人工知能2020 - 進歩はあるのか？ - ページ 42

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Aleksei Stepanenko:
わかったよ。複雑なんです。人が自分自身を理解するのは難しいことが多い。人はどうやって心をつくるのだろう？
人為的に再現することはできないのです。ある特定の厳しい境界の中でだけ。
 
Реter Konow:
では、正しい論理的結論を得るためには、すべての事実にALLディテールを加えなければならないのですね。

1.首がない死者もいる。
2.死者は生物学的には哺乳類です。

3.哺乳類の死体には頭がないものもあります。

そして、そのような結論にどのような価値があるのでしょうか。哺乳類の死体についての推論は不合理に思える。この論理は、標本の私的特性がさらに蓄積され、すべての詳細がそのカテゴリのニッチに転送されると、さらに不合理なものとなるであろう。

すべてではありませんが、必要なものはすべて、十分にあります。

 
Dmitry Fedoseev:

すべてではありませんが、必要なものはすべて、十分にあります。

数学的エンジンは、人間の経験がないと、対象のカテゴリーの重要な／固有の性質と重要でない特殊性を区別することができないため、カテゴリーを詳細ではなく抽象的なもので満たしてデータを適切に一般化できない（哺乳類のニッチでは尻尾）。

多くの対象から特定の現象・事実に基づく結論で抽象化を合成しても、その抽象化が不条理でない保証はなく、不条理な抽象化から新しい対象が生成されれば、さらに不条理なものとなる。

人間の経験は、世界についての数学的結論がもたらす進行性の精神分裂病から私たちを救ってくれるのです）。

 
Dmitry Fedoseev:

すべてではなく、必要なものはすべて、それで十分なのです。

必要十分、必要不十分である。）ダレノガレ(Dalet sophistry)

 
Реter Konow:
数学的エンジンは、人間の経験がないと、ある対象のカテゴリーの重要な/入力の特性と重要でない特殊性を区別することができないため、カテゴリーを詳細ではなく抽象的なもので満たしてデータを適切に一般化できない（哺乳類のニッチでは尻尾）。

多くの対象から特定の現象・事実に基づく結論で抽象化を合成しても、その抽象化が不条理でない保証はなく、不条理な抽象化から新しい対象が生成されれば、さらに不条理になる。

人間の経験は、世界についての数学的結論がもたらす進行性の精神分裂病から私たちを救ってくれるのです）。

ニューラルネットワークやMOの開発は、発見されたルール・アルゴリズムや、生物が行うあらゆることの類似性を踏襲している。これにはいつも驚かされています。でも、ある作業ではなぜかうまくいくんです。量から質への転換。でも、頭脳や知能の問題ではありません)))今のところ、細胞レベルです。

 
Valeriy Yastremskiy:

ニューラルネットワークとMOの開発は、アルゴリズムや他の生物の発見したルールに類似している。これにはいつも驚かされます。「似ているものを作るために工夫する」のではなく、「似ていないものを作る」。でも、ある作業ではなぜかうまくいくんです。量から質への転換。しかし、頭脳や知能の問題ではありません)))今のところ、細胞レベルです。

このスレッドの前半で、私はニューラルネットワークは 十分に考えるAIを作るには不十分だと述べました（原始的な認識、原始的な予測、原始的な分類には十分なのですが）。

思考は、私たちがほとんど知らない別の仕組みのプロセスです。論理は思考の中に必ず存在するが、多面的に作用する。経験則は論理と対立することが多く、両者は「戦う」のである。経験は、無頓着な論理的結論をフィルターにかけ、素直で論理的根拠のない流れから正しいものを選び出す。

全体として、研究のフィールドは膨大です。

 
Реter Konow:

このスレッドの前半で、私はニューラルネットワークは 十分に考えるAIを作るには不十分だと述べました（原始的な認識、原始的な予測、原始的な分類には十分なのですが）。

考えるということは、私たちがほとんど知らない別のメカニズムのプロセスなのです。論理は思考の中に必ず存在するが、多面的に作用する。経験則は論理と対立することが多く、両者は「戦う」のである。経験は、無頓着な論理的結論をフィルターにかけ、素直で論理的根拠のない流れから正しいものを選び出す。

全体として、研究のフィールドは膨大です。

だからこそ、AI倫理に関する話や法律は時期尚早であり、需要を増やして儲けるための手段に過ぎない)

 
Valeriy Yastremskiy:

このため、AIの倫理に関する話や法律は時期尚早であり、すべて需要を増やして儲けるための手段に過ぎないのです）。

もちろんです。100%.

とはいえ、私はAI技術の飛躍が近いと確信しています。結局、どんなに複雑な思考メカニズムであっても、研究し、理解し、体系化し、再現することは可能なのだ。
 
Geist:
ラボはMQL5言語を 使用したMetaTrader5です。必要なツールはすべて揃っている。経験豊富なプログラマーや投資家が、お父さんのどんな研究にも時間とお金を費やすということはないでしょう。 だから、お父さん（あるいはあなた）は、自分自身や世の中に何かを証明するために、MQL5をマスターしなければならないのです。少なくとも、同じ投資家や経験豊富なプログラマーを惹きつけるための、本当の意味での実用的な第一歩を踏み出すために。その言葉から、お父様はAIについて非常に表面的な概念しか持っていないという結論に至ります。本当に間違いであってほしい。


法螺貝のような美しい話し方をしていますね。)))
それと、先見性と長期計画の力がすごい。
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Реter Konow:
法螺貝のような美しい話し方をしていますね。)))
また、先見性と長期的な計画性も素晴らしい。
PetyaはRainbowとは別に何も生み出してはいませんが、少なくとも何かは...」というのは大賛成です。
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