"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."
"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."
"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."
"в такой системе нельзя реализовать активного целенаправленного процесса мышления"
"Таким образом, на уровне формальных нейронных сетей проблема построения модели активного мыслящего мозга не решается."
"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."
"никакая "точка сингулярности" на кривой развития искусственного интеллекта в районе 2050 года не предвидится."
"создание такой машины (программы) если и возможно, то в очень отдаленной перспективе"
Ну то есть, фигня все эти ваши стартапы гугла и маска по созданию ИИ на основе reinforcement learning.
"планируемые в рамках движения Россия 2045 конкретные работы ничем не отличаются"
Здравствуйте, Капа Парло, Вы писали:
КП>успокоил. но: КП>"On the trip home a deeply dejected Wilbur remarked to Orville that man would not fly in a thousand years" КП>а летательный аппарат после этого был построен в течение нескольких лет
Тут есть одна важная деталь: у этих остолопов перед глазами были... ПТИЦЫ! То есть весь вопрос стоял в подъёмной силе, а не принципиальной возможности подняться в воздух.
С ИИ всё гораздо хуже: мозг — это на порядок более сложная система, чем видит патологоанатом. Это химия с биологией, где единицам и нулям просто нечего делать!
Простой пример: в стрессе человек забывает даже своё имя! Нейронной сети понятие "стресс" неведомо. У неё нет "латентных фобий", "вбросов адреналина", "морали" и "мозговых штурмов". Вот поэтому все кремниевые "думалки" обречены быть лишь убогими распознавателями с ограниченным интерактивом "вопрос — пара вариантов ответа".
Здравствуйте, Arsen.Shnurkov, Вы писали:
AS>Ну то есть, фигня все эти ваши стартапы гугла и маска по созданию ИИ на основе reinforcement learning.
Достаточно посмотреть на их контингент и "успехи", чтобы понять — мечтающая студота — это не то, на что надо ставить деньги.
С другой стороны, а кто сказал, что это не очередной "самолёт-невидимка"? (т.е. проект, единственная задача которого — отвлекать "врагов" от реальных дел)
По-моему, это дикая смесь разумных утверждений и «атсрала».
Разумного тут то, что идя к цели вслепую, то есть, не понимая, как мы мыслим, мы вряд ли сумеем это воспроизвести. Не понимая, как устроен атом, люди так и не научились трансмутациям, как ни тасовали вещества и условия. 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). Понимание — залог инженерного успеха, а все эти «миллиарды нейронов» — рандомное перебирание алхимических катализаторов. Говоря более строго, это теория самозарождения — только тут не мыши из грязного белья должны зародиться, а разум из нейронных сетей.
Базируется это на ошибке редукционистов, считающих, что мозг не может понять, как устроен мозг — типа, как коробка не может войти в коробку. Хотя принципы, лежащие в основе, могут оказаться очень простыми, если всерьез принять эмерджентность, то есть, допустимость использовать высокоуровневые объяснения низкоуровневых явлений.
Поэтому, да:
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>"создание такой машины (программы) если и возможно, то в очень отдаленной перспективе"
Отдельно стоит знаменитая точка сингулярности:
AS>"никакая "точка сингулярности" на кривой развития искусственного интеллекта в районе 2050 года не предвидится."
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. Все это шаманство чистой воды, как теория коммунизма 19-ого века. Если посмотреть разумно, максимум, на что можно рассчитывать, это что замена элементной базы даст ускорение, а это ускорение будет тем самым, которое разгонит прогресс. Но параметры этого ускорения предсказать, конечно же, нельзя.
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"
Гугл может использовать эти работы не для какого-то там мифического AI, а для тупейшей автоматизации и остаться в плюсе. Что касается России 2045 года... Лучше промолчу.
А вот и «атсрал»:
Однако, отрицая возможность компьютерной имитации мышления, нужно логически обосновывать невозможность полного объяснения разума и его составляющих ( сознания, свободы воли, активности, эмоций ) ни на внешнем функциональном, ни на физическом уровне, без введения некоторого неизвестного, а возможно непознаваемого и даже нематериального субстрата. Такой субстрат может иметь любое название, например, даже душа. И все же логического обоснования необходимости души для процесса мышления пока еще нет.
Возможно, что в искусственной системе нельзя реализовать живое ощущение, являющееся свойством неравновесной живой материи.
Само допущение («Возможно...»), что искуственно нельзя воспроизвести эволюционно появившееся — антинаучно. Как и любое допущение непознаваемого. 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».
Это был краткий пересказ избранных мест из книги «Начало бесконечности» Дэвида Дойча, которую при каждом удобном случае рекомендую как факел здравого смысла в болоте современного шаманства.
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."
Крайне наивна сама идея, что масштабирование нейронной сети или попытки смоделировать биологический нейрон могут привести к какому-то качественному переходу от простого классификатора к искусственному разуму. Нейросеть — лишь деталь архитектурной реализации человеческого интеллекта.
AS>Ну то есть, фигня все эти ваши стартапы гугла и маска по созданию ИИ на основе reinforcement learning.
Если они ограничиваются примитивными рамками прогона сетки по обучающей выборке — то да, фигня. Но сам термин reinforcement learning, насколько я его понимаю, гораздо шире.
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."
Ну, допустим, что машина на классических сумматорах мыслить не может.
А на других?
Человеческий мозг по сути есть функция, которая берёт на вход какие-то сигналы и выдаёт сигналы на выход. Т.е. нейронная сеть может симулировать деятельность мозга.
Вопрос: какие аспекты интеллекта, вы считаете, не могут быть реализованы нейронной сетью?
Здравствуйте, rfillipenko, Вы писали:
R>Что вообще значит мыслить? Генерировать некие тексты? Мыслят ли глухонемые?
Это хороший вопрос
Мышление человека возникло не просто так, а как инструмент адаптации и выживания.
Полагаю, что если некий автомат продемонстрирует такой же уровень адаптивности, то можно считать его мыслящим.
Шо, опять???
Раз в энное кол-во лет один и тот же вопрос...
AS>"в такой системе нельзя реализовать активного целенаправленного процесса мышления"
Зато в другой можно.
Человеческое мышление можно условно разделить на два взаимодействующих аппарата:
— аппарат целеполагания;
— аппарат достижения поставленных целей.
Самое смешное, что "умным" человеком обыватели чаще всего зовут того, кто хорошо умеет решать задачи. А в природе с точностью до наоборот — лучшее целеполагание перспективней лучшего умения решать задачи. Именно поэтому у людей часто встречается "умная голова дураку дана". То бишь у индивидуума проблемы с первым аппаратом.
AS>"Таким образом, на уровне формальных нейронных сетей проблема построения модели активного мыслящего мозга не решается."
Решается аж бегом.
Наши инстинкты — это наше целеполагание.
Они прекрасно "вшиты" в мозг через центры удовольствия и прочее ЧСВ. Эдакая "весовая ф-ия". ))
AS>"никакая "точка сингулярности" на кривой развития искусственного интеллекта в районе 2050 года не предвидится."
И не надо. От ИИ требуется пока лишь исключительно второй аппарат, т.е. умение решать задачи на заказ... А то если он начнёт сам себе задачи ставить и будет при этом умнее человека... ууу.. ))
AS>Ну то есть, фигня все эти ваши стартапы гугла и маска по созданию ИИ на основе reinforcement learning.
На данный момент? Фигня, конечно.
Надо хотя бы 5 млрд нейронов и хотя бы 50 млрд связей.
Рано или поздно к этим цифрам придут.
AS>"планируемые в рамках движения Россия 2045 конкретные работы ничем не отличаются"
Для России сейчас главное — перестать отставать в науке и начать уверенно опережать.
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.
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.
Я давно задаю всем вопрос и не получаю ответа — можно ли научить нейронную сеть переводить тексты хотя бы на уровне старого google translate? Я думаю что нет, и это значит что нейронную сеть в принципе нельзя научить логическому мышлению.
Логичекси мыслить сможет ЭВМ со сложной программой, в которую забито понимание, что такое субъекты и предикаты, индукция и дедукция, существительные и прилагательные и т.д. Т.е. это должна быть система с невероятно высоким уровнем сложности.
"Ты должен сделать добро из зла, потому что его больше не из чего сделать". АБ Стругацкие.
А кто это утверждает?
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"
Откуда этот вывод?
AS>Ну то есть, фигня все эти ваши стартапы гугла и маска по созданию ИИ на основе reinforcement learning.
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.
Здравствуйте, Arsen.Shnurkov, Вы писали: AS>не очевидно. Например Khimik-у (см. выше). Мне тоже не очевидно, что нейросети самый оптимальный вариант из возможных.
Мне вот другое интересно: можно ли построить интеллект мощнее, чем человеческий?
Если нельзя, то почему?
Если можно, то как?
Ну вот — отвлечённая аналогия: если мы поставим задачу перенести куб из, скажем, железа, пользуясь только голыми руками (предполагая, что к кубу приделано произвольное количество невесомых ручек), то есть вполне себе конечный размер такого куба. Потому, что его вес растёт как размер в третьей степени, а количество людей, которые могут за него ухватиться — как размер в первой.
Предположим, мы смоделировали полноценный мозг: то есть получили нейросеть нужного размера, подключили к ней все нужные обратные связи для эмуляции разнообразных хеморецепторов и желез внутренней секреции, провели адекватное обучение.
Можно ли получить интеллект "мощнее" чем у человека? Почему вообще у одних людей IQ равен 50, а у других — 200? Нейронов больше? Связей больше? Скорость образования/распада связей больше?
Что из этого надо "крутить", чтобы получить сверхразум?
Окажется ли так, что наращивание "веса" мозга обернётся рассинхронизацией его частей, так что мы не получим увеличения интеллектуальной мощности? Т.е. один и тот же искусственный мозг будет либо думать как один человек с IQ=80, либо (если его распилить), как 4 человека с IQ=50.
Или наоборот — заменив "аппаратную базу" на нейроны с более высокой скоростью реакции (скажем, на десятичный порядок) мы получим сверхразум, способный решить тест Айзенка за 3 минуты без ошибок?
Уйдемте отсюда, Румата! У вас слишком богатые погреба.
Здравствуйте, RiNSpy, Вы писали:
RNS>Человеческий мозг по сути есть функция, которая берёт на вход какие-то сигналы и выдаёт сигналы на выход. Т.е. нейронная сеть может симулировать деятельность мозга.
RNS>Вопрос: какие аспекты интеллекта, вы считаете, не могут быть реализованы нейронной сетью?
с одной стороны, это соображение довольно интересно.
с другой стороны, любую функцию и с любой точностью можно аппроксимировать, например, даже кусочно-линейной функцией (или некоторым ее аналогом в случае многомерных функций).
Здравствуйте, RiNSpy, Вы писали:
RNS>Нейронная сеть может воспроизводить любую функцию: https://en.wikipedia.org/wiki/Universal_approximation_theorem
Это верно.
Но теоретическая возможность не означает что такую сеть можно построить на практике, ибо упираемся в обучение.
RNS>Человеческий мозг по сути есть функция, которая берёт на вход какие-то сигналы и выдаёт сигналы на выход. Т.е. нейронная сеть может симулировать деятельность мозга.
А это еще надо доказать. У меня нет уверенности в непрерывности функции и вообще в том, что деятельность мозга можно описать функцией.
RNS>Вопрос: какие аспекты интеллекта, вы считаете, не могут быть реализованы нейронной сетью?
В теории или на практике?
На практике мы как минимум упираемся в размерность и обучение. Размерность сети для "апроксимации" мозга может превышать количество нейронов в мозгу в миллиарды раз.
Простой пример — сделай распознавание изображения на простой нейронной сети с одним скрытым слоем.
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.
Чтобы ответить, так это или не так, надо иметь объяснение работы сознания.
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.
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!
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.
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!
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.
K> Я давно задаю всем вопрос и не получаю ответа — можно ли научить нейронную сеть переводить тексты хотя бы на уровне старого google translate? Я думаю что нет, и это значит что нейронную сеть в принципе нельзя научить логическому мышлению.
Понятия не имею и мне этот вопрос не кажется интересным. Подставлять слова по словарю с учетом кое-каких правил и фидбека («уровень старого google translate») проще ортодоксальным методом. Ну, можно изъ... вернуться и приспособить сеть, наверно. Какая разница? Мы и не такую автоматизацию рутинного труда видали. А вот творчески переводить может только I. Хоть A, хоть N. То есть, это та же самая задача.
K> Логичекси мыслить сможет ЭВМ со сложной программой, в которую забито понимание, что такое субъекты и предикаты, индукция и дедукция, существительные и прилагательные и т.д. Т.е. это должна быть система с невероятно высоким уровнем сложности.
Зачем ЭВМ индукция, если это наш собственный миф о нашем собственном мышлении? В общем, все — с этого места читайте Дойча, чтобы мы на одном языке говорили. Ну, или не читайте, дело ваше.
Здравствуйте, Sinclair, Вы писали:
S>Мне вот другое интересно: можно ли построить интеллект мощнее, чем человеческий? S>Если нельзя, то почему? S>Если можно, то как?
Отлично поставленные вопросы!
Меня волнуют другие вопросы, например, каким образом можно измерить мощность интеллекта. Есть ли предел у этого значения?
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.
Здравствуйте, Cyberax, Вы писали:
C>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? C>Функция оценки позиции.
Точно, что-то невнимательно прочитал.
А в чем профит нейросети? Обычная статистика не даст лучший результат?
Здравствуйте, Cyberax, Вы писали:
C>Миллиарда? В моске человека около 80 миллиардов нейронов и 10-50 триллионов синапсов. Сделать такую сеть невозможно пока чисто практически.
Здравствуйте, gandjustas, Вы писали:
N>>Поэтому ГА и популярны в некоторых областях: они непрерывности не требуют.
G>В каких например?
G>Прикол в том, что в природе редко встречаются негладкие или даже разнывные функции. То же самое в области экономики и финансов.
G>Я сходу даже представить себе не могу задачу оптимизации с разрывной функцией.
Зависит от данных. Функции то может и непрерывные но ваших данных не достаточно чтобы эту непрерывность "прочувствовал" обучающий алгоритм. Поэтому при построение моделей надо в первую очередь смотреть на данные, а потом уже обсуждать и пробовать методы.
Вокруг нейроных сетей много разговоров, с появлением deep learning стало еще больше. Но по факту, на инженерных задачах деревья и в частности xgboost дают заметно лучшие результаты. То же самое можно увидеть на Kaggle. Там deep learning чаще всего используется лишь для генерации вспомогательных моделей на стадии ensembling.
Здравствуйте, IncremenTop, Вы писали:
C>>Миллиарда? В моске человека около 80 миллиардов нейронов и 10-50 триллионов синапсов. Сделать такую сеть невозможно пока чисто практически. IT>В мышлении не участвует миллиард.
Да ну? Откуда дровишки?
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/ IT>Хорошее слово — имитация.
Ну да. Нейронные сети, однако.
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? C>>Функция оценки позиции.
G>Точно, что-то невнимательно прочитал.
G>А в чем профит нейросети? Обычная статистика не даст лучший результат?
Это какая такая статистика? Регрессия штоли?
У нее слишком много ограничений. Результат дает заметно худший чем более современные обучающие методы. Те же нейросети или деревья.
Здравствуйте, gandjustas, Вы писали:
G>Каждый слой НС — умножение вектора на матрицу — непрерывная функция, функция активации — тоже обычно непрерывная.
Это необязательно. Есть нейронки с функциями Хэвисайда, например.
Здравствуйте, gandjustas, Вы писали:
G>>>А где там нейронки? C>>Функция оценки позиции. G>Точно, что-то невнимательно прочитал.
В этой статье тренируется нейронная сеть, которая должна оценивать ход. Затем эта сеть просто применяется для поиска хода простым перебором всех возможных ходов из данной позиции.
G>А в чем профит нейросети? Обычная статистика не даст лучший результат?
Для конкретной практический задачи — часто да. Но смысл в том, что нейронные сети показывают обучаемость, которая достаточно неплохо напоминает биологическую.
Здравствуйте, IncremenTop, Вы писали:
IT>Современные прорывы в нейрофизиологии в большинстве своем заслуга современных технологий. Хотя даже эти прорывы почти не используются в народном хозяйстве.
Вот только что проехался до магазина в автомобиле, которым рулила нейронная сеть. Искусственная нейронная сеть: http://www.computervisionblog.com/2015/03/mobileyes-quest-to-put-deep-learning.html
Здравствуйте, Cyberax, Вы писали:
C>Да ну? Откуда дровишки?
В смысле 80 миллиардов, не миллиард.
Современные компьютеры(Не НС, но все же) уже без проблем выполняют больше операций, чем мозг человека. И это уже было достигнуто еще эдак в 90-м году.
Самый большой мозг вовсе не у человека и главное — не количество, а взаимосвязи. От того, что станет даже 80 миллиардов или даже больше — разум не самозародится.
Здравствуйте, IncremenTop, Вы писали:
C>>Да ну? Откуда дровишки? IT>В смысле 80 миллиардов, не миллиард.
То есть?
IT>Современные компьютеры(Не НС, но все же) уже без проблем выполняют больше операций, чем мозг человека. И это уже было достигнуто еще эдак в 90-м году.
Нет. В мозге около 40-50 триллионов синапсов. Которые в среднем могут до 10 импульсов в секунду давать.
Т.е. нужна скорость порядка 500 триллионов операций в секунду и примерно десятки петабайт памяти для представления связности. Ну и потребуется кардинально другая архитектура вычислительной системы, так как каждый нейрон работает автономно и асинхронно от остальных.
IT>Самый большой мозг вовсе не у человека и главное — не количество, а взаимосвязи.
Вообще-то, кора головного мозга у человека больше, чем у всех остальных животных кроме одного вида китов.
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?
Там экспериментаторы немного схитрили, заменив свинец (lead) висмутом, в котором протонов на один больше, потому, что детектировать атомы золота в такой схеме проще. То есть, сама трансмутация точно такая же, как со свинцом, вопрос в доказательстве успеха.
Вообще-то, я имел в виду эксперимент советских ядерщиков 80-х годов, которые на похожей установке получили те же считанные атомы именно из свинца, о чем советский научпоп не преминул написать, но найти вменяемые сообщения не могу — все «атсрал» забивает. Поэтому, пусть будет в чуть более общей формулировке: «неблагородный металл в благородный».
Здравствуйте, B0FEE664, Вы писали:
BDA>> Однако, добившись какого-то более-менее целостного понимания, свинец превратили в золото
BFE>Свинец? Не ртуть? BFE>В википедии пишут только про ртуть и платину.
Здравствуйте, DemonsInside, Вы писали: DI>Отлично поставленные вопросы! DI>Меня волнуют другие вопросы, например, каким образом можно измерить мощность интеллекта. Есть ли предел у этого значения?
Ну вот на мой взгляд, основная работа разума — это pattern recognition. В широком смысле — то есть охотник выделяет зебру на фоне тростника, а математик находит применение теоремы из одной отрасли науки к совершенно, на первый взгляд, к другой отрасли.
Именно туда направлена основная часть тестов Айзенка.
Тупому человеку надо рассказать анекдот, объяснить анекдот, ещё раз объяснить анекдот, и в итоге сказать "да лан, не парься — он тупо несмешной".
Умному достаточно punchline.
В итоге что мы имеем? Хороший интеллект обнаруживает сложные паттерны и быстро. Например, Швабе наблюдал за Солнцем 17 лет, и заметил циклическую природу уровня солнечной активности. При этом инструментальные наблюдения солнечных пятен велись уже более 200 лет, т.е. теоретически циклы можно было обнаружить и ранее.
Представьте себе, что речь не о пятнах на солнце, а о ценах на нефть, и суперинтеллект способен в реальном времени замечать закономерности, которые обычный разум заметит только через 200 лет наблюдений
Уйдемте отсюда, Румата! У вас слишком богатые погреба.
Здравствуйте, RiNSpy, Вы писали:
RNS>Вот только построив ИИ на нейронных сетях, этот ИИ навреняка столкнётся с теми же проблемами, что и люди.
Ага. "Антитезис Чёрча": "Недостатки естественного интеллекта являются неотъемлемой частью его достоинств".
RNS>Например, будет сходить с ума, или выматываться; требовать десятилетия на обучение, перестовать нормально обучаться после N лет.
Я опасаюсь даже не таких экстремальных штук, а просто обычных вывертов — типа observer bias, примитивного мистицизма, и прочих "зрительных иллюзий".
RNS>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.
Тут такая штука: человека изучать очень тяжело. К примеру, есть очень мало исследований мозговой деятельности во время секса — потому, что электроды в мозг втыкать нельзя, а уговорить трахаться в томографе удаётся не каждого. А вот искусственный интеллект пока что юридическими правами не обладает, поэтому можно прикрутить к нему логгирование и изучать вдоль и поперёк
RNS>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.
Да, за одну лёгкость копирования можно отдать половину пунктов в IQ тесте
RNS>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?
Ну вот лично меня интересует два аспекта:
1. Отладка человеческого разума. Т.е. экспериментируя с искусственным разумом, мы можем найти методики обнаружения и исправления сбоев разума естественного.
2. Масштабирование. Результативность интеллекта растёт нелинейно с ростом IQ — как известно, если хороший токарь раза в два эффективнее плохого, то между хорошим программистом и плохим разница уже раз в 10. Если мы сможем получить IQ равный, скажем, 400, то он может оказаться ещё более результативным. Проблема решения сложных задач — в том, что нет возможности эффективно использовать большие коллективы. Один разработчик с IQ400 заменит собой не четырёх IQ-100, а целый отдел.
Уйдемте отсюда, Румата! У вас слишком богатые погреба.
Здравствуйте, Sinclair, Вы писали:
S>Здравствуйте, DemonsInside, Вы писали: DI>>Отлично поставленные вопросы! DI>>Меня волнуют другие вопросы, например, каким образом можно измерить мощность интеллекта. Есть ли предел у этого значения? S>Ну вот на мой взгляд, основная работа разума — это pattern recognition. В широком смысле — то есть охотник выделяет зебру на фоне тростника, а математик находит применение теоремы из одной отрасли науки к совершенно, на первый взгляд, к другой отрасли.
Чем больше я работаю с данными тем больше осознаю первичность данных, и методов их подготовки, а не алгоритмов pattern recognition.
Есть ощущение, что сам pattern recognition у человека может быть вполне себе примитивный. На уровне перцептронов или простейших нейро сетей. А вот умение подбирать и преобразовывать входные данные и менять "loss function" в зависимости от данных — у человека не высоте.
В том же machine learning на подготовку данных и фичь\признаков уходит заметно больше времени и сил чем на обучение модели. Разница между алгоритмами тренировки опять таки не такая уж большая.
Для меня нейронные сети интересны не столько как мощные алгоритмы обучения (обычно бустинг-деревья их легко уделывают) сколько как инструмент способный объединить стадии подготовки данных и тренеровки модели (pattern recognition). Например, хорошо известный https://en.wikipedia.org/wiki/Autoencoder который делает PCA по сути, т.е. готовит данные. Один мой знакомый кандидатскую на эту тему защищал. Говорит, что PCA часто можно заметить в нейро сетях если присмотреться. На работе, в соседней группе на основе диип-лернинга выделяли кросс-фичи (скоро опубликуют статью), которые все такие к подготовке данных имеют большее отношение чем к тренировке модели.
Я это все к тому, что фокусироваться надо на подготовке данных, их представлении, а не алгоритмах. Способности мышления человека тоже надо изучать со стороны данных. Если же мы осознаем как данные представлены в мозгу человек, то сможем применить к ним более мощные компьютерные алгоритмы.
Здравствуйте, D. Petrov, Вы писали:
DP>Чем больше я работаю с данными тем больше осознаю первичность данных, и методов их подготовки, а не алгоритмов pattern recognition.
Ну, есть как бы целый раздел психологии про то, как помочь человеку в обнаружении паттернов. Называется "когнитивная психология".
Но речь не о ней, а о вообще способности выделять закономерности из наблюдений.
DP>Есть ощущение, что сам pattern recognition у человека может быть вполне себе примитивный. На уровне перцептронов или простейших нейро сетей. А вот умение подбирать и преобразовывать входные данные и менять "loss function" в зависимости от данных — у человека не высоте.
Не очень понимаю, что вы имеете в виду. Я говорю о том, что человек способен посмотреть на таблицу атомных весов элементов, и допереть до периодической таблицы, по пути предсказав наличие ещё не открытых элементов.
Какой перцептрон на это способен? Понятно, что для этого пришлось просеять и преобразовать множество данных — ну так это всё часть той же работы мозга.
DP>Я это все к тому, что фокусироваться надо на подготовке данных, их представлении, а не алгоритмах. Способности мышления человека тоже надо изучать со стороны данных. Если же мы осознаем как данные представлены в мозгу человек, то сможем применить к ним более мощные компьютерные алгоритмы.
В этом смысле — да. Потрясает то, что человек уже в полтора года безо всяких проблем понимает, что и ель и берёза — это дерево. Решительно не представляю, как устроено представление "абстрактного дерева" в голове у человека.
Не говоря уже о более абстрактных понятиях — типа "квантовое число" или "тензор".
Уйдемте отсюда, Румата! У вас слишком богатые погреба.
Здравствуйте, Sinclair, Вы писали:
DP>>Есть ощущение, что сам pattern recognition у человека может быть вполне себе примитивный. На уровне перцептронов или простейших нейро сетей. А вот умение подбирать и преобразовывать входные данные и менять "loss function" в зависимости от данных — у человека не высоте. S>Не очень понимаю, что вы имеете в виду. Я говорю о том, что человек способен посмотреть на таблицу атомных весов элементов, и допереть до периодической таблицы, по пути предсказав наличие ещё не открытых элементов. S>Какой перцептрон на это способен? Понятно, что для этого пришлось просеять и преобразовать множество данных — ну так это всё часть той же работы мозга.
Вероятно, что просмотр таблицы и вывод закона был всего лишь элементарной операцией типа "заполни недостающие цифры в ряду: 1, 2, 3, ... 6, 7, ... 10".
Интереснее, как он пришел к такой задаче и из каких фактов исходил. Совсем не обязательно, что эти факты у него появились с целью решения задачи. Но он их смог использовать в решении. Т.е. при решении этой задачи важно не построить супер нейро-сеть, а скорее найти набор этих фактов\фич, из которых решение элементарно выводится относительно простым методом\сетью.
Это аналогия из машин-лернинга — умение находить данные, верно их представлять и извлекать нужные сигналы\фичи определяют 90% успеха. Метод важен всего на 10%.
Здравствуйте, Sinclair, Вы писали:
S>Ну вот лично меня интересует два аспекта: S>1. Отладка человеческого разума. Т.е. экспериментируя с искусственным разумом, мы можем найти методики обнаружения и исправления сбоев разума естественного.
Здравствуйте, D. Petrov, Вы писали: DP>Вероятно, что просмотр таблицы и вывод закона был всего лишь элементарной операцией типа "заполни недостающие цифры в ряду: 1, 2, 3, ... 6, 7, ... 10".
но почему-то до него эту элементарную операцию никто сделать не мог. DP>Интереснее, как он пришел к такой задаче и из каких фактов исходил. Совсем не обязательно, что эти факты у него появились с целью решения задачи. Но он их смог использовать в решении. Т.е. при решении этой задачи важно не построить супер нейро-сеть, а скорее найти набор этих фактов\фич, из которых решение элементарно выводится относительно простым методом\сетью.
Факты как раз известны. Мы легко можем перечислить все данные, известные Дмитрию Ивановичу на момент начала работ над периодическим законом.
А вот механизм, который позволяет выделить правильный паттерн из этих данных, нам пока неясен. Стоит также отметить, что попытки систематизировать известные элементы делались и до этого.
Тем не менее, правильная классификация получилась только у одного исследователя. DP>Это аналогия из машин-лернинга — умение находить данные, верно их представлять и извлекать нужные сигналы\фичи определяют 90% успеха. Метод важен всего на 10%.
Ок, покажите мне "метод", который возьмёт 63 известных элемента и найдёт закономерность в их свойствах. При этом попутно исправит неверные атомные веса и предскажет свойства недостающих элементов.
Уйдемте отсюда, Румата! У вас слишком богатые погреба.
Здравствуйте, Sinclair, Вы писали:
S>А вот механизм, который позволяет выделить правильный паттерн из этих данных, нам пока неясен. Стоит также отметить, что попытки систематизировать известные элементы делались и до этого.
Почему же? Нейронки как раз тем и хороши, что умеют выводить закономерности из множества наблюдений.
Я тут уже приводил пример — нейронка для игры в шахматы. Специально правила игры в неё не задавались, она просто обучилась на 100500 играх.
Здравствуйте, Cyberax, Вы писали: S>>А вот механизм, который позволяет выделить правильный паттерн из этих данных, нам пока неясен. Стоит также отметить, что попытки систематизировать известные элементы делались и до этого. C>Почему же? Нейронки как раз тем и хороши, что умеют выводить закономерности из множества наблюдений.
ОК, я в НС далеко не эксперт (и даже не novice), поэтому демонстрация НС, которая построит периодический закон Д.И.Менделеева на основе данных 19 века меня сильно впечатлит.
Уйдемте отсюда, Румата! У вас слишком богатые погреба.
Здравствуйте, Cyberax, Вы писали:
C>Здравствуйте, Sinclair, Вы писали:
S>>А вот механизм, который позволяет выделить правильный паттерн из этих данных, нам пока неясен. Стоит также отметить, что попытки систематизировать известные элементы делались и до этого.
Предполагаю, что его система фактов на момент открытия сильно отличалась от нашей сегодняшней. И на изобретение повлияли не только научные но и его личные факты. Вероятно, таких факторов было десятки или сотни для одно только этого изобретения. С его системой фактов изобретение не представляло труда (это предположение). Я предлагаю сфокусироваться на поиске фактов (включая не научные) которые могут помочь изобретению вместо того, чтобы фокусироваться на алгоритмах вывода (которые, предположительно, довольно простые).
C>Почему же? Нейронки как раз тем и хороши, что умеют выводить закономерности из множества наблюдений.
C>Я тут уже приводил пример — нейронка для игры в шахматы. Специально правила игры в неё не задавались, она просто обучилась на 100500 играх.
Как же не задавались? Loss function и набор фич определяют правила.
Не исключаю, то такого результата можно было добиться и без диип-лернинга и вообще без нейро сетей.
Здравствуйте, Sinclair, Вы писали:
S>Предположим, мы смоделировали полноценный мозг: то есть получили нейросеть нужного размера, подключили к ней все нужные обратные связи для эмуляции разнообразных хеморецепторов и желез внутренней секреции, провели адекватное обучение. S>Можно ли получить интеллект "мощнее" чем у человека? Почему вообще у одних людей IQ равен 50, а у других — 200? Нейронов больше? Связей больше? Скорость образования/распада связей больше? S>Что из этого надо "крутить", чтобы получить сверхразум?
Если у нас полноценная модель человеческого мозга, то надо еще до обучения подкрутить "начальные вектора" и значимость весов, отвечающих, условно, за социализацию, влечение к себе подобным (в т.ч. половое). Получаем мозг усидчивого аутиста. После этого обучаем и получаем повышенный "IQ". Потом приглушаем веса для голода, сна и прочих отвлекающих факторов — получаем высокую работоспособность.
Здравствуйте, Cyberax, Вы писали:
C>Я тут уже приводил пример — нейронка для игры в шахматы. Специально правила игры в неё не задавались, она просто обучилась на 100500 играх.
Тут основная фишка в том,кмк, что она обучилась играя сама с собой. Как альфаго.
Здравствуйте, Sinclair, Вы писали:
S>Здравствуйте, Sharov, Вы писали:
S>>Этим психологи уже научились заниматься. S>Шутите?
Не совсем. Изначальный посыл:
Отладка человеческого разума. Т.е. экспериментируя с искусственным разумом, мы можем найти методики обнаружения и исправления сбоев разума естественного.
Если рассматривать мозг как некую ОС, то психологи научились запускать, а скорее убивать отдельные вредоносные процессы. Вероятно, в исключительных случаях могут переустановить ОС. Но до микрокода, т.е. процессора еще не добрались. А Ваша речь видимо об этом.
Здравствуйте, D. Petrov, Вы писали: DP>Предполагаю, что его система фактов на момент открытия сильно отличалась от нашей сегодняшней. И на изобретение повлияли не только научные но и его личные факты.
Ок, я понял. Речь о том, что помимо химических данных о 63 элементах были
— необщепринятые данные о том, какой элемент похож на какой (Дмитрий Иванович мог по этому вопросу иметь мнение, отличное от мнения остальных экспертов)
— знания о предыдущих попытках классификации.
DP>Вероятно, таких факторов было десятки или сотни для одно только этого изобретения. С его системой фактов изобретение не представляло труда (это предположение). Я предлагаю сфокусироваться на поиске фактов (включая не научные) которые могут помочь изобретению вместо того, чтобы фокусироваться на алгоритмах вывода (которые, предположительно, довольно простые).
На мой взгляд, вы пытаетесь схитрить. Грубо говоря, вы сводите задачу "разложить длинное целое на простые множители" к "1. Подготовить данные 2. Вывести массив из N чисел", и объявляете задачу 2 тривиальной, т.к. там нет ничего, кроме printf в цикле.
А я говорю о том, что распознавание закономерностей включает в себя "подготовку данных" как неотъемлемую часть. Точно так же, как для разложения числа на множители нужно таки разложить число на множители.
Уйдемте отсюда, Румата! У вас слишком богатые погреба.
Здравствуйте, Sharov, Вы писали: S>Если рассматривать мозг как некую ОС, то психологи научились запускать, а скорее убивать отдельные вредоносные процессы. Вероятно, в исключительных случаях могут переустановить ОС. Но до микрокода, т.е. процессора еще не добрались. А Ваша речь видимо об этом.
Вы сейчас про каких психологов? Те, про которых я знаю, неспособны ни на какие анаологи из приведённых вами аллегорий.
Большинство "психологических" теорий сейчас находятся примерно на таком же уровне, как были представления древних об астрономии в терминах небесных сфер.
Уйдемте отсюда, Румата! У вас слишком богатые погреба.
Здравствуйте, Sinclair, Вы писали:
S>Здравствуйте, Sharov, Вы писали: S>>Если рассматривать мозг как некую ОС, то психологи научились запускать, а скорее убивать отдельные вредоносные процессы. Вероятно, в исключительных случаях могут переустановить ОС. Но до микрокода, т.е. процессора еще не добрались. А Ваша речь видимо об этом. S>Вы сейчас про каких психологов? Те, про которых я знаю, неспособны ни на какие анаологи из приведённых вами аллегорий. S>Большинство "психологических" теорий сейчас находятся примерно на таком же уровне, как были представления древних об астрономии в терминах небесных сфер.
Могу как обычно путать психолога и психотерапевта. Но суть мною сказанного от этого не меняется.
Здравствуйте, Sharov, Вы писали:
C>>Я тут уже приводил пример — нейронка для игры в шахматы. Специально правила игры в неё не задавались, она просто обучилась на 100500 играх. S>Тут основная фишка в том,кмк, что она обучилась играя сама с собой. Как альфаго.
В данном случае она не играла с собой, ей просто скормили 100500 ходов. Играть с собой тоже можно, но не всегда полезно.
Здравствуйте, D. Petrov, Вы писали:
C>>Я тут уже приводил пример — нейронка для игры в шахматы. Специально правила игры в неё не задавались, она просто обучилась на 100500 играх. DP>Как же не задавались? Loss function и набор фич определяют правила.
Конечно. Но они никоим образом не кодируют именно правила игры.
DP>Не исключаю, то такого результата можно было добиться и без диип-лернинга и вообще без нейро сетей.
Безусловно. Но речь идёт о том, что искусственные нейронные сети проявляют черты, вполне присущие биологическим сетям.
Здравствуйте, Sinclair, Вы писали:
S>ОК, я в НС далеко не эксперт (и даже не novice), поэтому демонстрация НС, которая построит периодический закон Д.И.Менделеева на основе данных 19 века меня сильно впечатлит.
а дмеомнтрация системы, которая будучи усаженной за игровую приставку, сама научится играть в большинство игр — впечатлит?
Здравствуйте, Sinclair, Вы писали:
S>Здравствуйте, D. Petrov, Вы писали:
S> А вот механизм, который позволяет выделить правильный паттерн из этих данных, нам пока неясен.
механизм предельно ясен. объяснить уже известное каждый дурак сможет. предсказать свойства еще неоткрытых элементов -- это как раз и есть тот паттерн по которому одни научные теории отбраковываются, а другие остаются.
S> Стоит также отметить, что попытки систематизировать известные элементы делались и до этого. S> Тем не менее, правильная классификация получилась только у одного исследователя.
блин. вроде бы образованные люди, а не понимают чем открытие закона периодичности свойств элементов отличается от классификации.
americans fought a war for a freedom. another one to end slavery. so, what do some of them choose to do with their freedom? become slaves.
Здравствуйте, BulatZiganshin, Вы писали:
BZ>а дмеомнтрация системы, которая будучи усаженной за игровую приставку, сама научится играть в большинство игр — впечатлит?
Не очень. Игры работают в очень ограниченном мире, с примитивными закономерностями.
Впрочем, если вы в качестве игры предложите шахматы, то определённое впечатление произвести удастся
Уйдемте отсюда, Румата! У вас слишком богатые погреба.
Здравствуйте, мыщъх, Вы писали:
М>механизм предельно ясен. объяснить уже известное каждый дурак сможет. предсказать свойства еще неоткрытых элементов -- это как раз и есть тот паттерн по которому одни научные теории отбраковываются, а другие остаются.
Это и есть проверка того, правилен ли выделенный паттерн, или нет.
М>блин. вроде бы образованные люди, а не понимают чем открытие закона периодичности свойств элементов отличается от классификации.
С нетерпением жду пояснения.
Уйдемте отсюда, Румата! У вас слишком богатые погреба.
Искуственный интелект конечно хорошо, но время для него еше не настало... Некоторые люди, прямо здесь на этом форуме, вполне показывают отсутствие вообще какого либо интелекта. Так что нужна еше программа развития естественных интелектов, вроде всеобшего школьного обучения времен "сраного совка" ((с) ВовкаМорковка).
Нет никаких фундаментальных ограничений, почему машина чего-то принципиально не может.
Мысль о том, что машина принципиально не может мыслить похожа на мысли обитателей острова Пасхи о том, что их остров — единственное обитаемое место во вселенной. На мысли о том, что Земля находится в центре вселенной и звезды и солнце крутится вокруг Земли. На представление христиан о том, что только у человека есть душа, а у животных есть только дух.
ИИ точно будет, вопрос лишь когда, кто им будет владеть, и какие задачи он будет выполнять.
S>ИИ точно будет, вопрос лишь когда, кто им будет владеть, и какие задачи он будет выполнять.
Пока ИИ будет глупее нас — особые проблемы вряд ли будут. Но вот как только он станет умнее — вопрос "кто им будет владеть?" скорее всего уступит двум традиционным
Скрытый текст
"что делать?" и "кто виноват?"
Nemerle — power of metaprogramming, functional, object-oriented and imperative features in a statically-typed .NET language
S>Нет никаких фундаментальных ограничений, почему машина чего-то принципиально не может.
Придумать правильный дизайн думающей машины сложно.
Для создания нового дизайна нужно понять (проанализировать) старый и доработать его (синтезировать новый дизайн).
Если время необходимое на анализ дизайна больше времени жизни человека — то один человек не справится.
Можно пытаться разбить дизайн на части, чтобы привлечь к работе многих людей.
Людей много, но не бесконечно много.
Поэтому может так оказаться, что сложность создания дизайна превышает мыслительные возможности человечества
(в ближайшие NNN лет)
Вот это и есть фундаментальное ограничение (если надо фундаментальнее, то может не хватить энергии солнца, например)
Здравствуйте, Kolesiki, Вы писали:
K>Простой пример: в стрессе человек забывает даже своё имя! Нейронной сети понятие "стресс" неведомо. У неё нет "латентных фобий", "вбросов адреналина", "морали" и "мозговых штурмов".
Дай разряд пьезозажигалкой в электронную схему. От такого стресса она не только своё имя забудет, она в пускающего слюни дауна превратится.
Здравствуйте, Sinclair, Вы писали:
S>Вы сейчас про каких психологов? Те, про которых я знаю, неспособны ни на какие анаологи из приведённых вами аллегорий. S>Большинство "психологических" теорий сейчас находятся примерно на таком же уровне, как были представления древних об астрономии в терминах небесных сфер.
Тем не менее, они работают, как и древние теории сфер были успешно используемы для расчетов затмений.
Здравствуйте, orbitur2016, Вы писали:
O>Тем не менее, они работают, как и древние теории сфер были успешно используемы для расчетов затмений.
Они "работают" только в экономическом смысле — так же, как и, скажем, астрология. Т.е. прибыль они приносят. А в плане практически наблюдаемых результатов всё, насколько я знаю, похуже, чем у средневековой астрономии.
Уйдемте отсюда, Румата! У вас слишком богатые погреба.
Здравствуйте, RiNSpy, Вы писали:
RNS>Основной минус — если ваш, скажем, ИИ водитель вылетит на встречку, то дебажить вы его сможете не более, чем человека.
ИИ предназначенный для езды по дорогам — отлично дебажиться , поскольку он не на нейросетях ездит , а на чётко заданной логике в виде ПДД. знаки (дорожные) тоже можно много более оптимальными (по точности) методами распознавать чем нейросети ..
Здравствуйте, xma, Вы писали:
xma>ИИ предназначенный для езды по дорогам — отлично дебажиться , поскольку он не на нейросетях ездит , а на чётко заданной логике в виде ПДД. знаки (дорожные) тоже можно много более оптимальными (по точности) методами распознавать чем нейросети ..
Катастрофа теслы указывает как раз на использование нейросетей, у которых бывают неустранимые слепые пятна.
Здравствуйте, 0BD11A0D, Вы писали:
K>>Многобукаф, но последняя идея мне близка.
BDA>Если вы будете отбирать только те идеи, которые вам близки, застрянете в прошлом, как индукционисты, редукционисты, позитивисты, курцвейлы и снарки.
В науке лучше работать (если честным методом) под заведомо ложную гипотезу, чем вообще ни под какую. Главное — не забывать вовремя останавливаться и переинтерпретировать.
Здравствуйте, Cyberax, Вы писали:
C>Миллиарда? В моске человека около 80 миллиардов нейронов и 10-50 триллионов синапсов. Сделать такую сеть невозможно пока чисто практически.
Здравствуйте, netch80, Вы писали:
C>>Миллиарда? В моске человека около 80 миллиардов нейронов и 10-50 триллионов синапсов. Сделать такую сеть невозможно пока чисто практически. N>Если верить этому, эта сеть излишня.
Даже одна десятая часть всё равно за пределами пока что.
Здравствуйте, vdimas, Вы писали: V>И не надо. От ИИ требуется пока лишь исключительно второй аппарат, т.е. умение решать задачи на заказ... А то если он начнёт сам себе задачи ставить и будет при этом умнее человека... ууу.. ))
в ИИ должны быть элементы недетерминизма, т.е. система может быть открытой или иметь
случайные источники информации, можно создать недетерминированный ИИ
и создать их виртуальное общество, чтобы они могли отличить своих от чужих
и пусть они там в своей каше варятся,
всё сводится к моделированию, типа евгеники, можно таким образом вырастить
нужные типы роботов
Здравствуйте, trop, Вы писали:
T>в ИИ должны быть элементы недетерминизма
Эти элементы есть в ИИ by design из-за шумов квантования.
Разрядность-то вычислений конечна.
T>т.е. система может быть открытой или иметь T>случайные источники информации
Ты предлагаешь вносить шум в исходные данные?
Это известная практика в аудио и видео, кста, помогает снизить эффект от шумов квантования (появления устойчивых гармоник в результате интермодуляции частоты квантования со спектром входного сигнала).
Но, вносимый предлагаемым тобой образом (через "соседний" синапс) белый шум всегда можно выразить через добавление этого же шума прямо к исходному сигналу с неким коэффициентом еще во время квантования.
Поищи инфу по "дизеринг", "дитеринг", "добавление белого шума при квантовании".
T>можно создать недетерминированный ИИ
Т.е. управлять амплитудой этого белого шума?
T>и создать их виртуальное общество, чтобы они могли отличить своих от чужих
Здесь потребуется некое начальное обучение каждого экземпляра сетки + инфраструктуру обмена данными + абстракция этих данных (цифровое кодирование/представление).
T>и пусть они там в своей каше варятся, T>всё сводится к моделированию, типа евгеники, можно таким образом вырастить T>нужные типы роботов
Можно. Самообучающиеся системы так и построены — это комплекс из самой сетки, плюс некая внешняя, по отношению к сетке, ф-ия "оптимальности", плюс внешний, по отношению к сетке, механизм поправки её коэфициентов в зависимости от ф-ии оптимальности, плюс куча конкурирующего на сегодня матаппарата обучения.
Собсно, все современные изыскания ИИ как раз крутятся вокруг алгоритмов обучения сеток с обратными связями (самое сложное — это критерии устойчивости сеток в процессе обучения). А с обучением однонаправленных сеток разобрались уже очень давно.
Здравствуйте, IID, Вы писали:
IID>Здравствуйте, Kolesiki, Вы писали:
K>>Простой пример: в стрессе человек забывает даже своё имя! Нейронной сети понятие "стресс" неведомо. У неё нет "латентных фобий", "вбросов адреналина", "морали" и "мозговых штурмов".
IID>Дай разряд пьезозажигалкой в электронную схему. От такого стресса она не только своё имя забудет, она в пускающего слюни дауна превратится.
Да ладно, основной посыл то не в этом. Основной посыл втом, что формально — "летит" — элементарно определяется. Неопираясь на опору висит в воздухе.
А теперь давайте как определит формально "мыслит" ?
Compiler can be as trained AI but can't compose music.
Antheil piano jazz sonata. Я болен ПГМ.
Здравствуйте, hi_octane, Вы писали:
S>>ИИ точно будет, вопрос лишь когда, кто им будет владеть, и какие задачи он будет выполнять. _>Пока ИИ будет глупее нас — особые проблемы вряд ли будут. Но вот как только он станет умнее — вопрос "кто им будет владеть?" скорее всего уступит двум традиционным
Та ладно, AI Выигрывает в шахматы. Он умнее ? Или глупее ?
Compiler can be as trained AI but can't compose music.
Antheil piano jazz sonata. Я болен ПГМ.
Здравствуйте, ollv, Вы писали:
IID>>Дай разряд пьезозажигалкой в электронную схему. От такого стресса она не только своё имя забудет, она в пускающего слюни дауна превратится. O> Да ладно, основной посыл то не в этом. Основной посыл втом, что формально — "летит" — элементарно определяется. Неопираясь на опору висит в воздухе.
O>А теперь давайте как определит формально "мыслит" ?
И зачем это определять? Разумность человека определяется его действиями, в крайнем случае болтовней ртом. Что там у него в голове происходит, мыслит ли он, неважно для работодателя.
Здравствуйте, marcopolo, Вы писали:
M>Здравствуйте, ollv, Вы писали:
IID>>>Дай разряд пьезозажигалкой в электронную схему. От такого стресса она не только своё имя забудет, она в пускающего слюни дауна превратится. O>> Да ладно, основной посыл то не в этом. Основной посыл втом, что формально — "летит" — элементарно определяется. Неопираясь на опору висит в воздухе.
O>>А теперь давайте как определит формально "мыслит" ?
M>И зачем это определять?
Да как же Ведь летит \ не летит определяется одним взглядом. Міслит \ не міслит это немного сложнее нет?
M>Разумность человека определяется его действиями, в крайнем случае болтовней ртом. Что там у него в голове происходит, мыслит ли он, неважно для работодателя.
Ой, ну робот переигрывающий человека в теннис, по действиям весьма разумнее человека ? А в шахматы? А в Го?
Здравствуйте, 0BD11A0D, Вы писали:
BDA>Здравствуйте, Arsen.Shnurkov, Вы писали:
AS>>вот тут утверждают, что нет: AS>>http://samlib.ru/s/shamis_aleksandr_lxwowich/iskusstwennyjintellekt-mifilirealxnostx.shtml
BDA>По-моему, это дикая смесь разумных утверждений и «атсрала».
BDA>Разумного тут то, что идя к цели вслепую, то есть, не понимая, как мы мыслим, мы вряд ли сумеем это воспроизвести. Не понимая,
Какие смешные, и баллов наставили, как буд-то количество баллов что-то решит.
Если мы поймем, как мы понимаем, то наше понимание того, как мы понимаем, должно стать моделью тому, как мы понимаем свое понимание, а по всей предыдущей практике в науке, причем в вещах куда более простых чем "понимание" (ака атом, или квантовая механика), абстрагирование (усечение ненужного (с нашей точки зрения)) есть одно из сечений, вполне возможно значимых составляющих, от чего мы получим "понимание штрих", понимания, т.е. нейронные сети, или саппорт вектор машин А Смысл? воз и ныне там. Так, он там и будет.
BDA>как устроен атом, люди так и не научились трансмутациям, как ни тасовали вещества и условия. 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). Понимание — залог инженерного успеха, а все эти «миллиарды нейронов» — рандомное перебирание алхимических катализаторов. Говоря более строго, это теория самозарождения — только тут не мыши из грязного белья должны зародиться, а разум из нейронных сетей.
Ах да, нейрон, "вот проникнем в нейрон и..."?, и пшик. Никуда мы не проникнем, просто потому, что основная проблема нейрона — буриданов осел ! Точка бифуркации, но осмысленная точка бифуркации, которая даст возможным принятие другого решения при всех эквивалентных входных. Вот. Что мы можем предоставить на этот запрос, а ничего. Т.к. откат системы, это даже не машина времени (в вульгарном понимании обывателя).
BDA>Базируется это на ошибке редукционистов, считающих, что мозг не может понять, как устроен мозг — типа, как коробка не может войти в коробку. Хотя принципы, лежащие в основе, могут оказаться очень простыми, если всерьез принять эмерджентность, то есть, допустимость использовать высокоуровневые объяснения низкоуровневых явлений.
Да нет Ой бред, .. какие редукционисты, все просто — модель, не всегда (никогда) реальность. Единственный аргумент в пользу модели, ее применимость. Вот сработала саппорт вектор машин лучше нейронки, то какая бы она модная не была — а платить будут за первое. Кстати, а мы же понимаем, что поведение нейронки никто не понимает? Это чистая эвристика.
BDA>Поэтому, да:
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>>"создание такой машины (программы) если и возможно, то в очень отдаленной перспективе"
BDA>Отдельно стоит знаменитая точка сингулярности:
AS>>"никакая "точка сингулярности" на кривой развития искусственного интеллекта в районе 2050 года не предвидится."
BDA>Даже если мы поймем, как мыслим,
Да успокойтесь, чтобы предоставить системе сделать равнозначный выбор на миг назад, надо сдвинуть все. И наблюдателя, что исключает накопление опыта. — т.е. понимание понимания — в чистой (настоящей) научной практике невозможно.
BDA>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. Все это шаманство чистой воды, как теория коммунизма 19-ого века. Если посмотреть разумно, максимум, на что можно рассчитывать, это что замена элементной базы даст ускорение, а это ускорение будет тем самым, которое разгонит прогресс. Но параметры этого ускорения предсказать, конечно же, нельзя.
В общем-то как практик, я считаю неразумным разговор о АI "вообще". Задачи ИИ жестко сегментированы, так распознавание образов, классификация — це одно. Распознавание речи (что близко к первому) это другое. И самое интересное — символьный AI єто третье. На самом деле сечений куда больше распознавание генерация, принятие решений, прогнозирование. А тут как-то все раз и сразу, чистой воді профанация.
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"
BDA>Гугл может использовать эти работы не для какого-то там мифического AI, а для тупейшей автоматизации и остаться в плюсе. Что касается России 2045 года... Лучше промолчу.
когда мы пытались поработать на ниве классификации (NLP) текста, гуглі пронюхав, приезжали — как только появился первій движок. Признаться, стратегия создаться и испугать гугл, — меня разочаровала. Правда, что жаль, они не пронюхали, что там могло случиться.
BDA>Само допущение («Возможно...»), что искуственно нельзя воспроизвести эволюционно появившееся — антинаучно. Как и любое допущение непознаваемого. 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».
Ну Тьюринг в AI, дальше чем Бэкус или Хомский, ) Человечество, а точнее его бизнес, как раз вібирало максимум, что есть. Можете предложить больше? Велкам, но до велкама, дальше вероятностных грамматик, пока никто ничего не предложил (какие там нейронки)
BDA>Это был краткий пересказ избранных мест из книги «Начало бесконечности» Дэвида Дойча, которую при каждом удобном случае рекомендую как факел здравого смысла в болоте современного шаманства.
Ну попробую почитать, хотя сомневаюсь, раз вы не предложили ничего из символьной части AI (а все остальное более менее решаемо), то видать, ничего там и нетутї
O>Та ладно, AI Выигрывает в шахматы. Он умнее ? Или глупее ?
В шахматах, очевидно, умнее. Последним бастионом человеческой исключительности остаётся то модель игры в шахматы это лишь частный случай способности людей порождать в голове некие модели мира, и решать задачи в этих моделях. Когда математики победят задачку автоматической генерации этих самых "моделей мира" из входных сигналов, мы получим AI который выигрывает во всё. Будет ли такой AI умнее?
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. 
