人工智能2020--有进展吗？ - 页 42

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Aleksei Stepanenko:
我明白了。这很复杂。一个人往往很难使自己有意义。一个人怎么能创造一个思想呢？
你无法人为地复制它。只有在特定的、僵硬的边界内。
 
Реter Konow:
所以，为了得到一个正确的逻辑结论，你必须把所有的细节都加到每个事实中去？

1.有些死人是没有头的。
2.死去的人，从生物学上讲，是哺乳动物。

3.有些死去的哺乳动物没有头。

那么这样的结论有什么价值呢？关于死亡哺乳动物的推理似乎很荒谬。这种逻辑将变得更加荒谬，因为标本的私人属性被进一步积累，并将所有的细节转移到它的类别龛，它不适合接受所有这些信息的 "垃圾"。

不是所有的，而是所有必要的，其中有足够的。

 
Dmitry Fedoseev:

不是所有的，而是所有必要的，其中有足够的。

数学引擎在没有人类经验的情况下，无法将一类物体的重要/重大属性与不重要的特殊性区分开来，因此无法通过用抽象而非细节（哺乳动物利基中的尾巴）来填补这类数据的正确概括。

如果你用基于许多对象的特定现象/事实的结论来合成一个抽象概念，就不能保证这个抽象概念不是荒谬的，如果从一个荒谬的抽象概念中产生新的对象，它们会更加荒谬。

人类的经验将我们从关于世界的数学结论的渐进式精神分裂中拯救出来）。

 
Dmitry Fedoseev:

不是全部，而是所有必要的，这就足够了。

从逻辑上看，必要的足够多，必要的不够多）））。达利特的诡辩)

 
Реter Konow:
数学引擎在没有人类经验的情况下，无法区分一类物体的重要/输入属性和不重要的特殊性，因此无法通过用抽象而非细节（哺乳动物利基中的尾巴）填充类别来正确概括数据。

如果你用基于许多对象的特定现象/事实的结论来合成一个抽象概念，就不能保证这个抽象概念不是荒谬的，如果从一个荒谬的抽象概念中产生新的对象，它们会更加荒谬。

人类的经验将我们从关于世界的数学结论的渐进式精神分裂中拯救出来）。

神经网络和MO的发展是遵循发现规则算法和其他任何生物体的相似性。这一直让我感到惊奇。而不是编造一个类似的东西。但由于某些原因，在某些任务中它是有效的。数量向质量的过渡。但这与大脑和智力无关）））。目前是在细胞水平上。

 
Valeriy Yastremskiy:

神经网络和MO的发展是遵循发现的算法规则和其他任何生物体的相似性。这一直让我感到惊奇。而不是为了制造相似性而进行发明。但由于某些原因，在某些任务中它是有效的。数量向质量的过渡。但这与大脑和智力无关）））。目前是在细胞水平上。

在该主题的早些时候，我说神经网络不足以 创造一个充分思考的人工智能（它们足以进行原始的识别、原始的预测和原始的分类）。

思考是另一种机制的过程，我们对此知之甚少。逻辑无一例外地存在于思维中，但却以多种方式发挥作用--实证经验往往与逻辑相抵触，它们 "打架"。经验会过滤掉不关心的逻辑结论，从直截了当的、基于逻辑的废话流中选择正确的结论。

总而言之--研究的领域是广阔的。

 
Реter Konow:

在该主题的早些时候，我说神经网络不足以 创造一个充分思考的人工智能（它们足以进行原始的识别、原始的预测和原始的分类）。

思考是另一种机制的过程，我们对此知之甚少。逻辑无一例外地存在于思维中，但却以多种方式发挥作用--实证经验往往与逻辑相抵触，它们 "打架"。经验会过滤掉不关心的逻辑结论，从直截了当的、基于逻辑的废话流中选择正确的结论。

总而言之--研究的领域是巨大的。

这就是为什么关于人工智能伦理的讨论和法律都是不成熟的，都是增加需求和赚钱的手段)

 
Valeriy Yastremskiy:

这就是为什么关于人工智能道德的谈论和法律都是不成熟的，都只是增加需求和赚钱的手段）。

绝对的。100%.

尽管如此，我仍然对人工智能技术的近乎飞跃充满信心。毕竟，无论思维机制多么复杂，它仍然可以被研究、理解、系统化和复制。
 
Geist:
该实验室是MetaTrader5，采用MQL5语言。你需要的所有工具都在那里。你将无法找到有经验的程序员和投资者，他们会花时间和金钱对你父亲进行任何研究。 因此，你的父亲（或你）将不得不掌握MQL5，以向自己和/或世界证明一些东西。或者至少是为了迈出真正实用的第一步，吸引同样的投资者和有经验的程序员。你的话暗示了一个结论：你父亲对人工智能的概念非常肤浅。我真的希望我是错的。


你的讲话风格很美，很有法理。)))
还有，惊人的预知能力和长远规划。
 
Реter Konow:
你的讲话风格很美，很有法理。)))
还有，惊人的预见能力和长远规划。
我非常同意，虽然Petya除了Rainbow之外没有创造任何东西，但至少有东西...
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