[замечание: приветствуется критика данной концепции]
В сети все чаще можно встретить рассуждения на тему, что вот-вот уже прям завтра могущественные справочные таблицы на от 2 до 800 GB отберут работу у программистов, дизайнеров и т.д. Миллионы специалистов останутся без работы и прочий апокалипсис.
Так, стоп. Что за справочные таблицы и причем тут паника? Разъясняю -- современные нейросети работают по принципу справочных таблиц с вычислияемыми значениями ради сжатия.итогового объема. А про нейросети вы неоднократно слышали, видели, читали, какие успехи демонстрируют Midjornery, Stable Diffusion, ChatGPT, GPT-3 и прочие распиаренные нейросети. Иной раз начинаешь невольно восхищаться современными достижениями. Но нейросети -- это ребрендинг.
Вы когда-нибудь слышали, чтобы таблицы Брадиса нахождения тригонометрических значений смогли захватить мир и повелевать им? Использовать -- да, но до мифического Скайнета, насколько более точные таблицы Брадиса не были бы, они не смогут достичь. Даже если в таблицах Брадиса будут значения по сотни триллионов знаков после запятой, все равно таблицы Брадиса так и останутся просто таблицами.
Нейросеть -- это попытка сжать экспоненциально большой объем данных в конечное количество значений. Получается, что обучение нейросети и сама нейросеть -- это всего лишь сжатие справочных таблиц, а также сами справочные таблицы с вычисляемыми значениями.
А теперь, внезапно, вопрос -- насколько становятся опасными технологии сжатия справочных таблиц и сами справочные таблицы? Внезапно, осознаешь, что как бы огромны таблицы не были бы, они все еще справочные таблицы. И весь маркетинговый налет осыпается, показывая банальную технологию, которую использовали еще в школе.
Да, конечно, профессии, где достаточно лишь огромной справочной таблицы, можно будет заменить на эти самые справочные таблицы. Те же переводчики для дословного перевода и распространенных фразеологизмов вполне можно заменить гигантской справочной таблицей. Работу программистов на элементарных задачах вроде "функция сложения двух переменных" -- также можно заменить гигантской справочной таблицей.
И, соответственно, мы получаем список непреодолимых болячек, которые свойственны именно нейросети в варианте справочных таблиц:
1) необходимость миллиардов картинок. Человек может в любой ситуации опознать объект, если он видел его хотя бы на одной картинке. Нейросети подавай миллиарды фоток кошечек и собачек, чтобы она иногда могла распознать этих кошечек и собачек, а иногда -- нет. Пиксельхантинг, когда по одному пикселю нейросеть неправильно определяет все изображение -- это как раз проблема справочных таблиц. Всегда можно найти такое сочетание, которое нет в справочной таблицы, причем изменение всего лишь пикселя достаточно.
2) забывчивость нейросети. Т.е. когда нейросеть стараются обучить новому, она забывает старое. Как раз это поведение характерно именно справочным таблицам -- когда вы пытаетесь добавить новые записи в справочную таблицу, вы должны затеперть записи, которые там уже есть. Либо, внезапно, как это и происходит у нейросетей -- провести сжатие всей информации заново, получая новую таблицу.
3) псевдоадаптируемость. Вы могли встречать ситуацию, когда в таблиц Брадиса есть нужные вам значения конкретных углов. Адаптируются ли таблицы Брадиса к вашей ситуации? Нет, они всего лишь готовы на все случае жизни, но в каждый конкретным момент их значения неточны. Т.е. значение синуса вы не сможете узнать больше сотни знаков после запятой, таблицы не были к этому готовы. Аналогично нейросети -- в справочнике есть только ограниченный набор информации и за его пределами нейросети будут генерировать случайные значения
А обучение нейросети -- это как раз попытка старый справочник объединить с новой информации. И, внезапно, приходится экспоненциально больше проводить работы на сжатие для получения нового объема информации, которая растет линейно.
Получается, что для получения ИИ мы пошли не по тому пути. И нужно каждый новый путь проверять -- а не является ли он вариацией на тему получения очередного алгоритма сжатия справочника?
Комментарии
Все уже это проходили. В начале 2000-х все это уже писали про UML и Rational Rose. Потом правда выяснилось, что чтобы добиться от этих систем вменяемого результата требуются трудозатраты на много большие, чем при классической разработке.
Здесь я упрощаю все до знакомого уровня -- уровень справочных таблиц. Как та же таблица умножения, если для кого-то таблицы Брадиса слишком сложные. И сразу вопрос -- а может ли таблица умножения захватить мир? А если таблица умножения прям очень большая?
Чисто теоретически -- может. Выпадет какой-нибудь вариант, который как раз подходит. Только вот любое несоответствие справочнику и весь алгоритм напрочь ломается. Например, может захватить город. А что такое деревня? Овраги? Океан? Метро? Воздушные налеты? И т.д. А для каждой ситуации нужно заново обучать всю нейросеть! И получается, что в справочнике будет строка "демонстрировать разумное поведение в комнате", а за пределами комнаты -- все ломается.
Соответственно, для того, чтобы найти тот самый мифический ИИ -- нужна особенная математика: универсализация знания, как его хранить, математические операторы сложения знаний, умножения, объединения и т.д.
Одно плохо. Как бы не старались, это изначально порочный круг. Доказано Куртом Геделем о неполноте систем. "Система никогда не будет полной". По факту, как бы мы не старались представить знание, мы уже завязаны на систему, а, значит, будем создавать вариацию на тему той самой справочной таблицы.
Удивлю, но нейросети действительно могут помочь создать сильный универсальный ИИ. Мало того, уже проскакивают намеки этого сильного универсального ИИ. Одно плохо, человек ограничен собственной логикой и систематизацией всего и вся, а, значит, он не способен будет понять тот алгоритм, который и породит сильный универсальный ИИ.
Как нейросети могут намекнуть на правильный алгоритм?
Приведу на примере петель Лэнгтона: там всего 5 значений для клетки. А ведь есть и всякие эволюционирующие петли. Соответственно, количество возможных вариантов невелико и, чисто теоритеически, можно создать такой справочник, в котором алгоритм сильного ИИ уже будет. Останется лишь его найти в справочнике, извлечь и распаковать, а дальше пользоваться. Тут вступает другая проблема -- а как определить тот самый сильный ИИ на примере клеточных автоматов?
Если использовать то самое человеческое маниакальное желание подсовывать свойства и по их определению и решать, то, скорее всего, будет извлечен не сильный ИИ, а очередной справочник, который при масштабировании снова будет обладать свойствами справочника, а не сильного ИИ. Т.к. справочник лучше справляется с определением свойств просто в силу скорости, нежели сильный ИИ. И не забываем, что неверное обучение ИИ снова превратит его в справочник... Цикл замкнулся.
Нейросеть не совсем справочник - нечто побольше. Просто справочник, каков бы он не был, не выиграл бы в шахматы или го у чемпиона мира. Нейросеть находит хороший ход, которого нет в справочнике - экстраполируя так сказать.
Но сильным ИИ нейросеть не будет. На данном этапе может решать только простые задачи на уровне насекомых. Что действительно круто, так как позволяет со временем роботизировать любую рабочую специальность. И да, на реализацию этого нужно будет много программистов.
И стратегички добавь со стрелялками.
Но, есть ньюанс - скорость, и микроменеджемент :)
Нейросети все таки не есть справочные таблицы, учите матчасть.
И сферы , где они отберут хлеб у кожаных ублюдков есть.
Рутина все более высокого уровня подчиняется прогрессу.
Творчество нет, а рутина, да.
И эти сферы всё время увеличиваются.
Там есть еще шаг в техпроцессе: тестирование и исправление ошибок.
ИИ накидает в черне код. Тестер проверил. Теперь давайте исправлять баги.
Основная проблема кодеровки не накидать код. Проблема в последующем поиске багов.
Ну и вопрос оптимизации.. Говносовтомейкеры делают утилизаторов процессорного времени, называемых современными приложениями.
Основная проблема в том, что люди не знают, что хотят. А если даже знают, то не могут внятно объяснить.
Но страны Западла стараюстя переформатировать население в обратную сторону: сделать из людей зомби-потребителей, которое хавает ИИ-чушь и не пытается даже думать о том, что может быть лучше и может быть настоящее творчество.
Достаточно посмотреть на кино стран Западла (особенно, Голливуд) за последние лет 15. Дальше будет только хуже.
Творчество доступно очень немногим. Остальной массе вполне хватает знания стандартных ситуаций. Человек очень неохотно включает мозги, а без дела мозги атрофируются даже если они и были когда-то.
Фишка в том, что вы с творчеством сталкиваетесь постоянно, неосознанно, не считая это творчеством в принципе.
Например, замена инструментов и обстоятельств. Потеряется ли специалист, если обстоятельства его работы изменятся? Например, если ту же самую работу делать ночью с фонариками и свечами? Да, неудобно, но в целом то осуществимо. Или при другом освещениии, например, в окружении красных ламп. Для нейросетей это критично настолько, что цветовые фильтры на камеру способны уничтожить логику работы нейросети. А человек от надевания очков с цветными стеклами не теряет навыки.
Также человек не теряется, если ему предлагают внести незначительные и конкретные изменения. "Стул передвинуть левее на 4 см". Для человека это несложно, для нейросетей это критично, из-за чего нарушается вся логика их работы.
Это элементы творчества, когда нужно приспосабливаться к незначительным изменениям.
Соответственно, Скайнет, основанный на нейросетях, можно достаточно легко сломать. Например, на дороге расставить стулья. Для человека стулья на дороги не играют роли, а нейросеть может поломаться. Или дорогу покрасить в голубой цвет. Нейросеть будет считать, что это река и всячески избегать асфальтированных дорог. Особенно если дорога покрашена не в равномерный синий, а в "синий пиксель" или "синий хаки". Или люди будут ходить в серых балахонах, а рядом нести деревянный щит с рисунком человека. Нейросеть будет считать щиты своей целью. И т.д.
Если по ответу тестера ИИ сможет давать новую версию кода, тогда нормально. Иначе часто быстрее переписать заново, чем найти ошибку в чужом коде.
А вы оптимист. Как по мне, основная проблема - это правильная (сюда входит как корректность так и полнота) постановка задачи.
Причем в любой работе такой рутины - большинство. Почему-то все всегда рассуждают о замене людей на нейросети, в то время как на самом деле процесс скорее будет выглядеть как замена больших коллективов людей на маленькие, использующие нейросети. Как простая аналогия - когда-то 90% населения было занято в сельском хозяйстве - механизация, селекция и химия позволили снизить это количество до единиц процентов. В процессе значительное количество бывших работников были выкинуты на мороз и умерли с голода. Дизайнеры, программисты и прочий креативный класс уверенно движется в том же направлении. В общем, креативному классу надо бояться не нейросетей, а людей умеющих использовать их в работе.
Фактически нейросети используются как справочные таблицы, учите матчасть. Матрицы значения которых обрабатываются двумя примитивными формулами разработанными в 60-е годы прошлого века.
В завтрашнем дне у вас не будет не то что нейросетей требующих избыточного кол-ва ресурсов, а даже просто - компьютера. Он вам на самом деле не нужен)
Прогресс - это левая история. Капиталисты, монархисты и нацисты - правая, никакой прогресс им для вас не нужен. Для себя лично - может быть. Но население из этого уравнения необходимо исключить полностью. Вы невнимательно слушали того же Шваба и пр. правых идеологов.
Художник должен быть голодным.
Это не так.
Ну остальной поток сознания тоже мимо.
"Нейросеть служит для построения справочной таблицы по функции" - это стандартное определение нейросети, просто физический смысл нейросети в любом труде по т.н. Deep Learning. Зачем Вы с этим спорите, тем более не выкатывая собственного определения? Вы лучше того же Кристофера Олаха осведомлены?
Нейросети были разделом математики, когда ещё нельзя было их реализовать "в железе".
Именно.
Вот какую хрень вырастили из древних генераторов текста!
Компьютер выдаёт свои данные для программистов и пользователей.
Если нейросеть что то способна заменить, то не людей, это лишь инструмент людей.
Разве автомобиль способен заменить конную повозку? Лошадь сама в состоянии найти дорогу домой, если ездок задремал или пьян, а что сделает автомобиль, врежется в ближайший столб?
Нет, у шорников, конюхов и ковалей всегда будет работа.
Имеет смысл сравнивать автопилот автомобиля и мозг лошади по уровню ориентации в пространстве.
Плюс в сети мелькают сообщения, что то собак, то мышей научили водить авто. В случае мышей -- это игрушечные простенькие авто.У домовой мыши 71 миллион нейронов.
Если нейросеть действительно правильное направление развития, то нейросеть с 71 миллионов нейронов должна быть сопоставима по интеллекту с мышами, в том числе уметь обучаться езде. Мало того, у мышей мозг занят еще фнкциями, необходимыми для жизни самой мыши, поэтому у нейросетей количество нейронов должно быть меньше!
Вы согласитель сесть в машину, которой управляет мышь?
тормозами в авто управляет куда более тупой объект, чем мышь
ради эксперимента, можно было бы на полигоне научить собаку и/или свинью научить ездить на автомобиле.
А потом сравнить с навыками вождения человека. Конечно, собаке или свинье придется дольше обучаться, все же они школ не заканчивали. Да и управление авто адаптировать специально для них.
Относительно мышей -- тут эксперимент должен быть несколько сложнее: выводить последовательно несколько поколений мышей, которые будут учиться водить авто. В неволе мыши живут 2-3 года. Хотя в ту же Need For Speed мышей можно сажать после обучения хоть сразу.
И мне вот интересно -- реально ли мышь способна пройти Need For Speed ? Блин, я серьезно уже хочу такой эксперимент чисто ради интереса. Комп есть, нужна всего лишь адаптированная для мыши клавиатура и обученная мышь. Возможно, придется еще учитывать особенности зрения мыши, мало ли, Все же человеческое зрение и мышиное отличаются. Может, понадобится какой-нибудь VR для мышей.
Но если мышь пройдет NFS, то уже возникнут неудобные вопросы к человеку. А точно ли человек единственное разумное существо и вот это вот все? Ибо дальше возникнет ситуация, что человек сравнивает свое развитие не совсем честно -- не умственные способности диких племен с животными, а себя современного с животными. Т.е. если животное получит образование, сопоставимое с человеческим, то, может быть, оно будет обладать сопоставимым интеллектом?
Если что, это отсылка на мнение европейских ученых всего лишь середины 20 века, когда самые передовые европрейские ученые считали, что русские и негры не обладают разумом, а, значит, именно европейцам принадлежит право нести свет науки и вообще распоряжаться по своему усмотрению остальными народами.
А если русские оказываются разумными, то вся европейская наука про первый сорт оказывается только бредом очередных Наполеончиков и им нужна психиатрическая помощь, чтобы они не навредили разумным.
Сейчас вы можете оказаться на месте тех европейских ученых, которые лишают права на разумную жизнь животных. Если экспериментально будет доказано, что животные разумны и их разум сопоставим с человеческим, готовы ли вы принять это? Да и в целом данную концепцию.
Я не исключаю, что на обучение животных нужно потратить несколько поколений этих самых животных. Т.е. не так, что прям в первом поколении животные продемонстрируют разум, сопоставимый с ведущими учеными. А, например, через 3-4 целенаправленного вывода образованных животных проверить их мозг в сопоставлении с выпускником школы, условным троечником. Если результат хоть немного сопоставим и при продолжении обучения его можно улучшить, то вопросы, поставленные ранее, остаются и становятся более важными.
Если бы все упиралось в 3-4 поколения, то все было бы давно доказано - те же цирковые собаки живут в цирках поколениями, обучаются большую часть своей жизни... а размер мозга у них несколько больше чем у мышей.
Удивлю, но размер мозга у человека после промышленной революции сильно увеличился? По сравнению с жителями какой-нибудь Амазонки, которые до сих пор бегают в набедренных повязках. Или по сравнению с теми же африканскими неграми.
Единственное увеличение -- это все тело в целом стало больше, т.к. питание стало лучше и разнообразнее. Но не факт...
И мотивацию мыши.
Я же говорю, - ваша таблица слишком маленькая даже для программиста.
Давным давно реализовано, причем на совсем тупых золотых рыбках. Ездят и не кашляют... Чай не глупее некоторых...
Животные разумны. Как и вся природа в целом. Планета сама тоже разумное существо.
Но разница между человеком и животным в наличии второй сигнальной системы, главным инструментом которой являтся слово!
Именно через эту систему люди не только коммуницируют друг с другом, но и придумывают новые сущности и генерируют идеи!
Через эту же систему людьми и манипулируют так, как животным и не снилось.. но это уже другой вопрос.
Дык, умеют же
я об этой статье и думал, говоря про мышей. Ссылку не нашел, но там и машинки как-то попроще будут...
> Имеет смысл сравнивать автопилот автомобиля и мозг лошади по уровню ориентации в пространстве.
Нет в этом никакого смысла. Только если интерес абстрактно-научный. Есть смысл сравнивать скорость, объём, стоимость и качество перемещения груза из точки А в точку Б. В этом и смысл всей этой компьютеризации и всяких прочих "ИИ" - поставленная задача может быть решена разными способами и за разные деньги. А задача ставится не имитировать лошадь, а перемещать груз.
Кстати, про лошадь. Когда их было много, они постоянно убивали и калечили людей на дорогах, и в заметных количествах. И сами регулярно ломали себе ноги. Неуклюжее и непредусмотрительное животное, когда тянет телегу. Если бы кто-то щас попробовал "сертифицировать" лошадь как автономное устройство по перемещению грузов туда-сюда-обратно, лошадь бы ни в коем случае не прошла бы испытания на безопасность.
а еще затраты на экипаж условного корабля, жд и т.д.
Внезапно, вы забываете про кучу побочных расходов. Т.к. забываете амортизацию как самого транспорта, так и амортизацию инфраструктуры.
Если проводить максимально честный эксперимент даже просто на поверхности земли "из точки А в точку Б", то ни один существующий транспорт не способен решить данную задачу. Ибо обе точки могут оказаться, например, в лесах Амазонки. И как там с проходимостью по затопленным участкам и между деревьев?
А транспорт вам Боженька создаст?
Получается, что нужно:
1) построить инфраструктуру. Рубать деревья, строить посадочную площадку для летающих средств или дорогу для наземных. Как минимум просеку. Ибо те же суда на воздушной подушке не пролезут через лес. "Гладко было на бумаге, да забыли про овраги"
2) построить само транспортное средства. А это, внезапно, требует целой цивилизации. Придя к аборигенам Африки, бегающих с личтоками на поясе, вы вряд ли из кармана достанете авто.
3) нужен экипаж для транспортного средства. Капитан корабля, пилот самолета или водитель автомобиля. Даже автомобиль сам не доберется.
Все это вы благополучно забыли.
В случае с п.3 -- речь как раз и о мозге лошади, ИИ или водителе транспорта.
"Или у вас электричество из розетки берется?"
> Внезапно, вы забываете про кучу побочных расходов.
Я не забываю, это наоборот ты забываешь. Лошади не выдержали конкуренции в транспортной сфере. Они просто безумно дорогие по сравнению с авто, самолётами и корабликами. Не согласен? Создай лошадиную транспортную компанию и поконкурируй с грузовиками, тогда и
выясним, кто что забылпоржём над тобой.В условиях отсутствия или заоблачной дороговизны современной энергии (топливо/электричество) - вполне реально.
Один из самых главных и неисправимых недостатков этого высокоинтелл. животного - внезапная склонность к панике. Шоры не всегда помогают. Уменьшение этой склонности всегда ведёт ухудшению других качеств.
Кстати, достаточно точная аналогия. Все упомянутые персонажи остались, для них есть работа, но объёмы убавились в тысячи и десятки тысяч раз, хотя количество лошадей, используемых в народном хозяйстве, возросло в сотни раз, но обслуживают их всякие дизелисты.
Достаточно очевидно, что в более-менее понятных, алгоритмизируемых задачах ИИ уже сейчас может побить кожаный мешок, если оный ниже среднего уровня. А в шахматы - так любого. Поэтому всякая бухгалтерия/подготовка и приём первички всех видов и сортов, распознавание текста без вариантов уйдёт под нейронные сети уже нынешнего уровня, как только они станут относительно дешёвыми.
Кто-то понятия не имеет, о чем говорит...
Короче, не все так радужно...
На складе есть материал А по цене 100 рублей за единицу. И единицы материала делается 5 единиц полуфабриката Б и 10 единиц полуфабриката В. После этого 1 единица полуфабриката Б списывается. Какую сумму надо списать?
Ну и вариантов учётной политики порядка тысячи комбинаций. Из них надо выбрать такой, при котором налоги и риск тяжбы с налоговой будут минимальными, а данные для ФАС/тарифной комиссии обосновывать максимальную цену.
ТОРГ-12 всё-таки не капча. Компьютер её распознаёт достаточно надёжно. Но проблема первички постепенно уходит с внедрением электронного документооборота.
Давайте зайдем с другой стороны...
В 1981 году началась продажа первых ПК.
В 1983 году мировое производство бумаги составило порядка 177 млн. тонн. Из них печатной и писчей порядка 40 млн. тонн.
В 2017 году мировое производство бумаги составило уже порядка 420 млн. тонн. Из них печатной и писчей свыше 100 млн. тонн.
Так что вы там говорили про электронный документооборот..?
Я скромно напомню, что в 1981 в Китае и Индии жопы лопухом вытирали. И экономика была с гулькин нос.
А сейчас одних инструкций печатают больше, чем в СССР художественной литературы.
Ну вообще-то это была небольшая ловушка
Так и знал, что приплетете что-то наподобие роста населения или роста ВВП
А вот скажи мне, добрый человек... - у тебя трудовая уже электронная, или ты таки параллельно бумажную поддерживаешь..?
А свидетельство о собственности на квартиру? Хочешь чисто электронное..? Электронный документооборот ведь грядет...
Думаете, спасёт в случае чего бумажная? У меня трудовая электронная. С электронной подписью ПФР на выписке (если страховаться от взлома их базы). Выписка из РосРеестра аналогично.
А бумажную «нынче и подделать можно» (Печкин).
Другое дело, что на данный момент принудительный электронный документооборот только в области торговли маркированной продукцией и продажи прослеживаемых товаров. Поэтому пока используют его (по моей оценке) меньше половины юридических лиц в РФ.
К сожалению, это так и есть. Отмечено другим комментатором.
Даже лениво объяснять разницу между тем, что Вы, судя по всему имели в виду, говоря, фактически, о программе дип блю, и программой самообучающейся, которая сделала дип блю как ребёнка.
Судя по всему, я имел в виду совсем другое...
А именно: пока одна программа (самообучающаяся, розовая или низехонько-низехонько летающая - не важно) не научится (далее понимать буквально) из ревности убивать другую программу (или вас), - она останется не более чем калькулятором, за уши притянутым кем-то, для решения узкого круга задач, которые глобально ничего не решают.
Ну это уж совсем по моей части.
Помимо компов, которые Вы привыкли видеть, есть огромное количество военных и промышленных, которым вполне есть чем уязвить уже сейчас любого оппонента. Но пока что там жёстко прописанный код, а не нейросети. Поэтому я с огромным интересом смотрю на объём полномочий, которые получают и будут получать нейросети с выходом в интернет.
Мда...
Еще раз почитайте, что такое нейросети...
Что вы все на них молитесь то...
Ну не могут они (и никогда не смогут) работать так, как вы хотите или думаете они будут работать.
Просто по своей природе.
Решите простую логическую задачу:
С водителем человеком за год в ДТП погибает каждый 10.000-ный (кстати, реальная статистика), т.е. за 10 лет - каждый 1000-ный.
Опыты на мышах и дрозофилах показали, что с водителем AI за год в ДТП погибнет каждый 100.000-ный. Т.е. в 10 раз меньше.
Вопрос 1: как быстро вы будете посланы обществом на хер, при попытке внедрить AI в100% жоповозок?
Подсказка 1: можно ли уже сейчас, без всякого AI, отправить вашу жоповозку на встречку в лобовое?
Подсказка 2: сколько %% людей сегодня, "удовлетворены" денежной компенсацией от виновника аварии за смерть близкого человека в ДТП и не требуют его четвертовать прямо в зале суда?
Я на всякий случай напомню, почему я не отвечаю на коменты И23, за редким исключением. И, по всей видимости, не буду отвечать на Ваши.
Я не оракул, мыслей Ваших читать не могу, загадки разгадывать не имею ни малейшего желания. Поэтому можете отправляться туда же, где находится ВладиславЛ.
Ну автор немного сгустил краски.
В computer vision реальный прогресс. Для обучения нейросетей достаточно тысяч картинок. Не миллионов, а тысяч. Причем, надо понимать, что человек прежде чем обучиться распознавать котиков - видел миллионы картинок котиков (это к примеру живой котик, который по всякому ходит). За 5 минут мы уже видели котика 3 тыс. раз в разных позах, если он двигался.
И таки надо понимать, что весь текущий прогресс - это в супермощных компьютерах. Даже мне, чтобы распознавать вот такие картинки.
Требуется железка на 40 GOps (Kendryte K210), и она тратит 70 милисекунд на распознавание одной картинки 256x240. Что-бы достичь такого качества распознавания на Yolo v3 достаточно 500 картинок.
Далее, про программистов. Память у нейросетки сильно лучше, чем у человека. Человек тоже пытаясь выучить новое часто забывает старое (это я как человек, которому приходится писать на Java/C++/C#/Objective-C/Python, а дома ещё Rust и Verilog) говорю. Поэтому не был бы столь категоричен. Может случиться то-же, что произошло с людьми-переводчиками. Большинству будет достаточно того качества перевода, который обеспечивает комьютер и у людей-переводчиков забрали почти всю работу. Аналогично и с программистами может случиться.
Страницы