Искусственный интеллект 2020 - есть ли прогресс? - страница 13
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Мне для себя интересно, что конкретно сложного в процессе мышления?
у людей там все сложно
любое обучение человека это всего лишь образование устойчивых связей между нейронами, чем крепче связи, тем больше опыт - тут все просто
сложнее с искажениями, искажениями как психологическими (когнитивными), так и с восприятием внешнего мира - они вносят и ошибку и корректировку от предыдущего опыта
а с машиной все проще - она не умеет искажать данные и если предположить, что машину можно дообучить, то это обучение будет другим, машина же не может сопоставить свой предыдущий опыт и решить, что новые знания будут полезны или наоборот будут вредны, т.е. для человека всегда будет присутствовать некое внутреннее Я которое позволит новым знаниям стать опытом или не позволит - тут скорее всего этим занимается подсознание
Едва ли я могу помочь - сам еще плохо понимаю. Знаю только, что алгоритм мышления существует и мы разумны потому что он ЕСТЬ.
Ну я предполагаю, что раз вы выразили лингвистический операционный формат, то здесь логичен некоторый диссонанс в задачах. Но этот же диссонанс возникает и между людьми. То что один говорит - не обязательно то, что другой слышит. И это возникает от лингвистической составляющей. Причем здесь минимум две стадии потенциального искажения: первая - это когда говорящий небрежно выражает идею, второй - когда воспринимающий обрабатывает выражение.
Теперь давайте вернемся к смысловой составляющей. На этом уровне никаких искажений невозможно. Идея на уровне смысла одинаково как генерируется так и воспринимается. В качестве примера можно привести нейроинтерфейсы. Они ведь непосредственно снимают четкий смысловой код (будь то элементарное нервное побуждение или более развернутая смысловая последовательность). Если ИИ строить на изначально смысловом формате, с вариантами преобразования формата в том числе в лингвистические формы, то я не вижу сложностей обработки информации и генерированию релевантных выражений за счет ИИ.
Да и вообще, прежде чем заявлять о сложностях, нужно как минимум в них непосредственно упереться. Как же можно делать вывод о сложностях, когда их даже потенциально не определено?
машина же не может сопоставить свой предыдущий опыт и решить, что новые знания будут полезны или наоборот будут вредны,
Что мешает машине записывать опыт и делать выводы на его основе? Как по мне, многие программы так и работают. Возьмите к примеру предложения исправлений в текстовых редакторах. Разве здесь не присутствует определенный заложенный опыт и вывод что правильно, а что может быть некорректным?
Что мешает машине записывать опыт и делать выводы на его основе? Как по мне, многие программы так и работают. Возьмите к примеру предложения исправлений в текстовых редакторах. Разве здесь не присутствует определенный заложенный опыт и вывод что правильно, а что может быть некорректным?
пишу ж - человеку свойственно ошибаться, и даже процесс дообучения всегда идет с искажениями
ну если как водится на пальцах - сосед пьяница, бухает день и ночь, во время грозы ударила молния и сгорел соседский дом - вывод, бухать вредно, это может иметь тяжкие последствия )))
машина сопоставит молнию и пьянство? - люди, с приличным количеством в численном отношении, точно смогут сопоставить природное явление и человеческие слабости
кстати, очень многие из великих и талантливых ученых имели неустойчивую психику, то детские травмы, то сложные жизненные ситуации, как вариант ошибки восприятия действительности и помогли сделать их талантливыми... но это не точно!
машина сопоставит молнию и пьянство?
В чем сложность сопоставить какие-то данные? Особенно если определенные данные часто пересекаются? Можно 1) изначально провести ссылки от одних данных к другим, 2) задать автоматические диррективы сопоставления при многократных пересечениях. Допустим на первых порах нужно много корректировать. Но в целом, я лично вижу что эти вещи уже давно реализованы (это можно воспринимать как субъективную точку зрения).
В чем сложность сопоставить какие-то данные? Особенно если определенные данные часто пересекаются? Можно 1) изначально провести ссылки от одних данных к другим, 2) задать автоматические диррективы сопоставления при многократных пересечениях. Допустим на первых порах нужно много корректировать. Но в целом, я лично вижу что эти вещи уже давно реализованы (это можно воспринимать как субъективную точку зрения).
зависит от создателя ИИ, обычно все хотят, чтобы машина не ошибалась и вместе с тем машина должна мыслить как человек, который очень часто мыслит через призму своего опыта состоящего частично из ошибок
а то, что Вы пишете - это давно реализовано и называются экспертные системы
зависит от создателя ИИ, обычно все хотят, чтобы машина не ошибалась и вместе с тем машина должна мыслить как человек, который очень часто мыслит через призму своего опыта состоящего частично из ошибок
Это чисто вопрос предпочтений. Можно заложить в интеллект как шизофрению или шизофазию, так и данные которые их будут исключать. Причем возможно изначально определять границы и принципы взглядов. При этом ИИ сможет коммуницировать с респондентом конкретно в его ключе. С дураком - как дурак, с ученым - как ученый.
Ну я предполагаю, что раз вы выразили лингвистический операционный формат, то здесь логичен некоторый диссонанс в задачах. Но этот же диссонанс возникает и между людьми. То что один говорит - не обязательно то, что другой слышит. И это возникает от лингвистической составляющей. Причем здесь минимум две стадии потенциального искажения: первая - это когда говорящий небрежно выражает идею, второй - когда воспринимающий обрабатывает выражение.
Теперь давайте вернемся к смысловой составляющей. На этом уровне никаких искажений невозможно. Идея на уровне смысла одинаково как генерируется так и воспринимается. В качестве примера можно привести нейроинтерфейсы. Они ведь непосредственно снимают четкий смысловой код (будь то элементарное нервное побуждение или более развернутая смысловая последовательность). Если ИИ строить на изначально смысловом формате, с вариантами преобразования формата в том числе в лингвистические формы, то я не вижу сложностей обработки информации и генерированию релевантных выражений за счет ИИ.
Да и вообще, прежде чем заявлять о сложностях, нужно как минимум в них непосредственно упереться. Как же можно делать вывод о сложностях, когда их даже потенциально не определено?
Первая сложность в кодировании смысла и его лингвистическом "заворачивании". Один инвариантный смысл может иметь условно бесконечное количество сжатых и развернутых форм, что делает его извлечение необычайно сложной задачей. Контекст один, а оболочка полиморфна. Обработка оболочки представления смысла - главная задача. Это как попытка проникнуть в танк через броню.) В "лоб" не выйдет.
Приведите пример, пожалуйста. Обычно смысловая форма (по моему опыту) исходит из определенного контекста. Есть такие ребята, как психонетики. Они разбирали это. И по их опыту выходит что изначально есть некоторый фон, из которого формируются фигуры (конкретные единицы смысла). Вы просто подходите не с той стороны, потому всплывают потенциальные сложности, которых на практике может даже не возникнуть.