Здравствуйте, Erop, Вы писали:

E>Но не ясно что принципиально тут меняет теоретически существующий на практике недостижимый предел.

А точно ли он не достижим на практике?

S>>Предмет простой — это проверка теории эволюции в общем виде. По идее можно задать некие простые правила и в ходе множества итераций из условной амебы получить человека, который все еще будет эволюционировать, только уже в сфере сознания. Если, конечно, эволюция работает без участия такого явление как сознание.

E>Откуда взялся тезис неограниченной сложности людей? Сложность людей, и вообще белковых организмов, ограничена размером, например.

Система не ограничивается белками. Соперничество между индивидумами не остановилось и для достжиения преимущества приходится все усложнять и усложнять технические решения. Ограничения не видно, то видно вычислительного лимита, в который все упрется и игра закончится (кроме лимита ресурсов).

S>>Подойдет какое-нибудь соперничество, когда нет предела совершенству.
E>Что такое "совершенство"? Вообще формальная постановка из рук вон плохая.

Сорри, под совершенствованием подразумевалось как раз повышение полезной сложности.

E>Опять ничего не понял. Сначала речь шла о проектировании разных решений ОДНОЙ И ТОЙ ЖЕ ЗАДАЧИ же?

Для решения одной и той же задачи — выбираем наиболее простое решение. Да, всегда можно решить задачу более сложным способом — но такие варианты называем бессмысленным усложнением (по этому и подчеркивал — полезное усложнение).

И вот если взять две разные задачи и спроектировать систему, которая способна решать эти задачи — то по оценке потраченного на проектирование время мы и делаем вывод о сложности самой системы. При этом сложность реализации, нахождения дорогостоящих компонент — не относится к задачам проектирования, т.е. сложность не повышает.

Для примера — создание разработка детекторного приемника и телевизора — очевидно, что телевизор имеет сложность выше. Однако выразить математически это не возможно — сложность возникает только применительно к сознанию, а сознание не формализовано.

E>Вот пример задачи: по имеющемуся набору картинок рукописных цифр (MNIST, например) построить генерилку новых изображений цифр, похожих на реальные. Можно как-то оценить качество генерации. Например коллегия людей не отличает результат от реальных картинок.

E>Есть два решения -- GAN и автоэнкодер с параметром (или 10 автоэнкодеров). Какое из них сложнее?

Для проверки делаете вот что:

1. Пишите решением с применением GAN.
2. Пишите аналогичное решение с применением автоэнкодеров.

Смотрите какое решение заняло больше времени. Что заняло больше времени — то и сложнее.

E>Это вообще не понятно. Значит ли это, что множество Мандельброта проще какого-нибудь нового чертежа?

А какую задачу решает множество Мандельброта и можно ли ее решить альтернативным способом?

Здравствуйте, Erop, Вы писали:

E>Но не ясно что принципиально тут меняет теоретически существующий на практике недостижимый предел.

А точно ли он не достижим на практике?

S>>Предмет простой — это проверка теории эволюции в общем виде. По идее можно задать некие простые правила и в ходе множества итераций из условной амебы получить человека, который все еще будет эволюционировать, только уже в сфере сознания. Если, конечно, эволюция работает без участия такого явление как сознание.

E>Откуда взялся тезис неограниченной сложности людей? Сложность людей, и вообще белковых организмов, ограничена размером, например.

Система не ограничивается белками. Соперничество между индивидумами не остановилось и для достжиения преимущества приходится все усложнять и усложнять технические решения. Ограничения не видно, то есть не видно вычислительного лимита, в который все упрется и игра закончится (кроме лимита ресурсов).

S>>Подойдет какое-нибудь соперничество, когда нет предела совершенству.
E>Что такое "совершенство"? Вообще формальная постановка из рук вон плохая.

Сорри, под совершенствованием подразумевалось как раз повышение полезной сложности.

E>Опять ничего не понял. Сначала речь шла о проектировании разных решений ОДНОЙ И ТОЙ ЖЕ ЗАДАЧИ же?

Для решения одной и той же задачи — выбираем наиболее простое решение. Да, всегда можно решить задачу более сложным способом — но такие варианты называем бессмысленным усложнением (по этому и подчеркивал — полезное усложнение).

И вот если взять две разные задачи и спроектировать систему, которая способна решать эти задачи — то по оценке потраченного на проектирование время мы и делаем вывод о сложности самой системы. При этом сложность реализации, нахождения дорогостоящих компонент — не относится к задачам проектирования, т.е. сложность не повышает.

Для примера — создание разработка детекторного приемника и телевизора — очевидно, что телевизор имеет сложность выше. Однако выразить математически это не возможно — сложность возникает только применительно к сознанию, а сознание не формализовано.

E>Вот пример задачи: по имеющемуся набору картинок рукописных цифр (MNIST, например) построить генерилку новых изображений цифр, похожих на реальные. Можно как-то оценить качество генерации. Например коллегия людей не отличает результат от реальных картинок.

E>Есть два решения -- GAN и автоэнкодер с параметром (или 10 автоэнкодеров). Какое из них сложнее?

Для проверки делаете вот что:

1. Пишите решением с применением GAN.
2. Пишите аналогичное решение с применением автоэнкодеров.

Смотрите какое решение заняло больше времени. Что заняло больше времени — то и сложнее.

E>Это вообще не понятно. Значит ли это, что множество Мандельброта проще какого-нибудь нового чертежа?

А какую задачу решает множество Мандельброта и можно ли ее решить альтернативным способом?