Здравствуйте, Arsen.Shnurkov, Вы писали:
vsb>> очевидно, что нейросети это верный подход
AS>не очевидно. Например Khimik-у (см. выше). Мне тоже не очевидно, что нейросети самый оптимальный вариант из возможных.
Не нужно оптимального решения, чтобы пересесть с лошадей на машины. Достаточно чадящего моторчика с бешенным расходом и никакущей мощностью и кпд. Так и тут. Не нужен самый оптимальный вариант, достаточно, чтобы он стал умней, чем даже 10% людей. После этого он будет развиваться, а вот люди по-моему особо не развиваются, через 10 лет станет умней, чем 15% людей и тд. Через 100 лет станет умней, чем 95% людей, при этом по прежнему сохранит все плюсы робота.
А может и не через 100 лет. В Го, вон, программа научилась играть быстро. И если с шахматами можно было "отмазываться" — мол машина тупо перебирает варианты, то тут уже нейросеть, которая "интуитивно" оценивает позиции, самый, что ни на есть, разум.
Здравствуйте, RiNSpy, Вы писали:
RNS>Нейронная сеть может воспроизводить любую функцию: https://en.wikipedia.org/wiki/Universal_approximation_theorem
да.
RNS>Человеческий мозг по сути есть функция, которая берёт на вход какие-то сигналы и выдаёт сигналы на выход.
нет.
RNS>Вопрос: какие аспекты интеллекта, вы считаете, не могут быть реализованы нейронной сетью?
Любые, но эта теорема не является обоснованием.
Здравствуйте, vsb, Вы писали:
AS>>Ну то есть, фигня все эти ваши стартапы гугла и маска по созданию ИИ на основе reinforcement learning.
vsb>Я буду только рад. Программирование требует недюжинного интеллектуального потенциала. Если сильный ИИ не появится, программирование останется одной из немногих профессий, которые роботы не вытеснят. Но, боюсь, это бесплодные надежды, ИИ быть и человечество обречено. Нейросеть, которая у меня в голове управляет сейчас пальцами, печатающими эти слова, живое тому подтверждение. Можно рассуждать о том, можно ли превысить скорость света или реализовать телепортацию. А рассуждать о том, можно ли сделать искусственный интеллект, когда этого интеллекта 7 миллиардов особей ошивается на планете, как-то глупо. Очевидно, что можно. И очевидно, что нейросети это верный подход.
Вот только построив ИИ на нейронных сетях, этот ИИ навреняка столкнётся с теми же проблемами, что и люди. Например, будет сходить с ума, или выматываться; требовать десятилетия на обучение, перестовать нормально обучаться после N лет. При это так же останется чёрным ящиком, т.е. мы так и не поймём что оно там на самом деле делает и как работает. Потому что, например, сейчас идёт погоня за результатами применения нейронных сетей, а не за пониманием, что эти сети делают.
Основной минус — если ваш, скажем, ИИ водитель вылетит на встречку, то дебажить вы его сможете не более, чем человека. Никаких гарантий у вас не будет, одни экспериментальные данные. Но если ИИ продолжает обучаться в процессе работы, то каждый ИИ будет всё равно уникальным. При этом непонятно, кого винить, робота?
Основной плюс — можно будет легко копировать. И то, не факт. Может быть, для масштабирования этих сетей, придётся использовать органику, и в результате мы получим ещё одну биологическую систему, которую мы точно так же не сможем читать и копировать, только обучать с нуля.
Вообщем, не получится ли, что мы просто создадим опять человека, со всеми его проблемами, но только человеком он считаться не будет и можно будет его эксплуатировать (как, скажем, было с неграми в своё время)? Так в чём смысл, когда такой ИИ могли создавать даже первобытные люди, причём наслаждаясь процессом?
Здравствуйте, DemonsInside, Вы писали:
DI>Меня волнуют другие вопросы, например, каким образом можно измерить мощность интеллекта.
(случайно ответил на изменить, вместо измерить)
Наверно:
— лучшим быстродействием;
— большей и более точной памятью (человеку свойственно забывать даже то, что когда-то хорошо знал);
— лучшим распараллеливанием при сохранении хорошего взаимодействия (людям оч плохо удаётся совместное мышление... в сравнении с процессорами компьютера, например).
DI>Есть ли предел у этого значения?
Теоретически предела совершенству нет. ))
Всё ограничивается практическими возможностями.
=========
Измерить "мощность" для современного ИИ можно, например, для распознавания образов — это точность распознавания.
Здравствуйте, 0BD11A0D, Вы писали:
BDA>Здравствуйте, Khimik, Вы писали:
BDA>>>Даже если мы поймем, как мыслим, и создадим ИИ, кто сказал, что это автоматически будет означать технологическую сингулярность? (Понятно, что это пинок по адресу Курцвейла). Строится такое заблуждение на допущении, что можно создать не просто искуственную копию разума, а разум, принципиально превосходящий наш. Маленького технобога, который вылечит наши болячки и подарит нам бессмертие.
K>> А разве не так? Человек всегда создавал машины, которые в чём-то его превосходили, дойдёт очередь и до интеллекта. Тем более что ЭВМ можно создавать любого размера, можно объединить в единую сеть большинство компьютеров Земли и т.д.
BDA>Чтобы ответить, так это или не так, надо иметь объяснение работы сознания.
BDA>Например, вас не напряжет объяснить, как вы копаете или шьете. Убрав из этих моделей все лишнее, вы получите экскаватор или швейную машину. (А попробуйте создать искусственного копателя или искуственную швею! Не мыслящих, а тупо выполняющих свою задачу, типа роботов Boston Dynamics. Даже все понимая, вам это будет очень трудно сделать, чисто инженерно — что говорить про ситуацию, когда вместо понимания есть только слабая интуиция, а шапкозакидатели обещают скопировать к 2050 году). Далее, создав экскаватор, можно обеспечить превосходство по каким-то критериям, типа скорости рытья котлованов. Но не по другим. Например, ни один экскаватор не превосходит человека на такой задаче, как необходимость закопать труп любимой Муськи в саду. Хотя все это «копание». Мы можем это понять сразу, не строя экскаватор и не ставя эксперимент — потому, что у нас есть объяснения, и среди них — очень много фоновых, которые для нас «само собой», но от этого они объяснениями не перестают быть. Например, обычно в почве нет объектов крупнее какого-то размера (скажем, корня тополя) и прочнее стали. Стоит сделать ковш больше этого размера из стали и у вас не будет проблем с подземными нежданчиками. Но это накладывает ограничение на масштабируемость — нельзя просто уменьшить промышленный экскаватор до размеров Муськи, потому, что самый маленький корешок станет для него проблемой. Придется остро затачивать кромку ковша или еще что-то придумывать. И все это понятно ДО того, как мы начали хоть что-то строить.
BDA>Теперь, масштабирование в сторону увеличения. Можно ли увеличить экскваватор до такого размера, чтобы срыть гору? Нет. Потому, что конструкция такой массы до горы не доедет. Может быть, собрать экскаватор из «большинства экскаваторов Земли»? Но экскаватор не автобот и не десептикон, в его конструкции НИЧЕГО не способствует такой трансформации. Хуже того, очень трудно придумать такую модель, которая могла бы складываться из узлов и увеличивать горно-копательную способность. Можно, пожалуй, только пустить толпу экскаваторов, чтобы они независимо атаковали проблему... то есть, извините, гору. И опять же, это понятно потому, что мы имеем объяснение копания. С чего бы считать, что можно объединить несколько компьютеров и увеличить способности к мышлению? Если мы даже не знаем, что это за способности! И что мы должны заложить в конструкцию компьютеров, что способствовало бы их объединению в одно целое? Да мы даже алгоритмы не все можем распараллелить!
BDA>Доступная нам интуиция сознания (одна из — и самая, на мой взгляд качественная) состоит в том, что мы универсальные конструкторы объяснений. И это, с гордостью должен вам сказать, моя собственная интуиция, не почерпнутая у Дойча. Только будучи гораздо менее образованным, я назвал это абстрактым мышлением. Получил закономерный вопрос: комар очень абстрактно нас видит. Всю шелуху отбрасывает в сторону, для него есть только углекислый газ и кровь. Чем же мы лучше? Пришлось явно оговорить универсальность. Мы можем смоделировать что угодно, а комар — только тела теплокровных в одном узком аспекте. Дойч гораздо дальше идет в своих рассуждениях и они у него лучше. Наше понимание обречено быть всегда неполным, но мы можем улучшать его безгранично. Если это — принципиальная суть мышления, то как ее ПРЕВЗОЙТИ? Наши лучшие умы конструируют объяснения так, что это выглядит рандомно. Есть какие-то слабые закономерности, типа того, что алкаш ОТО не создаст, но вот уже скромный служащий патентного бюро — может. А как это подстегнуть? Какие условия создать? Эти вопросы затрагиваются в известной повести — «Собачьем сердце». Написано, как бы, не о том (это вообще парохиальная сатира, насколько я понимаю), но жизненность автора себя как раз в том и проявила, что частично предвосхитила эти вопросы, которые поклонникам искусственных нейронных сетей можно задать сто лет спустя.
BDA>А раз так, то все эти разговоры о сингулярности — пророчества типа мальтузианского (ну, вы знаете — люди умрут с голоду в 20 веке, т.к. рост населения соответствует геометрической прогрессии, а производства еды — арифметический). НЕ разумные предсказания. Очень осторожно можно только понадеяться, что наша элементная база, если ее заменить на фотонику какую-нибудь, будет легче подвергаться разгону. Но каков будет размер этого вклада? Может быть, это рассуждения типа того, что железный дровосек мог бы срубить больше деревьев? А на самом деле нас ждет бензопила, которая поднимет производительность в 10 раз!
BDA>Есть и другие идеи, на самом деле. Например, что мышление — это сверхускоренная эволюция мемов по заданным правилам отбора. (То есть, в топку редукционистские нейронные сети, берем сразу эмерджентное объяснение высокого уровня). Но это, еще раз, пока просто идеи. Хороших объяснений нет и никого это не е.
Многобукаф, но последняя идея мне близка. Я считаю, что на ЭВМ можно запрограммировать только некоторые компоненты мышления (словесно-логическое мышление), причём делать логические выводы компьютер будет в миллионы раз быстрее человека. А творчество это... это тема не для атеистов.
Я верю в перемещения во времени, и думаю, что наше мышление как-то на это опирается:
Времениподобные вычисления — это вычисления на квантовом (реже, классическом) компьютере, имеющем доступ к замкнутой времениподобной кривой и, следовательно, способном посылать результат вычислений в собственное прошлое. Идея таких вычислений предложена Хансом Моравеком в 1991 году. Интересно отметить, что, в отличие от многих схем реализации машины времени, такая времяпетлевая логика не противоречит принципу самосогласованности Новикова.
Думаю, это уже ближе к реальному мышлению человека.
"Ты должен сделать добро из зла, потому что его больше не из чего сделать". АБ Стругацкие.
Здравствуйте, B0FEE664, Вы писали:
BFE>Здравствуйте, Khimik, Вы писали:
K>>В тему что генетические алгоритмы не работают: K>>http://plakhov.livejournal.com/224565.html
BFE>Я, таки, не понял, почему утверждается, что "генетические алгоритмы не работают". Они же не рассчитывали, что эти машинки превратятся в самолёты.
Есть много методов оптимизации, которые работают гораздо эффективнее, чем ГА. Обычно они требуют непрерывности или гладкости оптимизируемой функции.
Здравствуйте, Arsen.Shnurkov, Вы писали:
AS>"Иногда говорят: вот сделаем большую сеть, например из миллиарда нейронов, и она начнет проявлять элементы мышления. На самом деле такая, по сути автоматная система, сможет только обрабатывать большое число обучающих выборок и, соответственно, отвечать на большое число вопросов."
Миллиарда? В моске человека около 80 миллиардов нейронов и 10-50 триллионов синапсов. Сделать такую сеть невозможно пока чисто практически.
Здравствуйте, 0BD11A0D, Вы писали:
BDA> Не понимая, как устроен атом, люди так и не научились трансмутациям, как ни тасовали вещества и условия. BDA> Однако, добившись какого-то более-менее целостного понимания, свинец превратили в золото (на этом пути свободного преобразования материи еще есть куда стремиться, не беспокойтесь — речь идет об очень маленьких количествах вещества).
Здравствуйте, Mna, Вы писали:
BDA>> Не понимая, как устроен атом, люди так и не научились трансмутациям, как ни тасовали вещества и условия. BDA>> Однако, добившись какого-то более-менее целостного понимания, свинец превратили в золото (на этом пути свободного преобразования материи еще есть куда стремиться, не беспокойтесь — речь идет об очень маленьких количествах вещества). Mna>Без волнений: Как превратили, где почитать?
Я тоже, будучи неспециалистом, не уверен, что свинец можно напрямую превратить в золото даже в самом современном ускорителе. Зато читал пару лет назад, что ныне из этилового спирта можно относительно недорого синтезировать алмазы, причем не технические (которые, если не ошибаюсь, синтезируют из графита), а ювелирные. Наверное, не зря теперь De Beers ставит на бриллианты природного происхождения соответствующую лазерную маркировку.
Здравствуйте, gandjustas, Вы писали:
G>Есть много методов оптимизации, которые работают гораздо эффективнее, чем ГА. Обычно они требуют непрерывности или гладкости оптимизируемой функции.
Поэтому ГА и популярны в некоторых областях: они непрерывности не требуют.
Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:
N>Здравствуйте, gandjustas, Вы писали:
G>>Есть много методов оптимизации, которые работают гораздо эффективнее, чем ГА. Обычно они требуют непрерывности или гладкости оптимизируемой функции.
N>Поэтому ГА и популярны в некоторых областях: они непрерывности не требуют.
В каких например?
Прикол в том, что в природе редко встречаются негладкие или даже разнывные функции. То же самое в области экономики и финансов.
Я сходу даже представить себе не могу задачу оптимизации с разрывной функцией.
Здравствуйте, Cyberax, Вы писали:
C>Но если посмотреть на более простые модели, то... нейронки уж очень хорошо имитируют поведение моска. См.: Alpha Go или https://erikbern.com/2014/11/29/deep-learning-for-chess/
А где там нейронки?
В шахматах есть проблема стратегической оценки позиции. Локальная оценка хорошо работает — оценивает фигуры в определенных местах на доске, это делается битовыми операциями. Но локальная позиция ничего не значит в шахматах, важно оценивать на несколько ходов вперед. Новички имеют глубину оценки — 2-3 хода, гроссмейстеры — 12 ходов. Deepblue первых версий — 8 ходов.
Тут банальный перебор, нейронки не помогут.
Глупые ошибки возникают из-за того, что при неглубоком переборе позиция, которая кажется выгодной через 2-3 хода оказывается проигрышной через несколько ходов.
Здравствуйте, Arsen.Shnurkov, Вы писали:
AS>вот тут утверждают, что нет: AS>http://samlib.ru/s/shamis_aleksandr_lxwowich/iskusstwennyjintellekt-mifilirealxnostx.shtml
AS>"классический формальный нейрон — это сумматор с пороговым элементом, подсчитывающий сумму произведений значений признаков на некоторые коэффициенты, являющиеся не чем иным, как коэффициентами уравнения разделяющей гиперплоскости в пространстве признаков. Если сумма меньше порога, то вектор признаков находится по одну сторону от разделяющей плоскости, если больше — по другую. Вот и все. Кроме построения разделяющих гиперплоскостей и классификации по признакам никаких чудес."
AS>"это классификатор, строящий разделяющие гиперплоскости и выделяющий области в фиксированном пространстве признаков (характеристик). Никаких других задач признаковая сеть решать не может, причем задачу распознавания такая сеть решает не лучше обычных признаковых распознавателей, использующих аналитические методы."
AS>"Иногда говорят: вот сделаем большую сеть, например из миллиарда нейронов, и она начнет проявлять элементы мышления. На самом деле такая, по сути автоматная система, сможет только обрабатывать большое число обучающих выборок и, соответственно, отвечать на большое число вопросов."
AS>"в такой системе нельзя реализовать активного целенаправленного процесса мышления"
AS>"Таким образом, на уровне формальных нейронных сетей проблема построения модели активного мыслящего мозга не решается."
AS>"Прогнозируются довольно близкие сроки. Например, 2030 год, но не дальше 2050 года. Все предположения о близких (постоянно отодвигающихся) сроках строятся со ссылкой на якобы имеющиеся успехи и производные развития алгоритмического (программного) искусственного интеллекта, распознавания образов и формальных нейронных сетей."
AS>"никакая "точка сингулярности" на кривой развития искусственного интеллекта в районе 2050 года не предвидится."
AS>"создание такой машины (программы) если и возможно, то в очень отдаленной перспективе"
AS>Ну то есть, фигня все эти ваши стартапы гугла и маска по созданию ИИ на основе reinforcement learning.
AS>"планируемые в рамках движения Россия 2045 конкретные работы ничем не отличаются"
Искусственный интеллект – не конкурент естественному. У Искусственного нет мотивации. Он может быть использован одними против других, но они не способны сами по себе вести осмысленное противоборство с человеком и даже с животным. Поэтому сказки, что роботы захватят мир — плод эротических фантазий сценаристов голливуда
Здравствуйте, gandjustas, Вы писали:
C>>Но если посмотреть на более простые модели, то... нейронки уж очень хорошо имитируют поведение моска. См.: Alpha Go или https://erikbern.com/2014/11/29/deep-learning-for-chess/ G>А где там нейронки?
Функция оценки позиции.
G>В шахматах есть проблема стратегической оценки позиции. Локальная оценка хорошо работает — оценивает фигуры в определенных местах на доске, это делается битовыми операциями. Но локальная позиция ничего не значит в шахматах, важно оценивать на несколько ходов вперед.
Ну вообще-то, задачу поиска оптимальной стратегии можно представить как задачу распознавания образа.
Понятно, что в этом примере нейронка не сильно хорошо работает, но так этот пример совсем детский.
Здравствуйте, gandjustas, Вы писали:
N>>Поэтому ГА и популярны в некоторых областях: они непрерывности не требуют. G>В каких например?
Подбор конфигураций нейронных сетей, например.
Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:
N>Здравствуйте, gandjustas, Вы писали:
N>>>Поэтому ГА и популярны в некоторых областях: они непрерывности не требуют. G>>В каких например? N>Подбор конфигураций нейронных сетей, например.
Это же непрерывная функция
Каждый слой НС — умножение вектора на матрицу — непрерывная функция, функция активации — тоже обычно непрерывная. Композиция таких функция тоже непрерывная.
BDA> Просто знания нужны, как это сделать. А человечество вместо того, чтобы разбираться с мышлением, потратило все время от Тьюринга (это он автор сабжа) до наших дней, с одной стороны на психолухов (фрейдизм, бихевиоризм и пр.), а с другой стороны — на «нейронные сети».
И как вы там собрались разбираться на элементной базе 50-х с мышлением?
Современные прорывы в нейрофизиологии в большинстве своем заслуга современных технологий. Хотя даже эти прорывы почти не используются в народном хозяйстве.
Зато читал пару лет назад, что ныне из этилового спирта можно относительно недорого синтезировать алмазы, причем не технические (которые, если не ошибаюсь, синтезируют из графита), а ювелирные. Наверное, не зря теперь De Beers ставит на бриллианты природного происхождения соответствующую лазерную маркировку. 
