Сейчас сложилась странное употребление терминологии. Дело тут вот в чем. Часть людей под “ИИ” понимает “Сильный ИИ”, часть людей “Слабый ИИ”, а часть не отличает того от другого. Как и не отличает различные методы используемые для реализации слабого ИИ. Это вносит в обсуждения недопонимание и хотелось бы внести некоторые пояснения.
Сразу скажу, что я не являюсь специалистом по, например, нейросетям, но сталкиваться мне с ними по долгу службы приходится. И с ребятами, которые этим делом занимаются, я общаюсь давно и много. Проблематику поднятую ниже обсуждал с ними не раз, ну и достаточно много "выкурил" материалов, чтобы самоуверенно пообещать, что то что вы прочитаете дальше - это не мои фантазии, а самые что ни на есть факты.
Итак, начнем.
Слабый ИИ. Это программно-аппаратный комплекс, который совершает работу со стороны похожую на проявление интеллектуальной деятельности. Например, сортирует помидоры, управляет автомобилем, играет в шахматы. Использоваться могут разные способы реализации, не только пресловутые нейросети. Чуть ниже будет пример. Основная отличительная особенность, ИИ играющий в шахматы даже под угрозой отключения электропитания не сможет научиться делать что-либо другое. Нельзя дрозофилу научить играть в шахматы, не приспособлена она для этого, зато задачи по поиску гнилых фруктов она решает прекрасно (ну и, возможно, помидоры сортировать как раз стоит поучиться у дрозофилы).
Сильный ИИ. Неведомая вещь в себе. Что-то сопоставимое с человеком по интеллектуальным способностям. На эту тему идут постоянные спекуляции, снимают фильмы, наводят жуть, но, по факту, нет даже приблизительно понимания как его сделать этот Сильный ИИ. Вопрос, что будет если его сделают, конечно будоражит разум, но это вопрос из разряда “холодного термояда”, “путешествий быстрее света”, “заселения соседних звезд”. Отдаленная перспектива, если вообще достижимая.
Слабый ИИ - это вполне рабочая вещь и над ней трудится уже много людей, решая зачастую практические задачи. Люди которые над ним работают, часто опускают слово “слабый” и говорят просто “ИИ”. Потому что понимают, что помимо слабого ИИ, другого не существует даже на горизонте.
Сильный ИИ тоже часто называют просто “ИИ” потому как широкие массы не знакомы с терминологией, а журналисты по своей природе стремятся не к точности, а к просмотрам и хайпу.
Теперь немного про методы, закладываемые в слабый ИИ. Тут тоже часто приходится слышать не совсем верные рассуждения про “ИИ - это комбинаторика и больше ничего”. На самом деле все чуть-чуть сложнее. Приведу пример на шахматах. Первые шахматные ИИ, действительно, работали исключительно на комбинаторике (например, известный IBMовский Deep Blue). Но сейчас развитие ИИ часто связывают с нейросетями (например, AlfaGo), и вот они работают несколько по-другому.
Нейросети были известны давно (с 60-х, на сколько я помню), но по причине недостатка аппаратного обеспечения повода развивать тему особо не было. В недавнем прошлом (буквально десятилетие) произошел прорыв в области нейросетей и аппаратного обеспечения. Например, часто упоминается вот такое словосочетание, которое мы тут разбирать не будем: “глубинное обучение с помощью многоуровневых нейронных сетей”.
Что нужно понимать про нейросети на самом верхнем уровне. Это такой граф (описывающий взаимосвязи между нейронами), в котором в процессе обучения происходит установка веса на каждой из взаимосвязей. Далее когда мы обученной сети "показываем" что-то, то сеть принимает ассоциативное решение (на основании тех данных, что ей скормили во время обучения). То есть решение есть, но вот объяснить его - это отдельная задача. Максимум что возможно, это показать на сколько процентов ассоциативен конкретный объект (например, система может сказать, что с 87% вероятностью помидор хороший). Вот это самое ассоциативное принятие решение, роднит слабый ИИ с человеком не более, чем с упомянутой дрозофилой. От работы нейросети до вопросов человеческого сознания - огромная пропасть.
Что еще нужно понимать про нейросети. Невозможно одну и ту же нейросеть научить отбирать помидоры и играть в шахматы. Эти сети будут принципиально разные по своей структуре. Когда инженеры возятся, создавая нейросеть для решения какой-то задачи, они проходят кучу итераций, постоянно меняя саму структуру сети. Для людей которые обучают сети, идея, что одна и та же сеть может решать разные задачи - вызывает здоровый смех.
Так что "покорение глупых человеков всемогущим ИИ" откладывается на неопределенный срок :)
Вот такие дела. При всей схожести названий “Сильный ИИ” и “Слабый ИИ” эти термины про очень разное. Если понимать разницу между ними, то по контексту разговора обычно очевидно какой ИИ имеется ввиду. Давайте говорить правильно! :)
Комментарии
Те вы пытаетесь стребовать с меня доказательство отсутствия неизвестных физике механизмов хранения и использования данных в человеческом мозгу? А отсутствие чайника Рассела за орбитой Плутона вам убедительно доказать не надо?
Жалко тут смайла фейспалма нет. Что вы понимаете под облачными технологиями, и с какой стати они имеют большее отношение к ноосфере чем интернет вообще?
Если Вы верующий - креститесь, Вам показалось,что я с кого-то что-то пытаюсь "стребовать"
Я просто огласил определенную информацию так, как я ее понимаю.
Многие вещи нам непонятны не потому, что наши понятия слабы; но потому, что сии вещи не входят в круг наших понятий. Козьма Прутков
Замечательно. Встречный вопрос. У вас есть убедительные доказательства, или вообще хоть какие-то доказательства что информация, достаточная для функционирования сознания хранится где-то ещё кроме мозга и/или использует неизвесные физике законы или не поддающиеся современной математике принципы взаимодействия?
Более того - даже если информация хранится где-то вне но взаимодействует по формализуемым законам - это ничего не поменяет в модели с произвольным количеством связей. Модель поменяется только если ключевую роль будут играть алогичные неформализуемые взаимодействия.
Ниже оставил комент насчет терминов.
1. Что такое сознание?
2. У вас есть убедительные доказательства, или вообще хоть какие-то доказательства что информация, достаточная для функционирования сознания хранится именно в мозге ?
Человек без мозга
Жизнь без мозга
Мужчина, который живёт без 90% мозга, озадачил учёных
Это так навскидку.
Поиск в Google по фразе "Люди без мозга" выдает 35 400 000 результатов, а по фразе "Жизнь без мозга" - 27 600 000.
Не исключаю, что много мусорной информации. Но не все же 100%?
Более-менее точное описание только в последней ссылке. Тем не менее - там всё равно сохраняются именно корковые структуры, ещё и с постепенным их сжатием.
Обратите внимаине на не размеченные участки. У них - известны только максимально общее назначение, которое может быть и резервным. Ну и ещё стоит учитывать ошибку выжившего. Те у кого были затронуты функциональные участки - в новости не попали, "умер от чмт, как и ожидалось".
Ничего не поменяет, но повторить данный механизм будет невозможно даже в ближайшие столетия. Речь вероятно пойдёт о многомерности, а у нас нет даже намёка на то, чтобы хотя бы доказать эту самую многомерность. Все теории о многомерности выведены логически, но доказывающих способов у нас нет. У нас даже научники как те сектанты, делятся на разные группы по интересам и почитав каждого из них понимаешь, что в принципе он прав. И так с каждым. А где же тогда истина?
А Вы говорите 10-20 лет. Даже не смешно.
:)))) Веселье в том, что "хранение информации" вообще, требуется только если воспринимать человеческий разум как аналог компьютера с процессором и оперативной памятью. Но это очевидно даже близко не так. Так что ничего хранить обособленно принципиально не требуется. Достаточно имеющихся мозгов и окружающей реальной действительности. Вот все это вместе и есть "система хранения".
А что касается многомерности, то возможно такое представление будет самое правильное. И имеющее прямое отношение к природе разума. Ведь результат любой нейронной сети именно многомерное пространство вероятности. Вот только вероятность нигде не хранится. :)))))))) Она просто есть. :)))))
Да, согласен. Мало того, если учесть достаточно крамольную мысль, что времени не существует и мироздание с его прошлым и будущим представляет собой единое целое, то действительно доступ к информации которая есть всегда в многомерном массиве, осуществляется достаточно просто. А время, это всего лишь свойство нашего восприятия, считывающее текущую информацию слой за слоем, уровень за уровнем в рамках данного нам трёхмерного сознания. Поэтому мы осуществляем очень много действий в многомерности даже не подозревая об этом. А наша осознанность это как луч лазерного считывателя движущегося по этому массиву данных и обрабатывающая его с помощью логического механизма. Эмоциональный же элемент, это часть биологического варианта обособленного существования.
Ну, как-то так я себе это представляю.
Мда. Вы вообще не понимаете о чём говорите. Дети в младших классах школы спокойно решают "многомерные" уравнения, размерностью больше чем 3. Если для вас это является открытием - это печально.
Для математики и формальной логики - вообще безразлична мерность решаемой задачи. Для ИИ - тем более. Нейросети - спокойно работают с задачами с сотнями и тысячами мерностей, вплоть до того что каждый пиксель ввода может быть своей мерностью в исходном векторе задачи.
Более того - именно способность работы с неограниченной мерностью задачи - одно из ключевых преимуществ ИИ перед человеком, что уже показали классифицирующие нейросети, превосходящие в этом человека. Человеческий мозг не может держать в активном фокусе больше 5-10 переменных, и ему приходится полагаться на костыли в виде внешних записей, полноценно обрабатывать которые в нетривиальных задачах на больших размерностях могут только гении.
Вот это жесть!
Я не сомневаюсь в том, что Вы достаточно просвещённый человек, но с внимательностью у Вас огромные сложности. Это реально утомляет.
Какие дети!? Какие уравнения?! Мы говорим о способе ХРАНЕНИЯ информации и ДОСТУПЕ к ней. Я ещё раз прошу, относитесь к обсуждаемой теме внимательнее.
Вы разве не заметили, что я согласился с Вами, что в системе расчётов ничего не поменяется, невозможен только механизм хранения информации.
Или вы ввели какие-то свои особые термины и не смогли их донести, или вы не понимаете сказанного. Что значит многомерное хранение и доступ к данным? Будет ли поисковый запрос с полусотней параметров в базу с несколькими сотнями индексированных параметров - доступом к многомерным данным, хранящимся многомерно? По всем общепринятым терминам - да.
Если вы придумали какие-то свои термины - потрудитесь объяснить что именно имеете в виду и обосновать почему они должны называться именно так.
Ну вот с чего вы это взяли? Я на листочке могу написать информацию о n-мерной бране (подсмотрев у гугла), а вот представить её - уже не смогу. Или могу проиндексировать какие-либо данные по неограниченному набору параметров, получив вообще произвольную мерность, которую принципиально никто не сможет удержать в голове. Вы или не видите этого, или подразумеваете под "многомерной информацией" нечто эзотерическое.
Просто я говорю не о логической многомерности. Понимаете разницу?
Вы думаете что весь информационный поток из которого состоит Ваше сознание обрабатывается в голове и вся запомненная в течение жизни информация хранится там же, то о чём нам снова говорить? Вы или правда халатно относитесь к смыслам или просто забавляетесь отнимая время у других. Я игнорирую Ваш предыдущий коментарий где Вы 25км/ч ни с того ни с сего перевели в мили, плюс другая неподтверждённая информация. Это называется уже не диалог, а попытка натянуть на себя спавшие штаны и попытки отвлечь моё внимание на Ваши выдумки. Вы ФАНТАСТ и это уже доказанный факт, потому что Вы даже не стесняетесь врать приводя несуществующие данные.
Нет, не понимаю. Если вы пытаетесь заявить что для работы мозга требуется некое 5+ физическое измерение - попробуйте это обосновать.
И снова у вас дилетантское незнание фактов. Память хранится в виде обученных нейросетей в мозге, а не в виде полной обучающей выборки. Непосредственных фактов в памяти хранится весьма ограниченный объём, что подтверждается исследованиями.
Вы таки ратуете за пятое измерение или эзотерику? Скажите прямо, хватит вилять.
Я не ратую за непроверенное, но понимаю, что всё достаточно сложно организовано и объёмом обученных в мозге нейросетей это тоже не объясняется. Данных слишком много и производительность процессов их обработки запредельна.
"Слишком много" - это сколько и как вы оцениваете ёмкость нейросети? Производительность процессов - именно фишка (физически реализованной) нейросети, тк обработка идёт полностью параллельно, независимо от количества переменных.
Каков реальный поток данных воспринимаемый мозгом до сих пор достоверно не известно. Тут помимо информации от пяти органов чувств, достаточно различной чувственной информации, информации от различных органов, даже от клеток. Не так давно в крови нашли очередной ранее незамеченный медиатор и пришли к выводу, что его роль скорее всего лежит в информационной плоскости. И это ещё не учитывая интеллектуально-эмоциональных проявлений. И всё это льётся беспрерывно. Мы ощущаем что живы именно благодаря этому информационному потоку, но не отдаём себе отчёта в этом. Живы и живы, зачем заморачиваться? И вот только сейчас, когда людям забожилось создать мощный ИИ, мы по чуть-чуть стали разбирать всю эту машинерию, очень часто ошибаясь. Оказалось, что программистам без участия физиологов ничего не светит, что собственно и объясняется личностью изобретателя нейротехнологии.
Это всё верно, но не забывайте, что в большинстве случаев, мы сначала закладываем в сеть нужный нам результат или метод получения результата обучая её, а потом она уже сводит все свои классификационные действия к нему. Взять тот же перевод. Мы сначала долго учим её, учим, а потом она реализует свой потенциал через уже известные человеку знания. Она просто ускоряет аналитику, но не выдумывает ничего нового. Формально, она может получить новое только в рамках ей заданного.
Допустим, мы отправили на тот же Марс очередную тарантайку и заложили в неё алгоритмы поиска воды, железа, меди. Она и будет искать только их. Для того, чтобы она обратила внимание на минералы, у неё должны быть заданы и эти алгоритмы с сохранёнными в памяти данными с любыми известными человечеству минералами. И сколько бы мы не заложили, ИИ всегда пройдёт мимо того, что вызвало бы интерес у человека. Это может быть даже вообще не геологический аспект. Какой-нибудь организм пробегающий мимо, будет явно проигнорирован. Для предотвращения этого ИИ должен быть заточен на анализ движущихся объектов, но в случае пылевой бури он просто крякнет от перенапряжения.Придётся учить его распознавать пылевую бурю. И сколько ещё всего подобного нам потребуется? Интенсивность и качество пылевых бурь может быть различным, поэтому нужно классифицировать ещё и их. И так раз за разом, аспект за аспектом. А где всё же это всё хранить физически? А как это всё обрабатывать? В смысле запасов энергии.
Я всё понимаю, что нейросети якобы не нуждаются в базах данных, но это только узкозаточенные нейросети которые обучены поиску необходимого результата, а как же наследие человечества? Нейросетям никак не обойтись без линейных баз данных, по крайней мере сейчас и в ближайшем будущем, пока всё известное не перетечёт в нейроструктуры. Но объёмы от этого вовсе не уменьшатся.
Как-то мы разбирали вопрос, почему до сих пор не существует автономных ударных дронов. Имеется в виду полноценный ударный дрон, а не бета версии. Речь зашла о том как он сможет распознавать вражеские цели и отличать их от своих, определять степень опасности каждой из видимых ему целей. Выяснилось, что на первых порах, поставленное на танк ведро, введёт ИИ в заблуждение не соответствием контура. Вводим поправки, ограничиваемся наиболее явными признаками, но выясняем, что деревянный макет тоже вводит ИИ в ступор. Добавляем диапазоны восприятия. Противник реагирует маскировкой в этих диапазонах или имитацией. Опять же, свой-чужой. Это как с дорожной инфраструктурой, по визуальным признакам можно не отличить, потребуется особое устройство позволяющее произвести опознавание, иначе погибнут свои.
Теперь подходим к перемещению в пространстве. Требуется анализ окружающей обстановки, выявление агрессии в сторону дрона. Очевидно, что управление будет осуществляться другой сетью, чтобы не отвлекать ресурсы первой. Но их потребуется синхронизировать, чтобы не мешать целенаведению в момент уклонения от атаки. Придётся регламентировать важность целенаведения в соответствии с целью и вопросом жизни самого дрона. Стрелять или уклоняться? Не плохо было бы вести аналитику тактической ситуации. Если выбрать уклонение, будет ли очередная возможность прицелиться? Анализ плотности огня и прочих противодействий. А если на территории боестолкновения находятся штатские? Нужно вводить признак значимости целей и штатских живых и жилых объектов.
И вот вся эта куча электронного металлолома должна носиться по воздуху неся в себе всё необходимое, от источников энергии до процессорных мощностей и блоков памяти. А если мы представим себе сколько это стоит (а мы помним про F-35), то о перспективах шибко умных да ещё и автономных ИИ думать уже не хочется.
А что будет если дрон попадёт в руки врага если самоликвидация не сработает, тогда вообще туши свет. И всё это актуально для большинства ИИ завязанных не на узкие, а универсальные задачи. Нужно очень хорошо знать людей с их различными качествами, чтобы вот так вот легко уповать на ближайшие перспективы. Цивилизация попросту не потянет всё это экономически. КПД будет слишком низок.
Ну сколько можно-то... Есть ведь и обучение без учителя. Да и вот такие примеры. Прочтите статью целиком, пожалуйста.
UPD: Вот эту - тоже прочтите, и видео посмотрите про мерность, думаю будет очень полезно для понимания.
Вы рассуждаете именно на основании того что слышали лет 5-10 назад, и то - не особо глубоко погружаясь. Сейчас, даже буквально в последние годы - многое поменялось.
И все последующее примеры - у вас или с таким же отставанием, или - не понимая как вообще нейросети работают, ссылаясь на ограничения линейного программирования.
Тот же поиск танков под камуфляжем - да, если нейросеть их вообще ни разу не видела - она ошибётся. Но это значит ошибся делавший обучающую выборку. Если же концепция камуфляжа и обманок была в выборке - нейросеть научится их различать, при том с хорошей вероятностью - сильно лучше человека.
Ну и ещё раз - для обученной нейросети - хватает домашнего компа. Все экстраординарные затраты по производительности - только при обучении.
Значит у мушки дрозофиллы сильный ИИ? Или таки вы запутались?))
А мушка ставит задачи?) Или действует непосредственно реагируя на раздражители?
На раздражители можно по разному реагировать? Мушка тоже обрабатывает входящую информацию (раздражители) и у нее в каждый момент имеется целая система задач. Она, конечно, не умеет делать это качественно в силу нехватки "мозгов", например, не может достаточно качественно отразить, смоделировать происходящее вокруг нее, в том числе и себя. Бьется в стекло* )
И человек в этом никак от неё не отличается. Он конечно не бьётся в стекло, хотя есть и такие прецеденты в гипермаркетах, но тоже не способен в полном качестве воспринять происходящее вокруг него. Его уровень конечно выше мухи, но такой же не полный. Но раз муха прекрасно живёт в рамках своих органов чувств, значит всё у неё происходит правильно для её уровня. То же и для человека. У него есть пять органов чувств, абстрактное мышление, воображение и память, но это не значит, что он воспринимает мироздание в том виде в котором оно существует. Всё решает только количество и разнообразие так называемых датчиков восприятия. Напомню, у нас их всего пять. И при этом, тут кто-то собирается создавать искусственный интеллект равный человеческому. Да ещё и за пару десятилетий. Смело.
Даже любопытно, вы, помимо того что не разбираетесь в теме - нарушения логики в своих построениях не замечаете? Или просто выражаетесь так, пропуская куски рассуждений в которых непосредственно ошибки?
У ИИ их может быть неограниченно много, все, которые открыли люди, используя абстрактные методы познания.
На деле же - количество датчиков восприятия вообще никакой роли не играет. Он может быть вообще один - текстовый ввод. Что абсолютно не мешает строить полную абстрактную модель, основываясь на существующих заложенных данных и входящей информации. Взаимодействие с внешней средой - удобно для обучения через через прямой фидбэк, но абсолютно не обязательно.
Что значит строить абстрактную модель? Машина не может их строить с нуля, она, как Вы только что написали основывается ТОЛЬКО на заложенных данных, а входящую информацию ей должен кто-то растолковать, если эта информация не бьётся ни с одной имеющейся базой данных.
Это только Вы можете увидеть якобы абстракцию в результате машины, но только потому, что она в ней была заложена. Никакую новую значимую абстракцию машина самостоятельно не создаст. Она может только повторить существующий у неё алгоритм создания существующей абстракции.
Оно конечно в итоге, после какого-то непонятно долгого периода обучения и заполнения баз данных сможет однажды делать много разных вещей, но она не будет их осмыслять, а будет просто рыться в своих внутренностях.
Если машина будет обучаться примерам использования карандаша только красного цвета, причём не красного грифеля, а красного корпуса, то не заложи в машину алгоритм сопоставления элементов предмета выполняемой задаче, все имеющиеся знания не сработают на карандаше другого цвета, да и другой марки тоже, если она будет визуально отличаться от первого. То же самое, касается любых предметов и чем сложнее предмет, тем тяжелей проходит обучение.
Ну и на сладкое:
ИИ предназначенный для диалогового общения на множество различных тем, например как консультант в этих темах, ДОЛЖЕН постоянно быть в курсе любых событий и изменений связанных с этими темами, чтобы не попасть в просак не учтя каких-либо новшевств, которые внедрили и используют, но он об этом не знает. А это значит, что вокруг этого ИИ регулярно должны крутиться его учителя и осведомители, вводя в курс новых дел. Киношная шляпа о том, что ИИ сам зашёл в интернет и всё нашёл там самостоятельно, это фантастическая глупость, которая конечно смотрится красиво, но не имеет к реальности никакого отношения. Не забываем, что компьютер всё же воспринимает только единицы и ноли и оперирует тоже только ими и обычной логикой типа "и, или, не" и чуть более усложнёнными, и только искусственно созданные интерфейсы верхнего уровня вводят нас в заблуждение, что компьютер оперирует терминами и понятиями. Это всё что нужно знать об ИИ, чтобы не строить фантастических иллюзий по поводу создания им собственных осмысленных и значимых абстракций.
Мы уже выяснили что вы ничего не знаете о нейросетях и путаете их с линейным программированием. Поэтому любые ваши рассуждения на тему "заложенных алгоритмов" смысла не имеют.
Для хотя бы частичного понимания о чём вы так поверхностно рассуждаете: да, обученная нейросеть сводится к нелинейному алгоритму. Только вот сложность такого алгоритма, порождаемого нейросетью за час обучения на компе студента - приближается к границам человеческого восприятия. Сложность алгоритмов порождённых простыми нейросетями для практического применения - за гранью человеческого восприятия. Сложность алгоритмов порождённых сложными нейросетями - далеко за гранью.
Интерпретировать алгоритм полученный нейросетью без обратной визуализации с помощью той же нейросети - малореально.
И уж точно всё написанное выше - далеко за пределами возможности реализации вручную.
Фантастическая глупость с вашей стороны пытаться с таким смешным пафосом заявлять о принципиальной невозможности чего-то уже существующего. IBM Watson - уже достаточно хорошо ищет в интернете чтобы давать корректные ответы на вопросы на естественном языке на произвольные темы.
Как только комплекс получает возможность полноценно разбирать естественный язык - он спокойно может искать новую информацию в интернете.
Мля...
Для первого слоя нейросети, который занимается обычным распознаванием или класификацией, мы ЗАКЛАДЫВАЕМ в него алгоритмы распознавания и классификации.
Для последующих слоёв в которых происходит анализ полученных отфильтрованных данных, мы закладываем соответствующие алгоритмы.
Для итогового слоя принимающего решения, мы задаём ему ПЕРЕЧЕНЬ возможных решений.
Мы ВСЁ в неё закладываем.
Есть ещё вопросы?
За час?
Тогда где же беспилотники, прорывы в медицине и всё прочее? Вы вообще человек или я говорю с обучающейся нейросетью? Что-то мне как-то это сразу в голову не пришло. Кто-то использует меня для обучения машины. Чтож, я горд.
Поэтому Вам так легко говорить об этом, потому что эту грань переступать не Вам. Так каждый может.
Я уже говорил Вам об адекватности информации наличествующей в интернете. Если ИИ и будет лазить по интернету, то только по строгой указке человека, что можно считать полезным, а что нет. К тому же жизнь не стоит на месте и нахождение контролирующего человека рядом с ИИ будет обязательным. Только через очень много лет, это даст некий результат, но вот только оценит ли его кто-нибудь? Да и многое будет зависеть от учителя. Если у него будут свои тараканы в голове, они обязательно передадутся и искуственному интеллекту.
Но когда в итоге люди обнаружат себя не умеющими ничего и всецело зависящими от электронного устройства, думаю, что закат ИИ наступит всенепременно. Иначе, человечество обратиться в стадо желающее только хлеба и зрелищ.
Нет не закладываем. И первый слой самостоятельно ничем не занимается. Вы так и не разобрались в том как работают нейросети.
Для упрощения нейросети на первый слой может подаваться информация прошедшая внешний фильтр, но это совершенно не обязательно.
Нет, не закладываем, от слова совсем. Мы задаём топологию сети и законы обучения нейронов, дальше сеть ищет алгоритмы сама. Вы так и не поняли ничего про нейросети.
И опять лажа. Не для всех типов нейросетей вывод сводится к перечню возможных решений. Классифицирующие нейросети могут находить отдельные классы, о которых создатель сети и не догадывался.
Вы облажались по ВСЕМ пунктам. Ещё вопросы?
У вас проблемы с чтением? Вы не поняли ничего из написанного, или вы можете за тот же час формализовать отличие кошки от собаки так, чтобы их можно было различить по формальному алгоритму по фото? Или, пусть даже с неограниченным временем - написать такой алгоритм?
Потому что сложная нейросеть работает с мерностью задачи в десятки, сотни и тысячи. И именно потому что я лично (и успешно) формализовал то что находила простенькая нейросеть.
Псевдо-ИИ - уже лазит, и без указки. Что, видимо, рушит ваше мировосприятие.
Решается перекрёстной проверкой фактов и вероятностными весами на фактах/источниках.
Ровно так же как и с человеком. Внезапно, да?
А вы смешной. "Мне не нравится" = "не случится всенепременно". Лучше бы думали что сделать чтобы такого не случилось. Тк человечество уже - вполне себе, в большой своей массе, превращается в такое стадо.
Я позволю себе предположить, что Вы пишете не бред, но только в этот единственный раз и только после того, как Вы предоставите мне доказательство Ваших слов относительно структуры слоёв. Я жду.
Ну-ка, пример пожалуйста. Особенно предоставляющие расшифровку фразы "задаём законы обучения нейронов".
Я всегда открыт новым знаниям. 
А как сеть понимает что ей нужно искать? Откуда у неё понятие о классах вообще? И что её задачей является именно классификация?
Вы по моему программист на чём-то другом, но не на компьютерах.
Для этого высказывания нужны факты и подробности. Вы мне только и сыплете буквами, думая что я обязан поверить в Ваше личное мнение. Это называется демагогией.
Вы разве не поняли, что фразу "Внезапно, да?" должен был написать я?
Ваш вывод только подтверждает то, что ИИ сможет опередить человека по скорости расчёта отдельных задач, но от ошибок и не верной информации он избавлен не будет. А нахрена он тогда такой нужен? Вот и пусть работает в узкоспециализированных областях с малыми объёмами данных. Так и скорость и точность будут в порядке. Грубо говоря, шансов у универсального ИИ на эффективность очень маленькие по сравнению с затратами на них, а значит и тема со временем отомрёт.
И-и-и? Какие выводы из этого можно сделать уже сейчас? При обострении вменяемости человечества, у ИИ нет шансов на широкое развитие.
Открываете курс лекций по нейросетям и читаете. Или вы мне предлагаете пересказать весь материал по теме зесь, в комментах? Ну, оцените объёмы, ответ на ваш второй вопрос, при уже выбранном типе обучения, при уже выбранной топологии, связанности и глубине сети, при уже выбранном типе вычисления ошибки, не полный и вкратце:
При том - методы могут показывать разную эффективность и скорость обучения на разных задачах, методы могут комбинироваться, а система может собой представлять комбинацию из нескольких разнородных нейросетей.
Читайте про "обучение без учителя". Википедии здесь не хватит. Вкратце - стркутура сети подразумевает кластеризацию полученных данных и поиск обобщений.
IBM Watson - читайте.
Кто-то где-то пытался спорить с этим? Или вы выдумали себе глупое заявление и теперь доблестно пытаетесь его опровергнуть?
А опережение человека по объёму обрабатываемой информации и скорости её обработки - позволит ошибаться меньше чем человек.
ИИ - получит широчайшее распространение, и наступит комунизм изобилия а-ля Стругацкие. Правда всё равно не факт что не из "хищных вещей века".
Почему все норовят отослать своего оппонента к неким чужим работам и заслугам? А своими словами? Что за неуважение. Я вот тут карячусь, карячусь, стараюсь давать именно простые категории и чтобы ни дай бог не попалось ни единого специфического термина для понимания которого кому-то придётся прочитать пару дополнительных томов.
Почему первый слой ничем не занимается? Я ведь вроде не сложный вопрос задал? Что за внешний фильтр перед первым слоем? Какова роль второго и последующих слоёв? Для этого ведь не нужно много текста.
Я право чувствую себя не ловко задавая такие вопросы, но мне хочется понять как Вы мыслите. Вот Вы мне в качестве аргумента привели пример обучения без учителя, а что это за лафа такая, где заведомо введена большая часть информации и ИИ нужно найти только небольшой оставшийся кусочек? При этом мы всё равно подсказываем ему принцип самого поиска? В этой области царит принцип обобщения, но чистого обобщения вроде никто не достиг, да и спонтанное обобщение не думаю, что поразит нас результатами. Всё так и упирается в обобщение принудительное. Или у Вас есть иные данные о которых я не знаю.
Кто-то где-то пытался не то чтобы спорить, но фантазировать да. В той области где ИИ якобы должен регулярно досаждать человеку своей помощью. Кому нафиг может понадобиться некая хрень, которая способна лажать не хуже того кому требуется помощь? Сколько она может стоить и какой у неё будет КПД?
Удел ИИ только узкие задачи и то далеко не все. Смиритесь с этим. Фактуру человека никогда не оцифровать, её можно только имитировать в ограниченном количестве ситуаций. И тест Тьюринга тому подтверждение.
Потому что чтобы хоть отдалённо понимать устройство атомного реактора - нужно знать весь школьный курс физики, который никак не пересказывается своими словами за две страницы текста, тем более так чтобы собеседник его понял с нуля. И зачем это в школе и универе столько лет учатся? Можно ведь спросить на форуме и тебе в двух словах всё разжуют, так?
Потому что отдельно от остальной сети он чаще всего ничего осмысленного не делает. И чем более глубокая эта сеть - тем плавнее изменения от слоя к слою, тем меньше данных в них теряется.
Да, есть вырожденный случай сети Хопфилда, в которой первый слой является и входным и выходным, но к разговору о глубоких сетях это не относится.
Например первичная алгоритмическая свёртка, показывающая разность цвета между соседними пикселями, а не значение самих пикселей, что даёт на входе сразу контуры изображений. Того же самого можно добиться через нейросеть - но это потребует нескольких дополнительных слоёв и существенно более долгого обучения.
Больше слоёв - более сложные зависимости может найти сеть. Все слои работают одновременно, для выделения физического смысла в работе какого-либо слоя в конкретной задаче - нужна весьма нетривиальная догадка, но, если она будет удачной - это позволяет оптимизировать структуру слоя под задачу и сильно ускорить обучение.
Вы прочли статьи по переводу без параллельных баз текста, которые я приводил в другом комменте? Прочтите.
Которая лажает кратно реже человека и способна обрабатывать на порядки больше информации на порядки быстрее? Очень понадобится. Смиритесь с этим.
Про тест Тьюринга - если вы говорите о разговорном - он был пройден, хоть и не совсем честно. Если говорить как о сложной работе, исполняемой неотличимо от человека - он был пройден, на переводе. Можно повышать критерии, но опять таки - это только количественное. Качественно тест уже устарел. Сравнивать на данный момент нужно не с каким попало человеком, а с умным и образованным, ещё и проверяющие должны быть такими же.
Способности человека настолько превосходят мушек, в плане обработки информации, что можно говорить уже о новых качествах. Тот случай, когда количество переходит в качество. Хотя суть "И" остается неизменной.
Вот это совсем не верно. Она может и живет, но человеку совсем не конкурент. Участь ее печальна.)
Эээ, ну вобщем вам выше правильно ответили.
Такие штуки нельзя напрямую сравнивать. Скорее, ИИ будет превосходить человеческий "И" на порядки сначала по быстродействию в каких-то не сложных операциях (уже есть). Затем создадут более сложный и он в каком-то применении будет лучше человека на порядки, потом еще и еще. Совершенству нет предела, а человеческий "И" останется далеко позади по всем параметрам. Поэтому вы правы, равного человеческому ИИ не будет.
А это здесь причём?
Мы вроде говорим о стабильном гармоничном существовании, а не борьбе друг с другом. Человек в поле без штанов будет угроблен всякими там комарами или какими-либо другими животными очень быстро, не смотря на весь его уровень обработки информации. Сам интеллект не имеет ценности в борьбе, имеют ценности только результаты его длительного прикладывания к предметам этого мира.
Ещё раз прочтите мой текст - "раз муха прекрасно живёт в рамках своих органов чувств, значит всё у неё происходит правильно для её уровня"
Для её уровня, это ведь понятно? Речи о других уровнях нет.
Вы тоже заложник штампов и фантастики. Совершенству нет предела, это штамп который Вы распространяете не глядя на любую жизненную сферу. Сито невозможно усовершенствовать, чтобы носить в нём воду. Сито должно постоянно оставаться ситом, а вода жидкой и в процессе должны участвовать только два этих элемента. Задачу переноса воды возможно решить с помощью иных средств. Точно так же и с имитацией человеческого интеллекта.
А фраза "затем создадут..." выглядит как-то не серьёзно. С чего Вы взяли, что создадут? Просто потому что нынче регулярно что-то создают? Это и есть Ваш довод? Но это как-то слишком дёшево, Вам не кажется.
Как-то слишком много влажности в таких мечтах.
Но я понимаю, когда-то в школе думал точно так же.
Мне много чего выше отвечали. Что именно имеете ввиду Вы?
Ну что ж вы каждый раз так с фактами лажаете?)
https://ria.ru/20180825/1527197021.html Вот вам сито, замечательно сепарирующее крупные фракции от мелких, в котором можно носить воду при нормальных условиях.
Это даже если не говорить про примитив - сито из гидрофобных материалов, которые будут отталкивать воду, закрывая просветы до размеров ниже капиллярных.
Хотя, внезапно, в этом посте я во многом с вами согласен. Формулировка должна быть не "совершенству нет предела", а "человеческий мозг - построенная случайным образом далекая от оптимальной и оптимизированная под устаревшие задачи система, лучше которой можно сделать точно".
Это я то?
Вы условия внимательно читали?
Вы хотите сказать, что оставаясь ситом для просеивания муки в нём при этом ещё и воду можно будет носить? Ну ясное же дело, что нет. Их штуковина всего лишь пропускает крупные объекты и улавливает мелкие.
Не торопитесь в попытках унизить меня, это как-то слишком уж бросается в глаза. Вам уже суть диалога не интересна, Вам бы меня в грязь втоптать.
Ой, а что ж вы определение-то изменили?) Можете поискать слова "просеивание муки" выше. Ну и если вы настаивете именно на узкой формулировке с мукой - всё ещё проще. Сито для муки с шириной ячейки 0.5 мм, из гидрофобного материала позволит и просеивать муку и носить воду.
Из гидрофобного материала, который кто-то должен якобы изобрести? Или применение термина гидрофобный автоматически решает поставленную задачу? Короче, примеры есть? При добыче золота и всяких других штук, такие технологии должны быть актуальны. Вы гляньте, может правда есть?
У вас во всех областях знания такие зияющие дыры? Вы вообще что-нибудь об окружающем мире узнавать пытались? Или физику в школе прогуливали?
https://ru.wikipedia.org/wiki/Гидрофобность
https://en.wikipedia.org/wiki/Nanopin_film
У вас в очередной раз проблемы с логикой. Каким образом гидрофобность позволит лучше отсеивать фракции и как-либо там пригодится? Им же не нужно носить воду в их ситах.
Что-то Вы как-то не дружите с контекстом, прямо утомительно это. Я же говорил не о том, что до сих пор никто не изобрёл гидрофобный материал, а кто-то должен изобрести материал позволяющий удерживать воду и просеивать муку. Потому что именно такого нет ни в одном Вашем примере, да и в природе вообще. Эти задачи не стоят того, чтобы тратить на них время и решать высокотехнологичным путём. Они проще и дешевле решаются иными способами. И Вам ещё нужно больше тренировать распознавание сарказма.
Вы снова бредите. Гидрофобность материала никак не мешает просеивать сквозь него сыпучие сухие вещества.
Ой, а у вас ещё и склероз? Уже забыли о чём разговор-то был? Вам нужно больше тренировать сдержанность в категоричных высказываниях - меньше лажать будете.
Basych, вы бот? Привет инженерам ИБМ или кто там еще. Молодцы!
Как сделаете следующее поколение, обязательно поучаствую в тестировании, а этот надоел уже.
Молодое поколение уже даже сбежать красиво не способно. Всё какие-то дешёвые понты. Зато гонору с закатыванием глаз как в том театре.
Тогда получается, что любая дискуссия на эту тему бессмысленна. Нельзя построить, например самолёт, если у каждого подрядчика-производителя узлов и деталей свой собственный метр или разный килограмм.
Оставлю такое определение:
Я не утверждаю, что это определение истинно и единственно правильно, но пока все мы не договоримся о терминах (стандартах) любое обсуждение будет не продуктивным и бесконечным.
Зачем так сложно? есть определение слабого ИИ. Никаких проблем!
просто не надо путать термины Интеллект и слабый ИИ.
Немалый перечень заблуждений. Можно задавать вопросы практически по каждой части определения. :))))
Вы думаете что интеллект это некий "механизм", но это совсем не так. Это скорее статистика, и только она. :)))
Специальный инструмент справляется с работой, под которую он заточен, лучше универсального.
когда как. два студента и лопата заменяют экскаватор :)
ИМХО есть более простое определение нейросети, показывающее что к сильному ИИ она не имеет ни малейшего отношения. Нейросеть - это один из методов нелинейной оптимизации. Может использоваться для нахождения экстремумов и аппроксимации функций. В принципе не более того.
Что в этом смысле назвать "нелинейным"... Для меня это линейное обучение, например.
"Линейная оптимизация" - математический термин. Задача линейной оптимизации характеризуется тем, что целевая функция и ограничения - линейные. Нейросеть позволяет решать задачу не только линейной оптимизации, но и задачу нелинейной оптимизации, когда и ограничения, и целевая функция - не являются линейными.
Выше указали про нелинейность. Добавлю про "линейное обучение" - для нейросетей оно нелинейное, т.к. может уменьшаться скорость обучения.
Если очень грубо:
линейные задачи позволяют найти в какую сторону наклонен пол и найти самую низкую точку, которая будет рядом со стеной. Чур, из комнаты не выходить.
нелинейные задачи - это когда в полу есть лунки. И в них надо закидывать мячики. Правда, у ИИ есть проблема, т.к. в некоторых случаях ИИ может кидать мячик не в самую глубокую лунку, а в ближайшую лунку.
Это считается "Слабым ИИ". Подразумевается, что сильный ИИ сможет определять материал и структуру пола и мяча и в зависимости от этого делать свой выбор. Либо рассматривать пол в целом и сможет увидеть необычное расположение лунок, на основании чего сделать вывод о том, как требуется поступать, например - наоборот, забирать мячи из глубоких лунок, перекладывая их в неглубокие.
Конец очень грубого описания.
Страницы