Comments 11
«Лили – лебедь. Лили белая. Грег – лебедь. Какой цвет Грега?»
Правильный ответ — мы не знаем. Белизна может как быть свойством всех «лебедей», может быть привязанной к другим свойствам «лебедя» (например, полу — не зря же в задаче явно женское и явно мужское имя), так и вовсе не иметь никакого отношения к лебедям.
Было бы хорошо, если бы эти сети могли строить себя сами
/sarcasm/
Видимо правы те, кто считает, что лень двигатель прогресса :-)
Было бы хорошо, если бы эти сети могли строить себя сами
Это главная функция «живого» мозга и его отличие от искусственных нейро-сетей. В общем, в ней смысл опубликованной новости.
Видимо правы те, кто считает, что лень двигатель прогресса
Нейробиологи утверждают, что энергосбережение — другая главная функция «живого» мозга, поэтому он по своей природе «ленив». Но эта леность спринтерская: нужно ударно поработать непродолжительное время, чтобы после долго отдыхать.
Если человек с рождения не разу не будет видеть полей и цветов, то он тоже не сможет понять, что изображено на картинке, тут нет проблемы в нейронной сети тут проблема в объемах данных скормленой ей.
Есть весьма хорошее подтверждение этому в виде абстрактного рисунука где обнимаются голые мужчина и женщина и дети не видевшие голых мужских и женских тел просто видят на картинке дельфионов, так как у них в памяти нет образов голых тел.
Что бы нейронная сеть обучалась как человек и получала не меньший массив данных чем человек она грубо говоря много лет должна «жить» в среде людей и иметь похожие органы воприятия мира, как минимум одним манипулятор имитирующим руку, камеру и микрофон, что бы научиться распознавать расстояние на основании анализа изображения и правильно понимать функции и значение объектов и видить как физически объекты взаимодействуют между собой.
Сейчас изображение для нейросети это просто набор пикселей, а должно быть распознавание объекта и создание виртуальной 3D сцены и модели объектов с определением их физических свойств.
Если показать человеку картинку где стоит красный холодильник а рядом на полу синяя ваза и спросить его, «что будет если красный объект наклонить на 45 градусов в сторону синего?», человек ответит, что холодильник упадет и разобъет вазу, ниодна нейросеть не ответит на этот вопрос так как она не понимает изображения и объектов на ней.
Вообще, любопытный подход, но вопрос, а может ли нейросеть потом строить связи между N схожими объектами, если может построить связь между двумя? Т.е. доступна ли будет ей индукция?
IBM учит ИИ вести себя как человеческий мозг