Yapay zeka 2020 - herhangi bir ilerleme var mı? - sayfa 58

 
transcendreamer :
AI, kendisi de muazzam bir hızla yeni bilimsel bilgi üretebilecek olan AI olduğunda radikal bir devrim başlayacak.
Hücrelerin veya atomların kabukları altında nöronal matrislerle "sürünen" duyusal "dokunaçları" minyatürleştirirse, evet, yeni nesnelerin ve kalıplarının işaretlerini "sıkacak" ve onları küresel bilgiye "taşıyacaktır". temel, daha fazla, onları yeni mekanizmalar kavramıyla birleştirin. .. Neden olmasın...
 
Maxim Dmitrievsky :

asıl mesele, "wifi paraziti" olmamasıdır.


Evet, hayır ... "Rusya Postası" uçağına bir işaret asmaya gerek yoktu ve her şey yoluna girecekti.

 
Andrey Dik :

Evet, hayır ... "Rusya Postası" uçağına bir işaret asmaya gerek yoktu ve her şey yoluna girecekti.

Acaba bir dronun maliyeti 1.2 milyon mu, o zaman Buryatia'nın aylık bütçesini elde etmek için kaç kez duvara çarpması gerekiyor?

Ayda 60.000 kez \ 12 = 5000 dron

Sanırım trajedinin ölçeğini abarttım
 
Maxim Dmitrievsky :

Acaba bir dronun maliyeti 1.2 milyon mu, o zaman Buryatia'nın aylık bütçesini elde etmek için kaç kez duvara çarpması gerekiyor?

Ayda 60.000 kez \ 12 = 5000 dron

Sanırım trajedinin ölçeğini abarttım
İlginç hale geldi, Buryatia'nın görevi 3 milyar yılda kaç tane böyle helikopter üretebilir? 18 trilyon helikopter çıktı. Her birinin yükü 2 kg'dır. Bu 36 trilyon kilogramdır. 36*10^14kg'dır. Dünya 6*10^24 ağırlığındadır. Ne yazık ki, dünyayı bu şekilde kurtarma şansı zayıf.
 
Neden yapay zekanın küresel olarak var olmadığını düşünüyoruz?
İnsanın bilginin zirvesi olduğuna ve sadece onun yapay zekayı yaratabileceğine inanamıyor musunuz?
Her şey bizden önce yaratılmıştır.
AI uzun zamandır kromozomlara gömülüdür. Birisi bunu bilmiyorsa, en iyi bilimsel dergiler bile yardımcı olmaz.
===
Bizim konseptimizdeki yapay zeka, dolandırıcılara nüfusun davranışlarını kontrol etmeleri için bir sebep veriyor. Ve bunlar gezegenin nüfusu için ciddi sonuçlar ve her birinizin...
 
Andrey Dik :

Peki, neden olmasın... hiç de değil.

kendi içinde, bu motor çok az ilgi çekicidir, ancak gerçek bir AI (eğer yaratılmışsa) ile bir insan arasında bir arayüz olarak, çok iyidir, yani beynin konuşma merkezinin bir analogudur.

Şey, tabii ki biraz şaka yaptım. Genel olarak, yazılım çok değerlidir ve doğal olarak birçok pratik uygulamaya sahip olacaktır. Ayrıca, nasıl çalıştığını gerçekten anlamayan kullanıcıların yüzde 90'ı, eserlerinde en yüksek anlamı arayacak (ve şaşırtıcı bir şekilde bulacaktır).
 

Bir sinir ağı, öğrenirken özelliklerin alanını bölgelere ayıran öyle bir şeydir. Bu özelliğe dayanarak, sınıflandırma, yaklaşım, optimizasyon, kümeleme vb. gibi çeşitli uygulamalı problemler için oluşturulabilir (eğitilebilir). Tabii ki, bu tür her bir problem özel bir matematiksel aparatla çözülebilir - en küçük kareler yöntemiyle yaklaşık olarak, doğrusal programlama yöntemleriyle optimize edilerek, kümeleme Voronoi bölümleme, örneğin iyi, vb. ile yapılabilir, ancak NN bunu kendisi yapar. , bu görevin matematiksel çözümünde yatan matematiksel aparat hakkında hiçbir şey bilmeden. Ana şey, doğru öğrenme hedefini seçmek ve özellik alanını doğru şekilde yapılandırmaktır.

NN'nin doğada neden bu kadar yaygınlaştığını açıklayan bir diğer dikkat çekici özelliği, doğal sadeliği ve Rosenblat'ın tek katmanlı algılayıcısı olan en basit ilkel mimarinin bile birçok görevi yerine getirebilmesidir. özellik uzayında ayırmanın doğrusallığı üzerinde bir kısıtlama ile. Ancak evrim, en basit NS'nin ortaya çıkışından yalnızca yüz milyonlarca yıl sonra bu sınırlamayla karşılaştı.

 

Noktalı, her şeyin böyle bir şey olduğunu hayal edebilirsiniz - evrim sırasında oldukça karmaşık bir hücre yapısı oluştuktan sonra, bir yandan içinde reseptörler görünmeye başladı - aydınlatma, sıcaklık, tuzluluk vb. diğer yandan alıcıların durumuna bağlı olarak uzayda yer değiştirmeye izin veren aktüatörler. Alıcılardan gelen sinyalleri belirli bir toplayıcı aracılığıyla bağlayarak ve aktüatöre komutları ondan çıktıya ileterek ve işte sihir - en basit NS'nin prototipi ortaya çıkıyor.

Ağırlık katsayıları doğal seçilim ile seçilmiş ve sabitlenmiştir. Refleks davranış denen şey bu şekilde oluştu. Organizmaların karmaşıklığı ve kontrolün ayrı bir organda uzmanlaşmasıyla - beyin, davranış giderek daha karmaşık hale gelir. Prensipte, büyük refleks sistemleri kompleksleri çok karmaşık davranışlar uygulayabilir, ancak optimizasyonu on binlerce nesil ve milyonlarca hatta milyarlarca birey üzerinde seçim gerektirir.

Bu çelişkiyi ortadan kaldırmak için bir sonraki devrim niteliğinde adım gerçekleşir - beyin, koşullu refleks davranışı yeteneğini kazanır. Artık tek bir birey, bir yaşam boyunca çevredeki koşullara bağlı olarak davranışını optimize edebilir.

Evrimsel bir "silahlanma yarışı" başlar - avcı/av sistemleri giderek daha karmaşık davranışlar için seçilir. Bir aşamada, karmaşık davranışları yönetmek ve öncelikleri, hedefleri belirlemek için beyinde - akrabaların davranışlarını tahmin edecek, düşmanların veya yiyeceklerin varlığı hakkında varsayımlarda bulunacak özel bir arayüze ihtiyaç vardır.

Bu arayüzün evrimi, genelleme yeteneğinin güçlenmesi, on milyonlarca yıl sonra, bilincin - öz-bilincin, kişinin kendi 'ben'inin - ortaya çıkmasına neden oldu. Bence yapay zeka ancak öz-bilinç özelliğine sahip olduktan sonra biyolojik olmayan bir akıl haline gelecektir.

 
sibirqk :


Bu arayüzün evrimi, genelleme yeteneğinin güçlenmesi, on milyonlarca yıl sonra, bilincin - öz-bilincin, kişinin kendi 'ben'inin - ortaya çıkmasına neden oldu. Bence yapay zeka ancak öz-bilinç özelliğine sahip olduktan sonra biyolojik olmayan bir akıl haline gelecektir.

Öz-bilinç de, bir ağaçta kesinlikle var olduğu veya kesinlikle var olmadığı kanıtlanıp gösterilene kadar, şimdiye kadar sadece bir varsayımdır. Prensip olarak, bugün herhangi bir sistemin kendini değerlendirme görevini belirlemek mümkündür. Araba, motorda ne var. Alice, ankete göre kaç kişi memnun / memnun kalmadı. Ve burada öz-bilinçtir))) basitleştirilmiş bir biçimde.
Alice, kendini nasıl değerlendiriyorsun, bir bakayım. Vay be, buz gibi))))) %999 beni istiyor))) Kahretsin, Tanrıya şükür Vanya değil)

Ve her şey yolunda.)

 
sibirqk :

Bir sinir ağı, öğrenirken özelliklerin alanını bölgelere ayıran öyle bir şeydir. Bu özelliğe dayanarak, sınıflandırma, yaklaşım, optimizasyon, kümeleme vb. gibi çeşitli uygulamalı problemler için oluşturulabilir (eğitilebilir). Tabii ki, bu tür her bir problem özel bir matematiksel aparatla çözülebilir - en küçük kareler yöntemiyle yaklaşık olarak, doğrusal programlama yöntemleriyle optimize edilerek, kümeleme Voronoi bölümleme, örneğin iyi, vb. ile yapılabilir, ancak NN bunu kendisi yapar. , bu görevin matematiksel çözümünde yatan matematiksel aparat hakkında hiçbir şey bilmeden. Ana şey, doğru öğrenme hedefini seçmek ve özellik alanını doğru şekilde yapılandırmaktır.

NN'nin doğada neden bu kadar yaygınlaştığını açıklayan bir diğer dikkat çekici özelliği, doğal sadeliği ve Rosenblat'ın tek katmanlı algılayıcısı olan en basit ilkel mimarinin bile birçok görevi yerine getirebilmesidir. özellik uzayında ayırmanın doğrusallığı üzerinde bir kısıtlama ile. Ancak evrim, en basit NS'nin ortaya çıkışından yalnızca yüz milyonlarca yıl sonra bu sınırlamayla karşılaştı.

Teşekkür ederim. Son zamanlarda bunu anlamaya başladım. Nöronlara tekrar tekrar maruz kalma (muhtemelen) iletkenliklerini değiştirir, bu da sonuçta bir işaretin oluşumuna yol açar - yani. sinir matrisi içindeki "yansıyan" nesnenin değişmez kısmı. Ayrıca, fenomenlerin ve formların "daha genç" işaretleri damgalanır, çünkü bunlar değişmezden daha polimorfiktir (yineleme, yani öğrenme nedeniyle) ve ağ içinde hiyerarşik olarak dallanmaya başlayan nesnenin yapısı oluşturulur. Bu, olduğu gibi, değişmezin kabuk formlarının sınıflandırılmasının başlangıcıdır. Biraz anlamaya başlamışken...

Neden: