Для начала три истории
Наш преподаватель физики Арсентьев, имя, отчество, к сожалению, не помню, задал нам первокурсникам вопрос, «Как разделить хаос и порядок? Понятно, что это понятия относительные, но для научного подхода важно провести границу». Так вот вопрос, где грань между хаосом и порядком? По версии нашего лектора система из трех частиц это ещё порядок, а вот если частиц четыре, то это уже хаос. Почему же так, три порядок, а четыре уже хаос?
Да очень просто, потому, что мы живём в трехмерном мире, и мы можем создать систему координат, в которой каждой частице будет соответствовать своя ось, совпадающая с направлением её движения. Такая система будет довольно просто описывать систему из трёх частиц, а вот четвёртую частицу описать так же просто, как первые три, в нашей системе координат не удастся.
Немного позднее другой преподаватель, Салько Дмитий Иванович, закончив читать курс по функциям, резюмируя, сказал, со свойственным ему математическим юмором «И так напомню, что функция одной переменной это точка, функция двух переменных некая прямая на плоскости, функция трёх переменных это некая поверхность в пространстве. Функция четырёх переменных графической интерпретации не имеет, возможно, кто то способен представить себе её внешний вид, но думаю, он тщательно это скрывает, дабы его не изолировали».
И уже на третьем курсе, помню, однокашники приставали к Юре Айзенштарку, чтобы тот разъяснил, как понимать формулу из теории автоматического управления. Родители Юры работали на кафедре высшей математики и потому знание функций он, как говорится, впитал с молоком матери.
«Представьте себе это как крыша, крытая шифером, вот этот коэффициент наклон, вот этот размер волнушек, а вот эта часть как будто ты кидаешь мяч поперек волнушек и от того какие коэффициенты выбраны будет зависеть по какому жёлобку мяч скатится вниз», делился с однокашниками своим видением Юра.
Вы спросите, что в этих историях общего, если не поняли, подсказываю, везде присутствует число три. Все истории о том, что люди стараются свести свои представления об окружающем мире к трехмерному пространству.
Теперь перейдем к современности. К большим данным, интернету вещей и искусственному интеллекту.
Современные технологии сбора и накопления информации создают массивы данных, которые можно образно представить как многомерные пространства. Или иными словами большие данные, если рассматривать их совокупно, скорее хаос, чем порядок. С другой стороны, мне кажется, что люди всегда стремятся к установлению или выявлению порядка. Однако в случае с большими данными просматривается попытка выявить закономерности в принципе недоступные для человеческого понимания. Думаю, что Дмитрий Иванович был по большей части прав насчёт неспособности простых людей к умозрительному анализу функций с более чем тремя переменными. И потому напрашивается вывод, что неплохо бы поручить эту задачу тому, кто от рождения не имеет ограничений с количеством измерений. Выбор, очевидно, не велик, есть интеллект человеческий и искусственный. И если бы искусственного не было, сама собой напрашивается мысль, что его следовало бы придумать, и поручить ему, найти или навести порядок с многомерными пространствами данных.
А дальнейшие рассуждения приводят к тому, что если ИИ сможет успешно справляться со своими задачами, для использования результатов его работы есть два варианта.
Первый вариант состоит в том, что полученный ответ ИИ должен привести к понятному для людей виду. Иными словами привести решение к трёхмерному виду.
Получится следующая модель взаимодействия, ИИ решает задачи, переводит полученные результаты на человеческий, а люди принимают решения на основе полученных результатов. Мне кажется, даже при таком простом описании процесса видна проблемная точка. Получается, нужен ИИ, способный не только самостоятельно искать решения, но и способный делать перевод с многомерного на трехмерный.
Второй вариант, это поручить ИИ, самостоятельно принимать и приводить в жизнь решения. Не буду приводить предполагаемые опасности такого варианта. Опасность первого варианта, на мой взгляд, не меньше. Очевидно, системы, построенные по второму принципу, будут эффективнее уже потому, что будут исключены сложности перевода.
Возможно, есть и другие варианты, но скорее всего и они не избавляют от проблем, возникающих с появлением ИИ в нашей жизни.
Выводы из всего вышесказанного следующие, современные технологии, такие как большие данные, интернет вещей, искусственный интеллект, мобильные сети пятого поколения являются частями одного логического целого. И это в свою очередь говорит о том, что усилия, предпринимаемые во всех этих технологических направлениях, имеют общий вектор развития. Искусственный интеллект в этой системе играет ключевую роль и является попыткой преодолеть ограничения трехмерного мышления.
Воздержусь от однозначных прогнозов. У всего этого технологического развития есть как минимум, два исхода.
Возможно, разочарование в ИИ вызовет очередной крах существующей модели развития ИТ, после которого в нашем распоряжении, окажутся наработки в отдельных технологических областях, либо ИИ будет создан, и мы на себе испытаем все опасности его массового внедрения. Скорее всего, второй вариант приведет нас на грань краха уже иного рода.
Хочется успокоить гуманитариев, не думаю, что разработчики будут стремиться, создать искусственный интеллект, который будет сочинять стихи подобные стихам Пушкина или писать сценарии для фильмов. Сейчас перед ними стоит прагматичная задача, создать программы, которые будут писать сценарии для нашей жизни.
Хотелось найти точку зрения, которая бы позволила взглянуть на проблему без маркетинговой шелухи и оценить практические возможности и перспективы современных направлений развития ИТ технологий. Мне действительно кажется, что сети 5G, Big data, IoT могли бы сложится в единый комплекс и возможно позволили бы совершить качественный переход к чему то новому. Но, ...
Комментарии
ХА́ОС
Мужской род
В древнегреческой мифологии: стихия, якобы существовавшая до возникновения мира, земли с её жизнью.
Это что ли там нашли ? За гранью то...
Нет не в этом смысле, а хаос как противоположность порядка.
Для термина хаос до сих пор не введено корректной математической меры (с. 72).
И детерминированный хаос в динамической теории систем определяется лишь "качественно" (болтовня).
Так что хаос, динамический хаос, детерминированный хаос, хаотические траектории ... это неизмеримые спекуляции (как и энтропия).
А с "мысленными экспериментами" можно запросто вляпаться, на выдуманном (см., например, характерную историю с броуновским движением).
Спасибо за подтверждение, считаю, что отсутствие порядка понятие субъективное. А создатели ИИ пытаются найти закономерности в "хаосе". Исследования в области ИИ на мой взгляд как раз направлены на то, чтобы обнаружить закономерности там где человеческому разуму не удаётся их обнаружить. И о том, что при этом есть проблема восприятия полученных результатов.
"Искусственный Интеллект" (ИИ) это лишь маркетинговый термин, под который удается выбивать больше финансирования.
Под ИИ сейчас подразумевают: системы поддержки принятия решений по заранее сформированным алгоритмам и фильтрам, системы шаблонного "распознавания" на введенных и уже "формализованных" данных, системы комбинаторных переборов на формализованных данных, ...
Ни одна ИИ-система до сих пор, по самостоятельно получаемым из "внешнего" мира датчиковым данным, не "способна" на полные серии действий:
(ближе всего к этой "цепочке", наверное, современные роботы-пылесосы, если бы не п. 1) и частично п. 2) )
Тему ИИ и отличий этого термина от того, что творится в "живых системах" не раз уже тут обсуждали, например, в статьях:
Ватсон! Всё элементарно: ИИ - это Имитация Интеллекта
Компания IBM приступает к созданию первого в своем роде нейроморфного суперкомпьютера
Три китайских богатыря об ИИ
Умнеющие роботы
Характерный пример как впаривают ИИ публике -- это "машино-человеческие" сеансы проведения переборных задач каких-нибудь комбинаторных игр. "Творчества" и "интеллекта" в таких спектаклях -- нано-количества, а хайпа -- до небес. Иногда даже и с подкупом участников и участием букмекеров (больше, больше азарта и бабок ...).
Вот, например, подоплека проведения "соревнования" якобы "машины" с чемпионом по игре Го.
Вот вполне внятные объяснения по теме ИИ нейрофизиолога Савельева.
И еще один подход -- "энергетический". Если сравнить сколько не "времени", а энергии тратится в компьютерах и "живых мозгах" на операции хотя бы из п. 2), то различие весьма значительно (и не в "пользу" ИИ).
Хайп и маркетинг, это важная, очевидная часть процесса. Эти две технологии играют важную роль в финансировании новых направлений. Говорят, что даже у Резерфорда была специальная машина для демонстрации инвесторам и попечителям.
Как раз хотелось найти точку зрения, которая бы позволила взглянуть на проблему без маркетинговой шелухи и оценить практические возможности и перспективы современных направлений развития ИТ технологий. Мне действительно кажется, что сети 5G, Big data, IoT могли бы сложится в единый комплекс и возможно позволили бы совершить качественный переход к чему то новому.
Но вот в этом месте возникает ряд препятствий. Психологические когда к примеру ИИ обнаружит закономерности, люди не смогут это понять или принять. Экономические, когда будут обнаружены закономерности, возможно, потребность, к примеру в Bigdata отпадёт, а кто ж из производителей захочет отказаться от такого пирога. Ведь только нащупали нишу. Ну и наконец конфликт интересов, не факт, что ИИ будет работать на всеобщее благо. Скорее будет наоборот по мировозренческим причинам.
«Хайп» и «маркетинг» как правило НЕ формируют новые направления и технологии (привет одиночкам-алхимикам и астрологам).
Преобладающая индивидуальная мотивация гражданских исследователей с «пониженной социальной ответственностью» соответствует обычной средне-гражданской парадигме: «выбить побольше бабла, повесив лапшу на ушах», потратить ресурсы «just for fun» индивидуально на себя и локально-близких индивидуумов.
Ряд исключений наблюдались в XIX в. (ЭМВ из-под Г.Гертца, электротехника и радио из-под Н.Теслы и GE, ДВС/дизели из-под немецких полувоенных корпораций, нефтепереработка из-под России/США – крекинг, , военно-промышленная химия из-под германского ВПК-конгломерата IG Farben, металловедение и материаловедение из под ВПК-гиганта Круппа, и т.д. ...).
Но и тогда уже, промышленный капитал в империях действовал не только на гражданско-коммерческое расширение, но и на военные захваты рынков, откуда вероятно вытекает, что:
Социальная [биологическая] мотивация тут более сильная: «страх» и «физическая безопасность».
Например, базовые технологии ИТ-отраслей (полупроводниковые микроструктуры, методы и модели информатики, передачи и обработки сигналов) и ARPANet/Internet быстро развились во второй половине XX в. больше не по причине фактора «частной инициативы», а из-за «кучи» накопленных результатов заказных военных разработок, вываленных почти «за так» военными и силовыми организациями – гражданским и полувоенным корпорациям. Также и развитие, и внедрение ИТ-технологий определенное время курировалось и жестко администрировалось военными/разведывательными госструктурами (т.н. стратегические инвесторы).
Это если без лубочных сказок про «инновации из гаражных микро-бизнесов».
Ну, если без маркетинговой шелухи, то, наверное, стоит действовать по аналогиям с эволюционными стадиями развития биологических («живых») систем – от одноклеточных прокариотов до многоклеточных высших животных с их биофизическим/биохимическим строением, с их формами и методами организации «кооперативного» поведения/размножения/развития.
Тогда видятся следующие дальнейшие магистральные направления развития сигнальных технологий:
1) развивать сетевую связность, скорость и плотность проводимости потоков сигналов в «нервных подсистемах» (инфраструктурные системы связи: оконечные СКС и физически защищенные магистральные кабельные сети).
Технологии и средства спутниковой связи и WiFi – более вторичны, для более узких областей применения (+ не оптимальные энергозатраты).
Сотовые сети 5G и выше – стоит использовать в мегаполисах (и то, есть определенные вопросы к экологичности их использования и опять же, экономичности энергозатрат).
Аналоги: тенденции к более высокой «развитости»: структурным сложностям и степеням объемного охвата («пронизанности») органов высших животных нейрофизиологическими подсистемами.
2) Переходить на новую элементную базу (ЭБ) микропроцессорных наноструктур (фотоника, с оптическими «кристаллическими» микропроцессорами).
Кремниево-полупроводниковая ЭБ микропроцессоров уже «уперлась» в физические пределы, правило Мура фактически больше уже не действует. «Хайпа» от «квантовых компьютеров» лучше осторожно сторониться: фотоны это же тоже «ЭМ-кванты» различных пространственных форм.
Аналоги: переход от энергетически менее затратных и более примитивных клеточных структур прокариотов к более структурно сложным, более энергозатратным, более энергоемким эукариотам с большей частотностью (темпы «внутренних» событий).
2.1) Продолжать дальше изменять архитектуры микропроцессоров в сторону увеличения степени параллелизма обработки, и увеличения плотностей вычислительных потоков на удельные единицы объема ВС (при значительных уменьшении электропотребления-тепловыделения и увеличении тактовых частот).
Аналоги: развитие более параллельной обработки сигналов [и хранимых данных] у высших животных; параллельная обработка данных с интегрированных сенсорных подсистем высших животных.
2.2) Переходить на новую элементную базу (ЭБ) в подсистемах хранения данных – СХД (спинтроника + «сверхсжатые решеточные метаматериалы»).
Кремниевые псевдо-3D ЭБ СХД тоже уже упирается в физические пределы (размерами единиц хранений до десятка атомов).
Невелико время хранения данных в современных СХД, нужно драматическое увеличение плотностей упаковки/размещения данных в оперативной памяти, и увеличения общей надежности СХД – оно сейчас оставляет желать лучшего по физической экономике (хотя для «говноэкономики» считается за «плюс» – непрерывно возрастающие «прибыли»).
Аналоги: развитие структурности, пластичности и объемов мозга у высших животных; динамическое хранение «данных» и семантической информации в глиальных тканях «мозгов» высших животных; «коллективная», распределенная память социальных и биологических нейрофизиологических подсистем некоторых высших животных (стайные «образовательные» процессы с использованием внешнего хранения данных на «твердых» носителях», замечены только homosapiens и термиты).
2.3) Переходить на расширенные элементные базы в сенсорных системах (лазерная оптроника + структурированные «сканирующие» излучения («подсветки»), ...).
Кремниевые электронно-оптические сенсорные матричные преобразователи (IR FPA/CCD/CMOS/ПЭОП) хоть уже и приблизились к человеческим размерам (300-550 мегапикселей), но энергопотребление таких датчиков пока слишком велико. Развитость современных методов семантической «свертки» потоков данных, в режиме реального времени поступающих с сенсоров – пока оставляет желать лучшего (хотя для «говноэкономики» считается за «плюс» – непрерывные и постоянные «прибыли» от огромных размеров перегоняемых и хранимых данных, одни видеоданные чего стоят ...).
Аналоги: специализированные сенсорные и сканирующие подсистемы у «живых» организмов (кроме вирусов):
3) Разрабатывать новые методы сортировки, пересборки и отсечения («забывания») накапливаемых данных по «социально-семантическим» критериям.
Сейчас распределенные СХД Интернета по размерам на 90-95% забиты множеством повторных копий «инфомусора» (прям как по С.Лему):
порновидео разных форм (довольно странный социальный «феномен»), низкорейтинговой видеопродукцией Голливуда/Болливуда и иже с ними, заведомо бесполезные «говносайты», 70-80% содержимого «социальных сетей», ...
Уже около 10% мировой электрогенерации тратится в целом на ИТ.
Аналоги: системы сомнологической сортировки, пересборки и отсечения («забывания») накапливаемых данных в нейрофизиологических подсистемах «высших животных». Проще говоря – нейрофизиологические процессы, происходящие во время сна.
Разделение динамической памяти на «кратковременную» и «долговременную» у высших животных (и не только) и операции с ними.
4) Разрабатывать новые методы сортировки, социально-критериальной семантической оценки и отсечения данных, получаемых с многочисленных сенсорных ИТ-подсистем.
Сейчас в распределенные СХД Интернета и Интранетов (ЦХОДы Google, Amazon, Microsoft, Yandex, Apple, государственные, ...) постоянно вводятся огромные видеопотоки «сырых» данных от сенсорных систем, в основном, от подсистем видеонаблюдения. На 80-90% эти данные «бессмысленны и бесполезны» и могут быть драматически уменьшены для последующих хранения и «смысловой» обработки автоматизированной фильтрацией, выполняемой «близко» расположенными к сигнальным сенсорам DSP-микропроцессорами с параллельной обработкой данных – как и по заранее заданным, так и по наработанным и формализованным «смысловым шаблонам» («семантическим критериям»).
Как раз в этой части и «пригодятся» алгоритмы и методы распознавания образов: Viola–Jones, AdaBoost, нейросети, вейвлеты, ... т.е. методы обработки так неудачно называемого сейчас «Искусственного Интеллекта». Такие методы на специализированных ИТ-архитектурах позволят значительно уменьшить электропотребление и рост размеров распределенных СХД Интранетов и Интернета, что позволит обеспечить достижения значительных экономических эффектов (экономия энергии, материалов, ресурсов).
Аналоги: нейрофизиологические подсистемы фильтрации данных для видеосенсорных (и не только) подсистем высших животных (и не только), в виде «близко» расположенных, интегрированных органов «глаза-зрительные нервы-распознавательные части мозга (затылочные и теменные доли)».
5) Разрабатывать новые методы моделирования и методы автоматического динамического управления (вкл. нелинейные) с обратными связями, выстраиваемые по обработанным, отфильтрованным и резервируемо хранимым данным.
Эти методы и алгоритмы относятся к автоматическим системам управления «искусственными» инфраструктурами, такими как, например:
Аналоги: нейрофизиологические подсистемы (в основном спинной и головной мозги) целевого «шаблонного» (вкл. «инстинкты») управления опорно-двигательным аппаратом у высших животных (и не только), гормональные подсистемы корректирующих и управляющих воздействий на «внутренние» физиологические подсистемы: кровотока, лимфотока, иммунные, фильтровочно-выводящие, пищеварительные, ...
6) Разрабатывать новые методы прогнозного моделирования на основе использования нелинейных вычислительных методов (аналоговых и дискретных).
Эти методы относятся к т.н. «метафорическому компьютингу», к комплексному моделированию физических процессов при разработке промышленных и военных систем, к процессам моделирования и разработки химических препаратов и соединений, к эксплуатационному геофизическому сопровождению процессов разработки полезных ископаемых, , моделированию проактивного поведения экономических подсистем и т.д. и т.п. (в общем, моделирование сложных физико-химических процессов).
Аналоги: прогнозная обработка данных в нейросистемах кооперирующихся «живых» систем по организации кооперативного, целевого, «искусственного» изменения условий внешней среды
(колонии homo sapiens, колонии термитов, колонии муравьев, отчасти грибов кораллов, ...)
«Препятствий» особых вроде и нет.
«Полезную» применимость и место современных ИИ-систем попробовал описать выше (см. п. 4) ).
Это не очень-то прогнозные системы, или «системы выработки новых знаний» (опять хайп), а скорее больше:
В конце концов уже давно разрабатываются программные генераторы формальных систем (теорий), с автоматическим доказательством теорем/лемм. Математики ими успешно пользуются, но не «вымирают», как какие-нибудь «луддиты»
Вопросы «целеполагания» и «контролируемой эволюции», надеюсь, останутся за «живыми системами»
Лучше уж самих себя начать контролируемо изменять/эволюционировать ...
Нафиг нам плодить «конкурентов»?
Ну, где-то так ... по перспективам и основным направлениям развития
Спасибо, но слишком концентрировано :) не всасывается. По аналогии как спирт и водка. Надо немного разбавить водой :)
Хм, уже есть ИИ которые пишут спортивные репортажи через секунды после матча.
Не сомневаюсь, но на мой взгляд от такого варианта использования ИИ вреда никакого, да и к большим данным скорее всего такая версия имеет очень косвенное отношение.
Ну почему же к биг дата очень даже имеет отношение, я запамятовал, но там вроде нейросеть была, и тренировали ее на большой выборке спортивных статей.
Мне кажется для написания спортивной статьи для массового издания достаточно 300 слов. Учитывая детерминированность английского языка, вариантов написания не так уж много. Кстати любопытно как это сказалось на популярности издания? Или главный критерий вывалить в эфир как можно скорее?
Ага, всё верно. Например, оптимальный экономический план страны в идеале описывается системой линейных уравнений с количеством неизвестных, равных количеству номенклатуры товаров, т. е. десяткам миллионов. При этом надо учитывать, что в реальности все экономические показатели - стохастические процессы, плюс надо учитывать влияние внешних экономик. Госплан СССР перестал справляться, как только экономика стала слишком сложной.
Т. е. в конечном итоге задача сводится к отысканию экстремумов функции в пространстве десятков миллионов измерений.
Квантовый или псевдоквантовый компьютер сможет решать такие задачи
Правда вот 10 миллионов кубитов цифра пока фантастичная, но я думаю задача госпланирования может решиться проще, чем вы говорите
Зачем планировать каждый болтик в каждом магазине - это лишнее
Фактически, так и делается. Владелец/товаровед (маркетолог) магазина, торгующего болтиками, обязательно планирует закупки этих болтиков исходя из своих представлений о спросе на болтики. Если ошибается, неизбежно терпит убытки или недополучает прибыль из-за плохого планирования.
Т. е. планирование существует всегда, но при капитализме носит распределённый и заведомо не оптимальный характер.
Не надо просто навешивать на Госплан такие мелкие задачи.
Его уровень планирования должен быть по всем видам продукции для страны, плюс основных по регионам. В регионах пусть мощные компы рассчитывают свой более подробный план и возможности для его выполнения по запрошенным от Госплана товарам.
Ну а продавец болтиков без проблем сможет закупить их на городском складе ГосСнаба в любом количестве. Норма, сколько болтиков должно быть на город рассчитывается из числа жителей помноженных на некоторый коэффициент+ запас.
Да, примерно так. Сошлюсь сам на себя: https://aftershock.news/?q=comment/3714376#comment-3714376
Здесь проблема в том, что по сути эти деньги останутся наличными, хоть и перейдут безкешевую форму.
В чем отличие я написал тут Понятие суррогатных денег как инструмент финансового порабощения
Если кратко, то деньги - это изначально универсальный гаситель долгов. И этим их свойства в идеале должны ограничиваться, но у денег появилась возможность накопления - и это привело к появлению капитализма.
Для того, чтоб предложенные вами пункты стали органичными частями нового антикапиталистического (а не цифрового рабовладельческого) общества, должна быть создана система экономических кооперативов-артелей гражданами страны, и между ними должна быть запущена безналичная система расчетов. Эмитировать валюту в этот контур будет государство.
Совсем не артели. Уже объяснял вам это. Как вам артели при такой интеграции: http://fea.ru/compound/national-technology-initiative/#fof
Где вы тут встроите "кооператив"? То о чем выговорите это все формы управление собственностью. А вот именно собственность на средства производства в цифровой промышленности утрачивает всякий смысл. Скорее становится бременем.
Я может не верно термины использую, или не так узко, как их привыкли понимать
Суть в том, что люди должны деурбанизироваться и создать достаточно автономные в плане жизнеообеспечения поселенческие и производственные кластеры.
А для того, чтоб эта идея сработала нужен безналичный финконтур, который как кровь свяжет воедино все эти кластеры по всей стране.
А что у нас "финансовый контур" уже стал производить продукцию? Так может начинать нужно именно с производства? Уже объяснял, цифровое производство обязательно ведет к полной интеграции. Никаких дополнительных кластеров уже не требуется. Как и "деньги" в привычном понимании совсем не требуются. Вы опять не стой стороны начинаете. Начините с производства, и все становится очень логичным.
А на какие вы шиши построите свои фабрики будущего? Медведев вам их построит что ли?
И можно сделать так, что право распоряжаться будет у государства, а право пользования - у отдельных хозсубъектов. Тогда и проблема права собственности решается, причем в коммунистическом русле
Прочитал вашу ссылку. Собственно это все понятно, за исключением двух моментов: 1) Модель организации производства 2) Управление социальными данными по населению. ;)
Спасибо за ссылку про Сбер, почитаю. Грефалогию вообще обожаю.
Вы не уловили суть ответа. Планировались не болтики, а связи и их пропускные способности. Это значит следующее: в конце ноября (обычно) приходили фонды. Там было прописано с каких предприятий и в каком количестве вы можете получить конкретное комплектующее изделие, например тот же латунный болт М5х16 с никелевым покрытием. Занимался рассылкой этих таблиц Госснаб. Это было основанием для заключения договоров между потребителем и поставщиками, в которых оговаривались уже графики отгрузки и способы доставки. Вы не обязаны были выбирать до конца выделенные фонды и вообще заключать договора. Если можете изготовить сами или купить где-то неликвиды - ради бога. Но если взять негде - то присланные фонды - это ваша пайка
Это было 30-40 лет назад, а теперь появились измерители, позволяющие снять данные с каждого участника экономического процесса,да не один параметр, а сразу несколько. Тут без сетей 5G никак.
Проблема скорее не в коммуникациях, а в недостатке вычислительной мощности. Впрочем, эта проблема временная.
Ёмкость для хранения данных, вычислительная мощность, каналы коммуникации это сообщающиеся сосуды или замкнутый круг технической системы. Имеешь достаточную вычислительную мощность обрабатываешь локально, нет получаешь доступ к вычислительной мощности по каналам, нет канала, сохраняешь и потом рассчитываешь или передаёшь.
Проблема в определении того, что всё-таки человеку надо. Социализм не знает, что ему (человеку) нужно. Капитализм навязывает человеку то, что считает нужным. Процедуры определения реальных потребностей (кроме самых базовых) не существует в принципе.
И самое главное и тех и других не устраивает человек в его естественном виде. Поэтому по ощущениям, целеполагание для ИИ как раз и сосредоточится не на модификации системы, а на воспитании "нового человека".
Человек не эволюционирует, изменяются именно социальные системы.
Попытка эволюционировать человека под социальную систему на мой взгляд самый страшный сценарий.
Если внимательно посмотреть на эволюцию и организацию "сложных" многоклеточных систем (от эукариотов до человека), то это не "страшный", а самый выигрышный сценарий "кооперативного" выживания, размножения и развития пространства гомеостаза для многоклеточных колоний.
Homo sapiens -- это многоклеточные колонии со специализацией клеток (сначала стромальных) и подчинения действий этих разнообразных клеток наборам целей. Одни цели и шаблонные критерии действий по ним уже заложены при развитии "колонии" (в спинном мозге нейрофизиологической системы, рефлексы), другие вырабатываются на протяжении жизни "колонии" самой "пластичной" частью нейрофизиологической системы -- "мозгом".
С эволюцией homo sapiens в целом эволюционируют и его отдельные клетки, под общие ("коллективные") цели и критерии. Например, огромные нейроны homo sapiens имеют больше синаптических связей, чем у других приматов; объем и структурность глиальных тканей (критическая роль астроцитов и микроглии в интеграции и хранении информации в мозге) -- существенно больше, чем у других приматов; строение эволюционировавшей голосовой системы (как скопища специализированных клеток) у homo sapiens существенно сложнее и "развитее", чем у других приматов; "ненужные" рудиментарные органы исчезают почти целиком (хвост, аппендикс, шерсть, ...), соотношение "энергопотребления" мозга homo sapiens к объему всей перерабатываемой "колонией" энергии --- самое огромное из известных живых многоклеточных организмов, ... (вот куда эволюция идет в т.ч.)
Никто не решает СЛАУ с десятками миллионов параметров, близкие по характеристикам параметры как раз и учитываются в стохастичности (параметр+гауссов шум). В модель добавляется шум. Тем самым число параметров зависит от степени детализации задачи. Во-вторых, можно искать только k первых главных параметров, которые вносят наибольший вклад. Но если и впрям нужно учесть 10 миллионов параметров, то можно использовать многослойные структуры, в которых обобщение параметров происходит послойно, как в CNN.
Линейное программирование возможно в этой задач только в том случае, если стохастичность параметров - некая шумовая добавка к трендам параметров. Влияние же внешних экономик добавляет не только стохастичность, но и тренды, причем, трендами можно принудительно управлять через квоты и пр.
ИИ не оперирует даже троичной логикой, а вы ему уже многомерную подсовываете.
О хромой двоичной логике и правильной троичной.
Отнюдь ничего не подсовываю, только наблюдаю и делюсь возникающими соображениями.
Ну хорошо
Имеем двоичную логику на которой построены все современные компьютеры
Соответственно и ИИ будет решать поставленные задачи двоичной логикой
Если ему задать троичную задачу, то решит он ее все равно в двоичном виде, что для несложных задач почти неразличимо по времени, а для сложных же (или массивных) наоборот критично.
Но как я уже сказал выше квантовые компьютеры по своей сути и есть устройства с многомерной логикой решения задач, вот на их основе ИИ и надо создавать. Но пока предел около 50-100 кубитов, если уж совсем грубо сравнить с мозгом человека, то это около 50-100 нейронов всего
Учитывая существующий на сегодняшний день набор алгоритмов для квантового компьютера. Построение ИИ на квантовом компьютере на данный момент это как сложить слово СЧАСТЬЕ используя только буквы Ж, П, О и А
Согласен, но зато на этих квантовых компьютерах уже сегодня можно решать сложные задачи типа раскодирования генов и достоверного прогнозирования погоды
А сам ИИ, я считаю, не так уж сильно и нужен людям
Нам бы свой мозг развивать - там безграничные возможности
В существующей общественной парадигме нет разработанной бизнес модели для развития мозга, а для ИИ считаю бизнес модель уже оформилась.
Насколько я знаю, набор квантовых алгоритмов весьма ограничен и касается задач разложения на простые множители и т.п. Так что, ни о каком раскодировании генов и прогнозе погоды речи быть не может. И кстати, точность прогнозов зависит не только от вычислительной мощи, но и от полноты используемых метеоданных, профилям температур атмосферы на разных высотах и приповерхностному слою океана.
"Квантовые компьютеры" -- это "пузырь" ("дотком", "проблема 2000", и пр.).
Они даже изначально были декларированы как спецвычислители с очень узким классом алгоритмов.
В наблюдениях не достаточно логической проработки, а больше воображения, если не сказать - фантазий. Математика с физикой, это наверное хорошо, но с чего Вы взяли, что у некоего воображаемого ИИ, вдруг откуда-то появятся новые алгоритмы мышления? ИИ будут писать люди и всё, чем он может стать, это повторителем обычной человеческой логики. Всё его преимущество, будет состоять только в воображаемой скорости вычислений, но и только.
Вот так взять и написать, что некий ИИ начнёт переводить трёхмерные вычисления в многомерные, на основе трёхмерной логики, это по меньшей мере ..............................................
....даже и не знаю, как это назвать. В общем, это достойно как минимум попытки всыпать ремня, за не выученные когда-то уроки.
Любой сегодняшний, да и завтрашний ИИ, это слепок человеческого логического механизма. Для возможности постановки многомерных вычислительных задач, сознание программиста, должно быть настолько изменённым, что даже в случае его истинного состояния, обычные люди будут не в состоянии с ним общаться и тем более ни на километр не подпустят его к программированию ИИ, потому что будут не в состоянии оценить степень истинности сознания этого человека. Всем будет казаться, что он невменяем и никогда не доверят ему важную работу, а скорее изолируют. Вы сами приводили такой пример.
Так что, избавьтесь от несбыточных мечт. Несбыточных, по крайней мере в ближайшие несколько сотен лет, а про собственные мотивации ИИ забудьте до конца времён. Для начала, поймите что такое человек и его сознание, для того, чтобы увидеть хотя бы расплывчатые перспективы возможностей ИИ.
Собственно и меня про тоже, но не могу полностью с вами согласится. А именно про не подпустят и невменяемость. Когда инквизиторы сожгли Джордано Бруно они тоже думали, что он невменяемый, а сейчас его идея лежит в основе общепринятого представлении о строении мира. По вашему получается, что ядерную бомбу создали благодаря тому, что высшему руководству эта идея показалась разумной и они смогли оценить степень истинности сознания этих людей?
Мне кажется, что пример с Бруно, это просто пример иного взгляда на вещи в пределах одной и той же системы физических, да и психических координат, одним словом, это просто вопрос различия мнений. Как можно сравнивать такое с тем, что подразумевает изменение не только мнения, или даже каких-то там ценностей, а даже механизм восприятия, что в принципе, физиологически невозможно, или возможно в случае некой мутации органов восприятия. К тому же, после этого, нужно ещё не свихнуться, перейдя в новое состояние, а выработать соответствующие логические алгоритмы для изменившейся реальности. А потом ещё связать старые механизмы сознания с новыми, а так же, перенести сюда, мотивационную составляющую, а это уж вообще жесть полная. Я не думаю, что человек способный логически функционировать в многомерном пространстве, продолжит хотеть всего того же, что и в трёхмерном. По крайней мере, это касается его интеллектуальных желаний, а не физиологических.
Ваши мысли легко объяснимы с физиологической точки зрения. У математиков, физиков и прочих узконаправленных людей, логический аппарат в силу своих рефлекторных предрасположенностей, требует регулярной работы по перебору поступающей информации. Скука, это состояние ума и в отсутствии реальных практических задач, наш ум сразу же подключает воображение, у которого в принципе, нет границ в вопросах моделирования чего либо. В данном случае, Вы решили сходу перепрыгнуть стадию создания ИИ и сразу же перешли к анализу мира в котором такой ИИ уже существует. Это забавно, но и только. В принципе, для новогоднего застоя, вполне подходит, главное не увлекаться. Все достойные цели требуют последовательности в действиях, особенно на стадии моделирования.
В данном случае способ внутреннего представления чисел не имеет значения. Мне довелось делать дипломную работу, где задача сводилась к поиску экстремумов численными методами в 6-мерном пространстве. Это было давно. На персоналке с 286 процессором задача решалась несколько минут. На современных ПК - доли секунды.
Это при известной функции. А задача ИИ, на мой взгляд, состоит в поиске "функции" по известным частным значениям.
Верно, в нейронных сетях точная функция не ищется. Делается аппроксимации известных данных какими-либо "простыми" функциями. При наличие большого массива исходных данных и большой вычислительной мощности такой способ позволяет не возиться вручную с подбором функции.
В нейронных сетях, если надо описать поведение сложного объекта, имеющего много параметров, фактически, речь идёт об аппроксимации в многомерном пространстве.
С математической точки зрения все звучит благозвучно, но представьте себе, человек в попытке вырваться из ограничений создаёт ИИ, способный самостоятельно обучаться и решать задачи с учётом многих факторов, но кто и в какой форме будет ставить задачи? Ведь примеры простых решений в многофакторном пространстве уже есть. Селекция животных, когда в погоне за одним параметром создаются неполноценные живые существа, способные выживать только в искусственной среде.
Страницы