Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:
_>>И где можно увидеть подобное сравнение? N>Хороший вопрос. Давай подумаем.
А я думал у тебя уже есть готовый ответ (аргументации), раз ты высказал подобное утверждение.
_>>Кстати, а есть данные на базе чего работают Алиса (от Яндекса которая) или Алекса (от Амазона)? Я естественно имею ввиду не очевидный начальный шаг по переводу голоса в текст, а следующий, с попыткой понимания этого текста (да ещё и в контексте). N>1. Google.Translate перешёл на нейросети, новость была недавно на форуме. N>2. Google assistant, который по качеству превзошёл Siri — тоже нейросети, я ссылку приводил в соседней дискуссии. N>3. Опять Google, но теперь открытый проект — tesseract ocr, в который для коррекции засунули LSTM.
Это всё ни о чём. Как раз классические задачи для нейронных сетей, которые они решают не приходя в создания (не понимая что они собственно распознают или переводят), получая в итоге классические описания товаров на АлиЭкспресс.
N>4. Алиса — нейросети: раз и два. N>5. Алекса — нейросети. N>6. IBM тоже много говорит о нейросетях: раз, два, три.
Вот, это уже всё гораздо интереснее и по теме... Правда только по назначению, а не по реализации. Вот читаю описание той же Алисы и вижу, что для осознанных ответов применяется не нейронная сеть, а классический поисковый алгоритм Яндекса (где-то слышал, что там используется нечто вроде GBRT, но в любом случае не нейронная сеть). А нейронная сеть используется только для поддержания бессмысленной болталки. Хотя на мой взгляд и такие болталки и подход поисковых машин тоже не особо относится к ИИ. И там и там используется банальная статистика, а не реальное понимание вопроса. Помнится ещё давным давно были известные тестовые примеры такого типа (закидываешь роман в анализатор, который подсчитывает вероятности как марковские цепи и на базе этого выдаёт ответы, иногда похоже на осмысленные). Но никто не считал это за ИИ...
_>>Ну так и каким образом провал того проекта говорит о том, что Пролог не подходит для задач ИИ? N>Ну, провал многомиллиардного проекта на 10 лет, результатом которого получился пшик? Хм. Надо подумать.
Я думаю, что если вот прямо сейчас выделить столько же денег и времени на реализацию замены всего современного IT (включая операционки, железо и т.п.) на некий ИИ на базе нейронных сетей, то тоже в итоге получится провал. Потому как цель изначально не реальная.
Но это не значит, что не надо заниматься ИИ или нейронными сетями...
N>>>Когда мы его изучали в универе в начале 2000-х, делали экспертные системы уже было понятно, что он не жилец. _>>Почему было понятно? ) N>Потому что никакого ИИ не получалось. Логические задачки решать получалось, какие-то экспертные системы тоже. Но ничего нового не было.
Ну если делать ИИ как статическую экспертную систему, то естественно... )
_>>Ну сейчас для бизнес-целей активно используют такие https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_BPEL_engines игрушки, которые являются вариациями на тему этой https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC_Rete штуки. Последнее слабее по функциональности Пролога, но лучше по производительности (при масштабирование на огромные базы правил). _>>Однако как раз экспертные системы не факт что относятся к ИИ, потому как они не обязательно должны быть обучаемыми (что на мой взгляд является главным признаком ИИ). N>Я о том и говорю. Пролога не видно дальше матчинга. Он ещё использовался в Windows для оптимального подбора драйверов. Но это тоже просто матчинг.
Использовать Пролог можно по разному. К 90-ым его бизнес использование сузилось до экспертных систем, а потом и вообще почти прекратилось (Watson и т.п. — это всё же пока не бизнес). Но изначально там задумывались более интересные варианты, просто их так и не смогли реализовать на практике, да и вообще дело было не до них так сказать — надо было "пилить классический софт". А вот когда большая часть рутинных задач будет уже решена, возможно дело дойдёт и до настоящего ИИ...
Здравствуйте, alex_public, Вы писали:
_>А я думал у тебя уже есть готовый ответ (аргументации), раз ты высказал подобное утверждение.
Чтобы сделать такое утверждение, не надо иметь перед глазами сравнение, а можно сделать вывод из последствий. Были проекты по NLP на Прологе? Были. Появились проекты на нейросетях? Появились. Пропали проекты на Прологе? Пропали. Нейросети лучше? Лучше.
Так можно утверждать, что каменные топоры лучше железных, просто современные люди не умеют каменными пользоваться, вот они и пропали.
_>Это всё ни о чём. Как раз классические задачи для нейронных сетей, которые они решают не приходя в создания (не понимая что они собственно распознают или переводят), получая в итоге классические описания товаров на АлиЭкспресс.
Ничего не понял. Google Assistant — лучший на рынке голосовой помощник. Какие товары на АлиЭкспресс?
_>Вот, это уже всё гораздо интереснее и по теме... Правда только по назначению, а не по реализации. Вот читаю описание той же Алисы и вижу, что для осознанных ответов применяется не нейронная сеть, а классический поисковый алгоритм Яндекса (где-то слышал, что там используется нечто вроде GBRT, но в любом случае не нейронная сеть). А нейронная сеть используется только для поддержания бессмысленной болталки. Хотя на мой взгляд и такие болталки и подход поисковых машин тоже не особо относится к ИИ. И там и там используется банальная статистика, а не реальное понимание вопроса. Помнится ещё давным давно были известные тестовые примеры такого типа (закидываешь роман в анализатор, который подсчитывает вероятности как марковские цепи и на базе этого выдаёт ответы, иногда похоже на осмысленные). Но никто не считал это за ИИ...
Так, Алиса использует поиск Яндекса — это не новость, тут ничего такого нет. Тот факт, что она понимает, когда он нужен, а когда нет — это круто.
А вообще, у нас беседа скатывается в то, что есть ИИ, а что нет. Я не готов к таким баталиям.
Здравствуйте, neFormal, Вы писали:
F>Есть ли такое в природе? По-моему, должно быть.
Если речь про распознавание образов, то есть. Просто раньше нужно было некоторое количество злой математики, и люди очень непростые чтобы это оживить. А сейчас можно посадить сравнительно простого чувака, дать ему в руки набор удобных и понятных инструментов, и получить почти такой же результат.
В нейросетях нет ничего магического, это просто способ аппроксимации сложных функций без "аналоговых" формул, путем "обучения" большим набором данных.
Здравствуйте, Ночной Смотрящий, Вы писали:
F>>Есть ли такое в природе? По-моему, должно быть. НС>Если речь про распознавание образов, то есть. Просто раньше нужно было некоторое количество злой математики, и люди очень непростые чтобы это оживить. А сейчас можно посадить сравнительно простого чувака, дать ему в руки набор удобных и понятных инструментов, и получить почти такой же результат. НС>В нейросетях нет ничего магического, это просто способ аппроксимации сложных функций без "аналоговых" формул, путем "обучения" большим набором данных.
дык я же спрашиваю без нейросетей.
нейросетка с удобным гуём — это всё ещё нейросеткой.
Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:
_>>А я думал у тебя уже есть готовый ответ (аргументации), раз ты высказал подобное утверждение. N>Чтобы сделать такое утверждение, не надо иметь перед глазами сравнение, а можно сделать вывод из последствий. Были проекты по NLP на Прологе? Были. Появились проекты на нейросетях? Появились. Пропали проекты на Прологе? Пропали. Нейросети лучше? Лучше. N>Так можно утверждать, что каменные топоры лучше железных, просто современные люди не умеют каменными пользоваться, вот они и пропали.
Нет, на Прологе пытались делать другие по своему внутреннему содержанию задачи — там подразумевалось именно понимание анализируемого. Такого на нейронных сетях даже не пытались делать, потому что просто невозможно (ну в нынешнем понимание наших компьютерных нейронных сетей, т.к. биологическая сеть то умеет). Зато на нейронных сетях неплохо решаются задачи распознавания картинки или голоса или перевода текста между языками и т.п. Собственно эти подходы не конкуренты, а отлично укладываются в последовательную обработку в настоящем ИИ.
_>>Это всё ни о чём. Как раз классические задачи для нейронных сетей, которые они решают не приходя в создания (не понимая что они собственно распознают или переводят), получая в итоге классические описания товаров на АлиЭкспресс. N>Ничего не понял. Google Assistant — лучший на рынке голосовой помощник. Какие товары на АлиЭкспресс?
Описания товаров на Али переводятся (поставь себе русский язык и поброди там) автоматом. Я там частенько бываю (закупаю пробные экземпляры электронных компонентов) и каждый раз заменяет просмотр юмористического шоу. И за одно напоминает, что все современные автоматические переводчики — это совсем не ИИ, а тупые вероятностные машины...
_>>Вот, это уже всё гораздо интереснее и по теме... Правда только по назначению, а не по реализации. Вот читаю описание той же Алисы и вижу, что для осознанных ответов применяется не нейронная сеть, а классический поисковый алгоритм Яндекса (где-то слышал, что там используется нечто вроде GBRT, но в любом случае не нейронная сеть). А нейронная сеть используется только для поддержания бессмысленной болталки. Хотя на мой взгляд и такие болталки и подход поисковых машин тоже не особо относится к ИИ. И там и там используется банальная статистика, а не реальное понимание вопроса. Помнится ещё давным давно были известные тестовые примеры такого типа (закидываешь роман в анализатор, который подсчитывает вероятности как марковские цепи и на базе этого выдаёт ответы, иногда похоже на осмысленные). Но никто не считал это за ИИ... N>Так, Алиса использует поиск Яндекса — это не новость, тут ничего такого нет. Тот факт, что она понимает, когда он нужен, а когда нет — это круто. N>А вообще, у нас беседа скатывается в то, что есть ИИ, а что нет. Я не готов к таким баталиям.
Да, спор о терминологии действительно бессмыслен. Тем более, что я вполне себе осознаю, что придерживаюсь тут не общепринятой позиции (навеянной рекламный хайпом), так что в каком-то смысле сразу сдаюсь. )))
Но не могу всё же не высказать своё отношение к этому вопросу. На мой взгляд сейчас в любом ерундовом алгоритме пытаются найти ИИ, исключительно для целей промывания мозгов покупателей. Лично для меня нет никакой особой разницы между процессом обучения распознавалки автомобильных номеров (по камере), подключением PGO к GCC или даже автоматической калибровкой осциллографа на заводе перед продажей. Всё это всего лишь подстройка параметров некого фиксированного алгоритма. Однако первое сейчас называют "обучением ИИ", а второе и третье "почему-то" нет...
Здравствуйте, alex_public, Вы писали:
_>Описания товаров на Али переводятся (поставь себе русский язык и поброди там) автоматом. Я там частенько бываю (закупаю пробные экземпляры электронных компонентов) и каждый раз заменяет просмотр юмористического шоу. И за одно напоминает, что все современные автоматические переводчики — это совсем не ИИ, а тупые вероятностные машины...
Во-первых переводчик на Али полное Г по сравнению с нейросетевыми переводчиками Гугля или МС. Там уровень того что было до НН.
Во-вторых текст там короткими обрывками, для нормального перевода даже живому переводчику нужно хорошее понимание нетекстового контекста.
_>Но не могу всё же не высказать своё отношение к этому вопросу. На мой взгляд сейчас в любом ерундовом алгоритме пытаются найти ИИ, исключительно для целей промывания мозгов покупателей.
Нет, не для этого. А для того чтобы нащупать новые области применения. Хороший пример успеха — RPA, где скрешение НН и старой зачачи автоматизации дало новое качество.
_> Лично для меня нет никакой особой разницы между процессом обучения распознавалки автомобильных номеров (по камере), подключением PGO к GCC или даже автоматической калибровкой осциллографа на заводе перед продажей. Всё это всего лишь подстройка параметров некого фиксированного алгоритма. Однако первое сейчас называют "обучением ИИ", а второе и третье "почему-то" нет...
Потому что правильное название AI — cognitive technologies.
Здравствуйте, neFormal, Вы писали:
F>Есть ли такое в природе? По-моему, должно быть.
Вероятностные подходы. Не так солидно зовутся, но тем не менее.
Вместо предсказания через нейронку, предсказание по Байесу, вместо самой нейронки — цепи Маркова, и т.д.
Вместо обучения — набор статистики
Здравствуйте, Wolverrum, Вы писали:
F>>Есть ли такое в природе? По-моему, должно быть. W>Вероятностные подходы. Не так солидно зовутся, но тем не менее. W>Вместо предсказания через нейронку, предсказание по Байесу, вместо самой нейронки — цепи Маркова, и т.д. W>Вместо обучения — набор статистики
да, с этим я уже встречался.
на цепях Маркова чат-боты делаются.
Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:
F>>Есть ли такое в природе? По-моему, должно быть. F>>Поделитесь, пожалуйста, информацией. N>Можно записаться на отличный бесплатный курс.
курс, видимо, хорош, но он совсем не подходит под вопрос.
анализ и мл — это не то же самое, что система сохранения и анализа данных ака ИИ.
