cryptography with Cellular Automata, CRYPTO"85.
    • Cosma Shalizi"s Cellular Automata Notebook contains an extensive list of academic and professional reference material.
    • Wolfram"s papers on CAs
    • A.M. Turing. 1952. The Chemical Basis of Morphogenesis. Phil. Trans. Royal Society, vol. B237, pp. 37 - 72. (proposes reaction-diffusion, a type of continuous automaton).
    • Jim Giles. 2002. What kind of science is this? Nature 417, 216 - 218. (discusses the court order that suppressed publication of the rule 110 proof).
    • Zuse´s publications on CA-based physics (1967, 1969, 1970), with comments by Juergen Schmidhuber
    • Frish U., Hasslacher B., and Pommeau Y. Lattice gas method for partial differential equations. Phys. Rev. Lett., 56(1505), 1986.
    • Evolving Cellular Automata with Genetic Algorithms: A Review of Recent Work, Melanie Mitchell, James P. Crutchfeld, Rajarshi Das (In Proceedings of the First International Conference on Evolutionary Computation and Its Applications (EvCA"96). Moscow, Russia: Russian Academy of Sciences, 1996.)
    • The Evolutionary Design of Collective Computation in Cellular Automata, James P. Crutchfeld, Melanie Mitchell, Rajarshi Das (In J. P. Crutch¯eld and P. K. Schuster (editors), Evolutionary Dynamics|Exploring the Interplay of Selection, Neutrality, Accident, and Function. New York: Oxford University Press, 2002.)
    • The Evolution of Emergent Computation, James P. Crutchfield and Melanie Mitchell (SFI Technical Report 94-03-012)
     <    <<    6