home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #26 / NN_1992_26.iso / spool / bit / listserv / csgl / 1388 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-11-06  |  3.0 KB
  1. Path: sparky!uunet!destroyer!sol.ctr.columbia.edu!usc!news.aero.org!marken
  2. From: marken@aero.org (Richard Marken)
  3. Newsgroups: bit.listserv.csg-l
  4. Subject: Re: language
  5. Date: 5 Nov 1992 22:11:44 GMT
  6. Organization: The Aerospace Corporation, El Segundo, CA
  7. Lines: 62
  8. Message-ID: <1dc670INNr27@news.aero.org>
  9. References: <92Nov5.124237pst.29192@hmmm.parc.xerox.com>
  10. NNTP-Posting-Host: aerospace.aero.org
  11.  
  12. [From Rick Marken (921105.1400)]
  13.  
  14. In article <92Nov5.124237pst.29192@hmmm.parc.xerox.com> Penni Sibun <sibun@PARC.XEROX.COM> writes:
  15. >(penni sibun 921105.1300)
  16. >
  17. >   [From Rick Marken (921104.1400)]
  18. >
  19. >   penni sibun (921103.1600) on the relation between her model and pct model
  20. >
  21. >   >i think the major difficulty in mapping bet. yr model and mine is the
  22. >   >``intended meaning'' part.
  23. >
  24. >   I agree -- intentions (reference signals) ARE the ONE BIG difference
  25. >   between PCT and ALL other models of living systems.
  26. >
  27. >nonsense.  intentions are one of the many banes of traditional ai.
  28.  
  29. Well, maybe you are right. They do talk about intentions a lot.
  30. My impression is that in most cases the intention is modelled as a
  31. command to produce action rather than as a specification for perception.
  32. But I'm sure that my impression is wrong (from your point of view) --
  33. perhaps you could describe such an ai model.
  34.  
  35.  
  36. >re: below.  i can't make much sense of yr cryptic equations.  i don't
  37. >think you answered my question.  i didn't ask whether you thought
  38. >there were hidden loops in my model.  i asked how you could make a pct
  39. >model that accounted for the same phenomena.  obviously, i believe
  40. >that the phenomena my model captures are important.  i'd like to see
  41. >how you think pct could account for the same process.  could you
  42. >please try again?
  43.  
  44. Ok. This is a very fair question. Perhaps you could describe the
  45. phenomenon that your model "captures". Maybe give some quatitative
  46. data on the phenomenon. From your discussion with Avery it sounds like
  47. your model (Salex, right?) produces sentences that describe scenes.
  48. Some of the descriptions are based on inferences derived from the
  49. scene but not explicitly "stated" -- these are verbally described
  50. scenes, right. I think you already have a discreet PCT model -- which
  51. is fine. The references are each of the "descriptions" that should be
  52. produced. The perceptions are logical variables -- either they are
  53. true of false. The references for each variable is set at true. Then
  54. you go through you inference engine and parser and produce states
  55. of those variables. A higher order system is looking for all the
  56. reference perceptions to be set to true -- then you are done. So you
  57. probably already have a control model -- controlling logical variables.
  58.  
  59. But I think it would be good to see the data on the phenomenon before
  60. judging the value of the model -- control model or not.
  61.  
  62. Best
  63.  
  64. Rick
  65.  
  66.      **************************************************************
  67.  
  68. Richard S. Marken                   USMail: 10459 Holman Ave
  69. The Aerospace Corporation                   Los Angeles, CA 90024
  70. E-mail: marken@aero.org
  71. (310) 336-6214 (day)
  72. (310) 474-0313 (evening)
  73.  
  74.