Здравствуйте, FR, Вы писали:

FR>Алгоритмически неразрешивые проблемы, например проблема остановки.

В общем случае, человек решить эту задачу тоже не может.

Здравствуйте, IT, Вы писали:

IT>Здравствуйте, kl, Вы писали:

kl>>Стоп-стоп. А где это в NN накапливается статистика?

IT>Без понятия где там это накапливается, где-нибудь в получаемых коэффициентах связей. Да это и не важно. Важно то, что процесс обучения NN основан на скармливании паттернов.

Ну так всё воспитание и обучение человека основано на "скармливании" паттернов. Ну по крайней мере до определённого этапа.

Здравствуйте, NikeByNike, Вы писали:

CU>>Кому нужен такой ИИ, который будет капризничать, "дуть губки" и ссылаться на "головную боль"???

NBN>У кого что болит.

Смайлик где?!

Нет, это просто попытка донести мысль, что воспроизведение "человеческого сознания" нафиг не нужно. А если "система" по мере "развития" обретёт "нечто", что кто-нибудь захочет назвать "машинным [само]сознанием" — то это ни как не цель, а побочный эффект.

Здравствуйте, Alexander Shargin, Вы писали:

AS>Согласен, но это не выходит за рамки того, что сейчас умеют делать робототехники. Выделить объект и оценить расстояние до него, имея бинокулярное зрение, вполне возможно. Но вот дальше тебе нужно совершить красивый такой прыжок и поймать мышь, и сделать это на современном неуклюжем железе вряд ли получится. Если предположить, что железо у нас идеальное, ИМХО эта задача вполне решаемая.

Т.е. распознавание образов достигло такого уровня, что любую мышь на любом фоне при любом освещении можно распознать так же надёжно, как и кошка это делает? (не обращаем внимания на невизуальные раздражители)

Здравствуйте, D. Mon, Вы писали:

YKU> о этому критерию человек не имеет равных среди млекопитающих(скорее всего, и среди всех животных), а по темпам роста — абсолютный чемпион среди всех живых существ.

DM>Википедия считает иначе:
Ну, во-первых, Antarctic krill — не млекопитающее, а во-вторых, когда там по прогнозам нас будет 10 миллиардов?

Так илии иначе — с биологической точки зрения человек — исключительно удачное существо.

Здравствуйте, Andrei F., Вы писали:

FR>>Алгоритмически неразрешивые проблемы, например проблема остановки.

AF>В общем случае, человек решить эту задачу тоже не может.

Для машины тьюринга математически доказано что проблем неразрешима, для человека такого доказательства нет

Здравствуйте, FR, Вы писали:

FR>Для машины тьюринга математически доказано что проблем неразрешима, для человека такого доказательства нет

Для машины Тьюринга математически доказано что есть случаи, в которых эта задача неразрешима. Для человека математического доказательства нет, но зато этот факт можно доказать практическим путем.
"Проблема останова" — плохой пример, он абсолютно ничего не доказывает.

Здравствуйте, Andrei F., Вы писали:

AF>Здравствуйте, FR, Вы писали:

FR>>Для машины тьюринга математически доказано что проблем неразрешима, для человека такого доказательства нет

AF>Для машины Тьюринга математически доказано что есть случаи, в которых эта задача неразрешима. Для человека математического доказательства нет, но зато этот факт можно доказать практическим путем.
AF>"Проблема останова" — плохой пример, он абсолютно ничего не доказывает.

Это хороший пример он показывет что машина тьюринга не универсальна есть класс задач которые она в принципе не может разрешить.
К тому же проблема останова это лишь частный случай, другой более глобальной проблемы, в общем не возможно построить формальную систему которая была бы универсальна http://elementy.ru/lib/430319, то есть даже математика ограничена.

>Т.е. распознавание образов достигло такого уровня, что любую мышь на любом фоне при любом освещении можно распознать так же надёжно, как и кошка это делает? (не обращаем внимания на невизуальные раздражители)
да ладно мышь распознать... смогут ли эти современные робототехники научить виртуальную кошку, скажем, обижаться за невыданный вовремя вискас и — в качестве мести — делать лужи в прихожей среди обуви ?

Здравствуйте, cl-user, Вы писали:

CU>Нет, это просто попытка донести мысль, что воспроизведение "человеческого сознания" нафиг не нужно. А если "система" по мере "развития" обретёт "нечто", что кто-нибудь захочет назвать "машинным [само]сознанием" — то это ни как не цель, а побочный эффект.

Мне кажется, что всё зависит от задачи. Если мы хотим, например, чтобы компьютер генерировал аудиокниги, переводил художественную литературу или, скажем, сочинял музыку, то ему нужно будет освоить в том числе и человеческие эмоции. А это, вкупе с интеллектом, уже очень похоже на человеческое сознание. Даже в шахматы с компбютером будет интереснее играть, если он сможет освоить человеческие критерии красоты шахматной партии.

Здравствуйте, kl, Вы писали:

kl>Ничего там нигде не накапливается.
kl>И до и после обучения объем информации остается прежним, никакая статистика не хранится и при принятии решений не используется. А обучение идет на примерах — это верно. Только вот чем это не обучение, не ясно. Я вот, например, так же англ/франц. языки изучал, это самообучение или как?

Весь вопрос в том, может ли НС экстраполировать и обобщать полученные сведения так же хорошо, как это делал ты, изучая языки. Я подозреваю, что нет, иначе НС работали бы намного эффективнее и применялись бы гораздо шире, чем мы это имеем сейчас.

Здравствуйте, Кондраций, Вы писали:

К>Т.е. распознавание образов достигло такого уровня, что любую мышь на любом фоне при любом освещении можно распознать так же надёжно, как и кошка это делает? (не обращаем внимания на невизуальные раздражители)
Вообще — то можно. Такие задачи уже есть для систем безопасности. И даже можно больше, в инфракрасном диапазоне. Правда находить предметы, которые уже заложены в алгоритм. И нюхать также — не можем. Только по определенным предметам. Но зато можно жахнуть из 153 миллиметрового снаряда.

Здравствуйте, Alexander Shargin, Вы писали:

CU>>Нет, это просто попытка донести мысль, что воспроизведение "человеческого сознания" нафиг не нужно. А если "система" по мере "развития" обретёт "нечто", что кто-нибудь захочет назвать "машинным [само]сознанием" — то это ни как не цель, а побочный эффект.

AS>Мне кажется, что всё зависит от задачи.

Естественно. Тогда давайте и определимся — кому для чего нужен ИИ

AS>Если мы хотим, например, чтобы компьютер генерировал аудиокниги,

Нафиг. Актёрская работа намного ценнее.

AS> переводил художественную литературу или,

туда-же. Или читайте "первоисточник", или "художественный перевод". Или вы хотите чтобы ИИ занимался _художественным_ творчеством? Так об этом далее

AS> скажем, сочинял музыку,

НЕЕЕЕТ, не хочу я этого! Я не хочу, чтобы компьютер занимался "непроизводительным творчеством".Я хочу, чтобы он занимался моделированием (всевозможным с учётом как можно большего числа влияющих факторов), доказательством теорем, погодой в конце концов — я уж молчу про промышленность, конструкторские расчёты, экологию, дальнейшее освоение пространства.

AS> то ему нужно будет освоить в том числе и человеческие эмоции. А это, вкупе с интеллектом, уже очень похоже на человеческое сознание. Даже в шахматы с компбютером будет интереснее играть, если он сможет освоить человеческие критерии красоты шахматной партии.

Да с компом уже неинтересно играть в шахматы (если только не учится им с его помощью) — ибо обыгрывает. Да и какие нафиг игры — других проблем нет?

Вот когда наступит "киберцивилизация" — тогда и будете обучать машины искусству.

Здравствуйте, kl, Вы писали:

IT>>Без понятия где там это накапливается, где-нибудь в получаемых коэффициентах связей. Да это и не важно. Важно то, что процесс обучения NN основан на скармливании паттернов.

kl>Ничего там нигде не накапливается.
kl>И до и после обучения объем информации остается прежним, никакая статистика не хранится и при принятии решений не используется.

В компьютере объём информации тоже фиксированный, 1 гиг там или 4 у кого.

kl>А обучение идет на примерах — это верно. Только вот чем это не обучение, не ясно.

Это обучение, только без приставки само-.

kl>Я вот, например, так же англ/франц. языки изучал, это самообучение или как?
kl>Возможно Вы имеете в виду, что должен быть unsupervised learning, но так и он с успехом применяется в обучении и сетей и других машин.
kl>Или у Вас какой-то свой критерий, что есть обучение?

Не обучения, а самообучаемости. Как бы это получше объяснить? Ну вот к примеру, если нейронную сеть положить под яблоню и на неё упадёт яблоко, то я очень сильно сомневаюсь, что она изобретёт закон всемирного тяготения.

Здравствуйте, cl-user, Вы писали:

CU>>>Нет, это просто попытка донести мысль, что воспроизведение "человеческого сознания" нафиг не нужно. А если "система" по мере "развития" обретёт "нечто", что кто-нибудь захочет назвать "машинным [само]сознанием" — то это ни как не цель, а побочный эффект.

AS>>Мне кажется, что всё зависит от задачи.

CU>Естественно. Тогда давайте и определимся — кому для чего нужен ИИ
[skipped]

Тебе не надо, а другим надо, поэтому выделенное выше — в лес.

Здравствуйте, anton_t, Вы писали:

IT>>Без понятия где там это накапливается, где-нибудь в получаемых коэффициентах связей. Да это и не важно. Важно то, что процесс обучения NN основан на скармливании паттернов.

_>Ну так всё воспитание и обучение человека основано на "скармливании" паттернов. Ну по крайней мере до определённого этапа.

Некоторые системы образования в некоторых странах основаны на запоминании фактов и паттернов не до определённого возраста, а в принципе. Результат такого образования в программировании известен под названием "индусский код". При этом некоторые страны даже таких "образованных" специалистов завозят пачками, потому что их система образования не способна подготовить никаких.

Здравствуйте, IT, Вы писали:

IT>При этом некоторые страны даже таких "образованных" специалистов завозят пачками, потому что их система образования не способна подготовить никаких.

Какие страны, например? Не США же.

Здравствуйте, GlebZ, Вы писали:

GZ>Но зато можно жахнуть из 153 миллиметрового снаряда.


В споре разумов издавна побеждают кулаки.

Здравствуйте, Alexander Shargin, Вы писали:

AS>Здравствуйте, kl, Вы писали:

kl>>Ничего там нигде не накапливается.
kl>>И до и после обучения объем информации остается прежним, никакая статистика не хранится и при принятии решений не используется. А обучение идет на примерах — это верно. Только вот чем это не обучение, не ясно. Я вот, например, так же англ/франц. языки изучал, это самообучение или как?

AS>Весь вопрос в том, может ли НС экстраполировать и обобщать полученные сведения так же хорошо, как это делал ты, изучая языки. Я подозреваю, что нет, иначе НС работали бы намного эффективнее и применялись бы гораздо шире, чем мы это имеем сейчас.

Я не подозреваю, я знаю, что не пока не могут. НС — это не ответ на все открытые вопросы ИИ, я этого и не утверждал. Я просто опротестовал тезис о том, что их обучение — это накопление статистики, как неверный и все.

На самом деле, разница между обучением человека и НС выходит за рамки того, что происходит в самих НС. Когда я учил языки, я активно использовал паттерны — мои визуальная и слуховая системы постоянно выделяли паттерны отовсюду, из говорящих людей, тв, радио, надписей на заборах, документации, книг, и т.д. и т.п. При этом работала некая смесь из supervised learning (учебник, книжки по TOEFL'ю), unsupervised learning (тв, радио) и reinforcement learning (живое общение). Проблема создания такой эффективной системы выделения *качественных* паттернов для обучения машин — это область ничуть не уже, чем область организации самих машин. Уже упомянутая Cyberax'ом нерешенная проблема нафигации в городе, тесно с этим связана — на агента вываливается такой поток информации, что выделить из него паттерны для обучения очень сложно. Человек это умеет, машины — пока очень плохо (хотя гонки роботов в Калифорнии показывают весьма впечатляющие рез-ты, наш универ. как-то участвовал, но квалификацию, естественно, не прошел).
Есть, разумеется, и другие моменты, но сам *принцип* индуцирования правил из набора примеров, очень похож.

Здравствуйте, Дм.Григорьев, Вы писали:

IT>>При этом некоторые страны даже таких "образованных" специалистов завозят пачками, потому что их система образования не способна подготовить никаких.

ДГ>Какие страны, например? Не США же.

Why not?
Система образования в штатах построена как раз на запоминании фактов. А проверка знаний на проставлении галочек возле нужных пунктов. При этом умение правильно сдавать тесты даёт минимум половину оценки.

Всё конечно немного сложнее и кто хочет учиться тот нормально учится. Существуют тюторы, частые школы, honour и advanced классы. Но в своей массе, например, с доказательствами теорем в средней школе никто не парится.