Comments 20
И вот это многократно повторенное: «мы не понимаем». А что, собственно, в машинном обучении непонятно? И, опять же, при чём тут платонизм?
imho, самое интересное в идеях Платона это причины их появления, вероятно трудно себе представить философов такого уровня как Сократ и Платон занимающихся никому не нужными абстрактными проблемами, собственно поэтому вопрос автору статьи - почему платонизм как философское направление вообще появился, на какие актуальные вопросы своего времени они пытались ответить?
Непонятно например, почему в конце концов ИИ выстраивает тот а не иной набор признаков для классификации, например лиц людей.
ИИ выстраивает тот а не иной набор
Почему же непонятно-то? Ровно по той же причине, по которой в приведённом выше примере основным классификационным признаком стал белый квадратик.
Есть ли «платоновы фигуры» в программировании? Что это? Функция, цикл, стрим, модуль?
Если говорить не о конкретных фигурах, да что угодно.
Благодарю Олега за лестные слова в мой адрес в начале статьи.
Надеюсь, этот комментарий не будет расценен как «компенсация» за это.
Я понимаю идею этого поста так. Есть надежда, что в мире существуют «окончательные», «идеальные» понятия и законы, а мы, люди, а теперь и ИИ видим в силу своих возможностей только доступные нам интерпретации.
В этом смысле полезно пересмотреть старый фильм «Наверное, боги сошли с ума». Там люди разных культур и разного уровня знания местных реалий пытаются проинтерпретировать одни и те же события в своей системе понятий.
Система понятий и восприятие тоже близко связаны. На эту тему есть много прекрасных литературных произведений. Но и в повседневности жизни мы встречаемся с этим на каждом шагу. В тарелке с едой, следах на снегу, шахматных фигурахна доске, расписании поездов на вокзале для одного ничего интересного, для другого повод для размышлений или драмма жизни. Потому что он видит там то, что не видит другой. А это значит, он владеет понятиями, которыми другой не владеет.
Таким образом мы приходим к метальным моделям как к мостику между нашими внутренними понятиями и реальным или вымышленным миром, каковым является, в частности, мир программ.
Есть ли «платоновы фигуры» в программировании? Что это? Функция, цикл, стрим, модуль?
Очень интересная тема, по поводу которой наверняка существует много мнений.
Действительно интересно, упомянутый Вами фильм прекрасно помню. Буду признателен, если поясните как именно Вы понимаете процесс интерпретации.
Из упомянутых понятий, именно интерпретация возможно является ключевым для понимания всего остального, для разнообразия предложу Вам другой пример - Великая теорема Ферма, условия формулируются просто, сама формула всего несколько байтов записи, но одни только достаточно серьезные печатные работы по этой теме, вероятно потянут на много тонн публикаций. В чем дело, почему данная формула допускает такую интересную интерпретацию, а многие другие нет?
> Есть ли «платоновы фигуры» в программировании? Что это? Функция, цикл, стрим, модуль?
Возможно интереснее говорить о формальной грамматике (например грамматике Вейнгаардена), или даже о машине Тюринга как кандидате на эту роль
Буду признателен, если поясните как именно Вы понимаете процесс интерпретации.
Бушмены нашли пустую бутылку, в своей системе понятий построили непротиворечивую теорию о том, что это, и что с этим делать. И сделали. Главный герой унёс бытылку на край света и выбросил её за край.
С точки зрения белого человека это было выглядело наивно.
А вот в случае со носорогом, который тушиит костры, их мир понятий показал себя куда более «зрелым», чем мир понятий не верящих в его наличие белых людей.
Интересный момент интерпретации. У Стивенсона есть отличное произведение "Анафем", там упоминаются некие "булкианцы" ("философский орден"), которые рассуждают примерно так: есть паук, летучая мышь и кто-то там еще с разной системой восприятия, которая неполна, и они не могут воспринять мир полностью, в итоге им приходится объединиться, т.е. научиться обмениваться информацией, чтобы избежать неких ловушек. Суть в том, что восприятие не дает представления о мире, как он есть. А нейросеть - это именно восприятие, т.к. это выработка некой реакции на сигналы с сенсоров в соответствии с информацией обучающей выборки, где классификация ложится на сигнал (или сигнал на классификацию).
А вообще, в механизмах распознавания лиц, имхо, нейросетей пока не особо есть. Там отдельный алгоритм ищет лицо на картинке, отдельный ищет в нем базовые координаты, потом уже их взаимное расположение возвращает некие значения, которые уже ищутся в базе данных, что позволяет найти "морду лица" в миллиарде элементов за досекундное время.
Возможно, но вроде как основная мвсль была в том, что тысячелетники так или иначе научились отбирать то повествование, которое их устратвало. Типа воздействовали на Гилейный поток или как у них там этот информационный перенос из Гилейн-теорического мира в текущее повествование назывался. Так что сказать, что некий идеал транслировался в "железо" - нет, лишь на уровне той самой интерпретации идеального объекта в несовершенную форму "в граните".
А так - да, все дороги ведут в Рим)))
Интересные мысли, но мне тоже попытка перекинуть мостик между платонизмом и машинным обучением кажется натянутой. Это явления разных порядков, и связь довольно условная.
Платонизм -- это фундаментальная философская теория о том, что свойства вещей делятся на сущностные и случайные. Винт для вертолёта сущностный атрибут, а цвет случайный. Невозможность нарисовать "идеальный круг" -- это менее интересный вывод, т.к. круг сам по себе является абстракцией, и очевидно, что наш мир не состоит из абстракций. Насколько эта теория верна -- вопрос дискуссионный, но к нашему разговору не относящийся. Важно заметить, что Платон не обсуждает, какие именно атрибуты являются сущностными, и как понять, что на картинке скорее котёнок или скорее щенок.
Стандартным применением платонизма в программировании можно считать ООП, где классы -- это идеи/концепции, а объекты -- их конкретные воплощения. У ООП при этом нет задачи адекватно отображать реальность; здесь цель -- создание некоего виртуального мира, и как инструмент моделирования платонизм более-менее работает.
Машинное обучение -- это инструмент создания системы правил для членения объектов на классы. От Платона тут разве что сама идея о наличии классов и вариативности объектов одного и того же класса. Способ же, которым мы проводим разграничения между классами -- это просто наше волевое решение, которое довольно косвенно относится к устройству мира.
Так, можно определить, что "цифра 1" -- это императивно детектируемая вертикальная черта пикселей в прямоугольнике 8x16. А можно определить, что это показатель similarity 70% и выше на выходе из нейросети, обученной на каких-то примерах. И то, и другое -- наши способы задать систему правил. В первом случае прямолинейно, а во втором косвенно, путём указания исходного датасета и процедуры обучения. Я не вижу тут особенных отличий.
мне тоже попытка перекинуть мостик между платонизмом и машинным обучением кажется натянутой. Это явления разных порядков, и связь довольно условная.
Мне кажется, автор не приравнивает их и не сравнивает, а показывает проявление общего философского принципа в конкретном явлении.
круг сам по себе является абстракцией, и очевидно, что наш мир не состоит из абстракций
На самом деле, это совсем неочевидно. Хотя бы и потому, что само понятие существования неочевидно. С другой стороны, что даже если мир состоит из абстракций, мы это использовать на практике вероятно никак не сможем.
В материализме всё наоборот - это окружающий мир "идеал", наш мозг и построенные нами устройства (пока?) не способны отобразить его во всех деталях. Нам приходится выкидывать массу данных на помойку, чтобы оставшийся "джипег" как-то поместился в устройство обработки и при этом всё ещё был на что-то похож. И вся наша проблема - как выкинуть достаточно много, чтобы уже поместилось, но не настолько много, чтобы уже не работало.
Наш мозг состоит из огромного количества нейросетей, работающих с неполной информацией именно индуктивным методом. Другое дело, что все эти нейросети объединены гипервизором, собирающим эти вероятностные данные в общую картину мира. Если это выглядит как утка, плавает как утка и крякает как утка, значит это утка. Каждая из этих абстракций, сама строится из ряда других, простейших образов: крылья, перья, клюв, две ноги. Собирая конечный результат из ряда вероятностных предположений, мы в конечном итоге, получаем высокую точность распознавания.
Можно привести ещё пример, рукописное слово шиншилла. Машинное распознавание текста строится из разбивки на патерны букв, каждая из которых распознаётся с низкой долей вероятности. В мозгу проходит, как минимум, два этапа, сначала строится матрица вероятности соотношения изображения и букв, потом идёт анализ всего слова целиком, на конечном этапе идёт контекстное сопоставление. В результате, на выходе имеем более высокую вероятность правильного распознавания.
Куда сложнее может быть с базовыми императивами, стремление к познанию мира, жажда жизни и размножению.
Неоплатонизм и информатика