Сообщение Re: Переработка информации vs рождение знаний? от 26.09.2023 9:36
Изменено 26.09.2023 9:40 L_G
Re: Переработка информации vs рождение знаний?
Практика — критерий истины (с)
"Породить" высказывание/формулу, удачно моделирующую реальность (т.е. знание) может кто/что угодно, даже ГСЧ.
(Но за несколько итераций ГСЧ вместе со знанием выдаст и кучу ложных предположений.)
Иногда используют метод тупого перебора, называемый также "методом научного тыка" (менее тупые — "метод полярных проб" и т.п.)
И только когда решето практики отсеет ерунду, тогда люди начнут считать оставшееся знанием.
Например, в случае, когда можно предположить, что две числовые характеристики чего-то связаны, но никто не знает, как именно, ученый может "от балды" накидать несколько вариантов формулы, их связывающей, и только потом на опыте выявить наиболее подходящую (открыв тем самым новый закон природы).
Понятно, что нынешний ИИ еще слабоват для таких задач.
Но, например, КУЧУ структурных формул органических соединений с заданными свойствами уже может накидать. Именно кучу, "просеивать" которую должны уже люди.
Кроме того, реальное открытие можно сделать, проанализировав УЖЕ ГОТОВЫЙ массив данных и найдя в нем новую закономерность. На такое нынешний ИИ уже способен.
"Породить" высказывание/формулу, удачно моделирующую реальность (т.е. знание) может кто/что угодно, даже ГСЧ.
(Но за несколько итераций ГСЧ вместе со знанием выдаст и кучу ложных предположений.)
Иногда используют метод тупого перебора, называемый также "методом научного тыка" (менее тупые — "метод полярных проб" и т.п.)
И только когда решето практики отсеет ерунду, тогда люди начнут считать оставшееся знанием.
Например, в случае, когда можно предположить, что две числовые характеристики чего-то связаны, но никто не знает, как именно, ученый может "от балды" накидать несколько вариантов формулы, их связывающей, и только потом на опыте выявить наиболее подходящую (открыв тем самым новый закон природы).
Понятно, что нынешний ИИ еще слабоват для таких задач.
Но, например, КУЧУ структурных формул органических соединений с заданными свойствами уже может накидать. Именно кучу, "просеивать" которую должны уже люди.
Кроме того, реальное открытие можно сделать, проанализировав УЖЕ ГОТОВЫЙ массив данных и найдя в нем новую закономерность. На такое нынешний ИИ уже способен.
Re: Переработка информации vs рождение знаний?
Практика — критерий истины (с)
"Породить" высказывание/формулу, удачно моделирующую реальность (т.е. знание) может кто/что угодно, даже ГСЧ.
(Но за несколько итераций ГСЧ вместе со знанием выдаст и кучу ложных предположений.)
Иногда используют метод тупого перебора, называемый также "методом научного тыка" (менее тупые — "метод полярных проб" и т.п.)
И только когда решето практики отсеет ерунду, тогда люди начнут считать оставшееся знанием.
Например, в случае, когда можно предположить, что две числовые характеристики чего-то связаны, но никто не знает, как именно, ученый может "от балды" накидать несколько вариантов формулы, их связывающей, и только потом на опыте выявить наиболее подходящую (открыв тем самым новый закон природы).
Понятно, что нынешний ИИ еще слабоват для таких задач.
Но, например, КУЧУ структурных формул органических соединений с заданными свойствами ChatGPT уже может накидать. Именно кучу, "просеивать" которую должны уже люди.
Кроме того, реальное открытие можно сделать, проанализировав УЖЕ ГОТОВЫЙ массив данных и найдя в нем новую закономерность. На такое нынешний ИИ уже способен.
"Породить" высказывание/формулу, удачно моделирующую реальность (т.е. знание) может кто/что угодно, даже ГСЧ.
(Но за несколько итераций ГСЧ вместе со знанием выдаст и кучу ложных предположений.)
Иногда используют метод тупого перебора, называемый также "методом научного тыка" (менее тупые — "метод полярных проб" и т.п.)
И только когда решето практики отсеет ерунду, тогда люди начнут считать оставшееся знанием.
Например, в случае, когда можно предположить, что две числовые характеристики чего-то связаны, но никто не знает, как именно, ученый может "от балды" накидать несколько вариантов формулы, их связывающей, и только потом на опыте выявить наиболее подходящую (открыв тем самым новый закон природы).
Понятно, что нынешний ИИ еще слабоват для таких задач.
Но, например, КУЧУ структурных формул органических соединений с заданными свойствами ChatGPT уже может накидать. Именно кучу, "просеивать" которую должны уже люди.
Кроме того, реальное открытие можно сделать, проанализировав УЖЕ ГОТОВЫЙ массив данных и найдя в нем новую закономерность. На такое нынешний ИИ уже способен.