Здравствуйте, Pavel Dvorkin, Вы писали: S>>Уа-ха-хааа. PD>Это аргумент такой ?
Нет, это я смеюсь.
PD>Не пойдет аргумент. Ты убрал из моего сообщения очень важный кусок, я его вынужден вернуть и выделить. PD>> Человеку достаточно показать некую новую сущность, несколько экземпляров или картинок (видео вычеркнем, до 20 века ни кино, ни тем более видео не было) , сказать, как это называется, и если этот объект достаточно отличается от других, то он запомнит его раз и навсегда. Я тут уже пример с дикобразом приводил.
PD>Вот это самое существенное. Я не смогу отличить двух китайцев, возможно, и корейца от вьетнамца. И иероглифы тоже не запомню — я не китаец. А вот китаец, думаю, запомнит. И корейцы друг друга отличают и запомнят. Иначе как они друг друга узнают-то ? А для меня отличия недостаточны — вот и все.
О, как интересно. Получается, что "достаточность" отличия не является объективной характеристикой. PD>Впрочем, не надо китайцев, корейцев и иероглифов. Я не смогу запомнить отличия жуков, скажем, для меня они все на "одно лицо". А вот энтомологу покажи новый (для него) вид — и он запомнит его сразу. Да, опираясь на свой богатый предыдущий опыт. Но показать ему нужно 1-2 фото, а не 100500. PD>А вот если отличия существенные — я смогу. Поэтому я и привел пример с дикобразом. Хватит мне и одного фото. Не спутаю я его с ежом и не приму за колючую проволоку.
Ооо, давай попробуем разобраться, что такое "существенные отличия".
Получается, что твоя нейросеть пред-тренирована на миллионах изображений выделять определённые наборы фич.
Поэтому очень легко дотренировать её до "это — дикобраз" по одному изображению, из которого ты выделишь "существенные" признаки.
А вот выделять признаки жучков она у тебя не натренирована.
Стало быть, придётся признать, что умение отличать дикобраза ты приобретаешь не за "один просмотр", а за длинную предысторию.
И это полностью подрывает изначальный тезис об уникальном свойстве человеческого разума обучаться на единичных примерах.
PD>Принципиальное различие в том, что ни в трезвом, ни в пьяном виде никто не будет кормить одеяло и укрываться котом
Это как раз непринципиальное отличие, да и не настолько надёжное.
Уйдемте отсюда, Румата! У вас слишком богатые погреба.
Здравствуйте, Sinclair, Вы писали:
S>>>Уа-ха-хааа. PD>>Это аргумент такой ? S>Нет, это я смеюсь.
Понятно. Аргумент в виде смеха.
PD>>Не пойдет аргумент. Ты убрал из моего сообщения очень важный кусок, я его вынужден вернуть и выделить. PD>>> Человеку достаточно показать некую новую сущность, несколько экземпляров или картинок (видео вычеркнем, до 20 века ни кино, ни тем более видео не было) , сказать, как это называется, и если этот объект достаточно отличается от других, то он запомнит его раз и навсегда. Я тут уже пример с дикобразом приводил.
PD>>Вот это самое существенное. Я не смогу отличить двух китайцев, возможно, и корейца от вьетнамца. И иероглифы тоже не запомню — я не китаец. А вот китаец, думаю, запомнит. И корейцы друг друга отличают и запомнят. Иначе как они друг друга узнают-то ? А для меня отличия недостаточны — вот и все. S>О, как интересно. Получается, что "достаточность" отличия не является объективной характеристикой.
Не является, верно.
PD>>А вот если отличия существенные — я смогу. Поэтому я и привел пример с дикобразом. Хватит мне и одного фото. Не спутаю я его с ежом и не приму за колючую проволоку. S>Ооо, давай попробуем разобраться, что такое "существенные отличия".
Нет, не надо разбираться, так как кроме пустословия ничего не получится. Это как с попыткой разобраться с понятием "на улице тепло". Для меня тепло, для тебя не очень, для негра совсем холодно. Нет в реальном мире четких определений, когда речь идет о человеческом восприятии чего-то.
S>Получается, что твоя нейросеть пред-тренирована на миллионах изображений выделять определённые наборы фич. S>Поэтому очень легко дотренировать её до "это — дикобраз" по одному изображению, из которого ты выделишь "существенные" признаки.
О чем я и толкую. Как только мне представят нейросеть, которая по одному изображению запомнит вот это животное, ранее ей не дававшееся при обучении ее и сможет его опознавать — я немедленно признаю, что она может конкурировать с человеческим интеллектом. Но не раньше.
S>А вот выделять признаки жучков она у тебя не натренирована.
Или жучков. Впрочем, их сложнее — человек, видевший дикобраза на картинке, его ни с кем не спутает, а сможет ли надежно опознать любого жука даже энтомолог — не знаю.
Так что готов согласиться на дикобраза. Жду.
S>Стало быть, придётся признать, что умение отличать дикобраза ты приобретаешь не за "один просмотр", а за длинную предысторию.
Конечно. Ты никак не можешь (или не хочешь) понять мой основной аргумент. Надо чтобы долго учился — пожалуйста. Предыстория от рождения и до текущего момента — пожалуйста. Учителя, книги, фильмы — что хочешь. Я заранее на все согласен. Вот только одно нужно в результате — показали нечто, никогда не виданное, посмотрел он — и все, запомнил и теперь всегда опознает, с надежностью, близкой к 100%.
Здравствуйте, Pavel Dvorkin, Вы писали: PD>Конечно. Ты никак не можешь (или не хочешь) понять мой основной аргумент. Надо чтобы долго учился — пожалуйста. Предыстория от рождения и до текущего момента — пожалуйста. Учителя, книги, фильмы — что хочешь. Я заранее на все согласен. Вот только одно нужно в результате — показали нечто, никогда не виданное, посмотрел он — и все, запомнил и теперь всегда опознает, с надежностью, близкой к 100%.
PD>Вот когда это будет — тогда и обсудим.
В соседней ветке этого топика привели пример. Чего ещё?
Уйдемте отсюда, Румата! У вас слишком богатые погреба.
Кроликом эта живность никак быть не может.
Потому что у травоядных глаза существенно разнесены, чтобы увеличить обзор, тогда как у хищников наоборот направлены в одну сторону, чтобы обеспечить бинокулярное зрение и оценку расстояния до добычи.
У приматов аналогично бинокулярное зрение (видимо, чтобы по веткам прыгать сподручнее).
Сходство морды один из факторов, повлиявших на одомашнивание кошки.
А нейронная сеть, видимо, считает, что кролики это исключительно ценный мех
Здравствуйте, Pavel Dvorkin, Вы писали:
PD>Но не 140 тысяч же!
при поиске по изображению, какое количество медиа сможет обработать ЕИ? и за какое время? и, кстати, особенность аппроксимационного ИИ, что он способен распознать за достаточно большим количеством шума собственно сами данные.
но это такое, важно то, что мы сейчас используем всевозможные механизмы для копания ям. так почему нам не использовать ИИ для копания синтаксических выкладок, больших логических решений.
Здравствуйте, Pavel Dvorkin, Вы писали:
PD>И не уверен, что эти методы вообще алгоритмические.
Идёт подключение к инфополю. Поэтому нужно всего пару инициирующих изображений объекта, чтобы подключить соотв. инфо-стрим.
Гуглите инфовидение. Там все ответы на все вопросы.
И у детей инфовидение развито лучше, т.к. мозг, т.е. локальный кэш, ещё не забит мусором и не фрагментирован.
Здравствуйте, Pavel Dvorkin, Вы писали:
G>>Гуглите инфовидение. Там все ответы на все вопросы.
PD>Погуглил. У меня естественно-научное образование, я не могу эту чепуху всерьез обсуждать
Это ваш блок в голове. Отриньте его смело, и ваше сознание хлынет поток годноты, которая вам и не снилась в научных учебниках.
Здравствуйте, gyraboo, Вы писали:
G>Это ваш блок в голове. Отриньте его смело, и ваше сознание хлынет поток годноты, которая вам и не снилась в научных учебниках.
Нет уж, спасибо. Тут одно из двух — либо те, кто это все проповедуют, не знают основ естественных наук, либо они их вполне знают, но ловят рыбку в мутной воде. В первом случае им нужен ликбез по физике и т.п., а во-втором ничего не поможет. Но в любом случае я предпочитаю, чтобы подобные потоки чепухи меня миновали.
Здравствуйте, Pavel Dvorkin, Вы писали:
G>>Это ваш блок в голове. Отриньте его смело, и ваше сознание хлынет поток годноты, которая вам и не снилась в научных учебниках.
PD>Нет уж, спасибо. Тут одно из двух — либо те, кто это все проповедуют, не знают основ естественных наук, либо они их вполне знают, но ловят рыбку в мутной воде. В первом случае им нужен ликбез по физике и т.п., а во-втором ничего не поможет. Но в любом случае я предпочитаю, чтобы подобные потоки чепухи меня миновали.
Мне жаль прозябающих во тьме ортодоксии и официоза; разумы, ограниченные наукой, не видят тонких структур мироздания.
Здравствуйте, Pavel Dvorkin, Вы писали:
PD>Здравствуйте, ботаныч, Вы писали:
PD>>>Но не 140 тысяч же! Б>> при поиске по изображению, какое количество медиа сможет обработать ЕИ? и за какое время?
PD>Довольно небольшое. Он вообще очень медленный по сравнению с ЭВМ . Но к тому вопросу, который я задал, это отношения не имеет.
возможно, но обработка медиа в большом объеме или с большой скоростью и область его применения. Но я вот что хотел спросить. Нас же не смущает приближенные вычисления в численных методах, допустим в брутфорсе? или amc (american. motecarlo)? что нас должно смущать тут?
Здравствуйте, ботаныч, Вы писали:
PD>>Довольно небольшое. Он вообще очень медленный по сравнению с ЭВМ . Но к тому вопросу, который я задал, это отношения не имеет. Б> возможно, но обработка медиа в большом объеме или с большой скоростью и область его применения. Но я вот что хотел спросить. Нас же не смущает приближенные вычисления в численных методах, допустим в брутфорсе? или amc (american. motecarlo)? что нас должно смущать тут?
Вопрос не столько в точности или приближенности, сколько в алгоритме. Если бы ИИ опознавал не 100%, а только, скажем, 90%, но по тем же исходным данным, что и человек, я бы не писал это. Но он явно использует не тот подход, что человек. Человек не может ничего делать с большой скоростью, но тут он по одной или нескольким фотографиям обучается и дальше почти не ошибается.
вами взят изначально ложный посыл о 100% распознавании именно 5-6 лет детьми
откуда вы это взяли? пруфы есть?
на примере распознавания номеров машин, отпечатков пальцев(у вас нет андроида?), лиц(у вас нет айфона?), ну и конечно капч очевидно, что ИИ работает намного лучше человека в распознавании.
Здравствуйте, paradok, Вы писали:
P>вами взят изначально ложный посыл о 100% распознавании именно 5-6 лет детьми P>откуда вы это взяли? пруфы есть?
Я не думал, что нужны пруфы на то, что ребенок отличает кошку от собаки на фото или картинке. И не только реальных, но и мультяшных. Ты в этом возрасте отличал, нет ? Если нет — в каком возрасте научился отличать ?
P>на примере распознавания номеров машин, отпечатков пальцев(у вас нет андроида?), лиц(у вас нет айфона?), ну и конечно капч очевидно, что ИИ работает намного лучше человека в распознавании.
Верно. Это довольно легко алгоритмизируемые задачи, и они решаются алгоритмическими методами с хорошей точностью. Хотя и здесь то же самое. Человек, чтобы научиться распознавать цифры, не просматривал сотни тысяч картинок с цифрами. И до гарнитуры и размера ему, в общем, дела нет. Он цифры распознает (по крайней мере печатные) со 100% уверенностью , начиная как минимум с 7-летнего возраста — надеюсь, ты не потребуешь от меня пруфа на это
Кстати, утверждение, что ИИ распознает тексты лучше, чем человек, довольно-таки спорно. Особенно когда речь идет о рукописном тексте. Впрочем, там и человек со 100% надежностью не распознает, вообще говоря.
P>это кошка или собака? P>https://kubnews.ru/upload/resize_cache/iblock/bf5/1200_630_2/bf5d78d02b0f5687392222af5d3df71c.jpg
Не пойдет аргумент. Конечно, можно найти нечто достаточно специфическое фото, где понять сложно. Или найти такого кота, который и на кота не очень похож. Но это никак не отменяет исходное утверждение.
Здравствуйте, Pavel Dvorkin, Вы писали:
PD>Здравствуйте, paradok, Вы писали:
P>>вами взят изначально ложный посыл о 100% распознавании именно 5-6 лет детьми P>>откуда вы это взяли? пруфы есть?
PD>Я не думал, что нужны пруфы на то, что ребенок отличает кошку от собаки на фото или картинке.
значит у тебя пруфов нет. Я понимаю ты в полемическом угаре сейчас, но попробуй трезво посмотреть на твои собсвенные тезисы.
P>>на примере распознавания номеров машин, отпечатков пальцев(у вас нет андроида?), лиц(у вас нет айфона?), ну и конечно капч очевидно, что ИИ работает намного лучше человека в распознавании.
PD>Он цифры распознает (по крайней мере печатные) со 100% уверенностью
однако пожалуй соглашусь что текущие структуры и алгоритм ИИ скорее всего еще далеки от идеала и совершенства, не являются абсолютом, находятся в стадии развития,
и возможно где-то еще отстают от нейронки человека, где-то ее превосходят, где-то, как в шахматах, распознавание простых образов (буквы, цифры), превосходство тотальное, подавляющее и уничтожащее...
Здравствуйте, Pavel Dvorkin, Вы писали:
PD>Сколько в своей жизни этот ребенок видел кошек и собак ? Живых — хорошо если пару десятков, возможно, что и меньше. Ну еще сколько-то на картинках, в фильмах и т.д. Тоже десятки, ну пусть сотню-две.
... PD>Нет уж , господа. О распознавании с качеством естественного интеллекта говорить можно будет, если вы дадите этому ИИ 20-30 фотографий или видео, и он после этого запомнит раз и навсегда, как выглядят, скажем, лошади (кстати, возможно, ребенок живых лошадей никогда и не видел) и впредь с практически 100% надежностью будет их опознавать.
А кто-то пробовал показывать ребенку только фотографии кошек и собак?
Думаю, ребенок предположил бы на лошадь, что это такая собака. ))
Здравствуйте, Pavel Dvorkin, Вы писали:
PD>О чем я и толкую. Как только мне представят нейросеть, которая по одному изображению запомнит вот это животное, ранее ей не дававшееся при обучении ее и сможет его опознавать — я немедленно признаю, что она может конкурировать с человеческим интеллектом. PD>Но не раньше.
Такая проблема есть и часто решается через кластеризацию. Суть в том, чтобы не тренировать классификатор, а тренировать сеть выделять признаки. На выходе у нейросети формируется вектор признаков объекта в некотором N-мерном пространстве. Вектора, соответствующие изображениям одного объекта должны находиться рядом, для разных объектов — далеко друг от друга. Всё, нейросеть больше ничего не делает.
Далее ей показывают картинку, она извлекает из них вектор признаков. Другой алгоритм ищет ближайший кластер с похожими признаками: нашёл — выдал класс объекта, не нашёл — сказал, что объект незнакомый.
Если незнакомый, то добавляем его вектор (embedding) в БД, перестраиваем "индекс" и работаем дальше — мы уже знаем, что это такое.
Никакого интеллекта тут и близко нет, но в частных случаях работает прекрасно: идентификация по лицу, классификация товаров на полках и т.д., где разных объектов много, примеров мало, новые классы добавляются чуть ли не каждый день.
