Comments 72
>умеют ли методы ИИ что-нибудь такое, что нельзя сделать детерминированными алгоритмами
У меня никогда не возникало такого вопроса. То что не могут — давно доказано и вполне очевидно. Меня интересовал класс задач, в которых из множества возможных решений, именно решение с помощью ИИ даст какое-то преимущество.
>множество методов так называемого ИИ являются не более чем развитием разделов математики
Об этом я тоже писал. Обычную математику стали относить к ИИ, потому что ИИ стал использовать методы обычной математики. Ну не маразм ли?
> все, обычно относимое к термину «ИИ», пытается имитационно или логически решить задачу подражания интеллекту человека
Именно так. Но подражание интеллекту — не есть интеллект. Потому я и говорю что термин «Искусственный интеллект» — не отражает сути, а просто красиво звучит.
> задача, для которой не существует алгоритмического решения
Задача для которой не существует алгоритмического решения — не решаема в принципе. Не будем дальше разводить холивар, у нас с вами разное понятие алгоритма.
>или оно неприменимо по причинам вычислительной сложности
Я утверждал что нет такой задачи в которой ИИ даст меньшую сложность. Вы утверждали что есть. Но вся проблема в том, что ни опровергнуть, ни доказать ни одно из этих утверждений — невозможно. Я решу вашу задачу — вы всегда придумаете новую. Я не решу вашу задачу — это не докажет что ее невозможно решить.
У меня никогда не возникало такого вопроса. То что не могут — давно доказано и вполне очевидно. Меня интересовал класс задач, в которых из множества возможных решений, именно решение с помощью ИИ даст какое-то преимущество.
>множество методов так называемого ИИ являются не более чем развитием разделов математики
Об этом я тоже писал. Обычную математику стали относить к ИИ, потому что ИИ стал использовать методы обычной математики. Ну не маразм ли?
> все, обычно относимое к термину «ИИ», пытается имитационно или логически решить задачу подражания интеллекту человека
Именно так. Но подражание интеллекту — не есть интеллект. Потому я и говорю что термин «Искусственный интеллект» — не отражает сути, а просто красиво звучит.
> задача, для которой не существует алгоритмического решения
Задача для которой не существует алгоритмического решения — не решаема в принципе. Не будем дальше разводить холивар, у нас с вами разное понятие алгоритма.
>или оно неприменимо по причинам вычислительной сложности
Я утверждал что нет такой задачи в которой ИИ даст меньшую сложность. Вы утверждали что есть. Но вся проблема в том, что ни опровергнуть, ни доказать ни одно из этих утверждений — невозможно. Я решу вашу задачу — вы всегда придумаете новую. Я не решу вашу задачу — это не докажет что ее невозможно решить.
Случайно запостил не дописав
>Нам хотелось получить машину, которая умеет думать…
Я писал что я не против исследований в области ИИ. Я против использования неэффективных подходов в решении проблем.
>то, что мы хотели видеть, стало унылыми матмоделями и довольно неизящными алгоритмами
Унылость и «неизящность» — субъективные понятия. Для меня унылыми и неизящными являются нейронные сети. Для вас — матмодели и алгоритмы. Это не предмет обсуждения.
>Если вы защищаете диссертацию…
>Вопрос этот относится к абсолютно «неберущимся».
Вопрос этот относится к тем, где можно лить сколько угодно воды, чем многие пользуются.
>Сети часто просто запоминают примеры, а не учатся закономерностям
Именно так. Это я и пытаюсь объяснить. Это же очевидно. Для «обучения» сеть не получает «знания» она получает «факты», притом в ограниченном количестве. Невозможно из одних только фактов, получить знания. Чтобы из фактов получить знания — необходимо обработать весь диапазон возможных фактов, т.е. нужно сформировать бесконечность фактов, и бесконечное хранилище этих фактов.
Сколько бы вы не подавали нейронной сети примеров произведений чисел, она никогда не будет обладать «знанием» того что такое произведение. Невозможно на основании обучения сети по этим примерам вывести алгоритм умножения. А обычная программа, в которой
описан алгоритм умножения — обладает именно «знанием». Но, естественно, это знание туда заложил человек, программа не получила его сама.
>Это – элемент интеллекта.
Я так не считаю. У нас опять-таки разные представления об интеллекте. Пусть каждый останется при своем мнении, спор не имеет смысла.
>Нам хотелось получить машину, которая умеет думать…
Я писал что я не против исследований в области ИИ. Я против использования неэффективных подходов в решении проблем.
>то, что мы хотели видеть, стало унылыми матмоделями и довольно неизящными алгоритмами
Унылость и «неизящность» — субъективные понятия. Для меня унылыми и неизящными являются нейронные сети. Для вас — матмодели и алгоритмы. Это не предмет обсуждения.
>Если вы защищаете диссертацию…
>Вопрос этот относится к абсолютно «неберущимся».
Вопрос этот относится к тем, где можно лить сколько угодно воды, чем многие пользуются.
>Сети часто просто запоминают примеры, а не учатся закономерностям
Именно так. Это я и пытаюсь объяснить. Это же очевидно. Для «обучения» сеть не получает «знания» она получает «факты», притом в ограниченном количестве. Невозможно из одних только фактов, получить знания. Чтобы из фактов получить знания — необходимо обработать весь диапазон возможных фактов, т.е. нужно сформировать бесконечность фактов, и бесконечное хранилище этих фактов.
Сколько бы вы не подавали нейронной сети примеров произведений чисел, она никогда не будет обладать «знанием» того что такое произведение. Невозможно на основании обучения сети по этим примерам вывести алгоритм умножения. А обычная программа, в которой
описан алгоритм умножения — обладает именно «знанием». Но, естественно, это знание туда заложил человек, программа не получила его сама.
>Это – элемент интеллекта.
Я так не считаю. У нас опять-таки разные представления об интеллекте. Пусть каждый останется при своем мнении, спор не имеет смысла.
1. Острая боль в груди. Скорая помощь доставляет больного в приемный покой, где дежурный врач должен поставить диагноз и определить, действительно ли это инфаркт миокарда. Опыт показывает, что доля пациентов, перенесших инфаркт среди поступивших с аналогичными симптомами, невеликa. Точных методов диагностики, тем не менее, до сих пор нет. Электрокардиограмма иногда не содержит явных признаков недуга. А сколько всего параметров состояния больного могут так или иначе помочь поcтавить в данном случае правильный диагноз? Более сорока. Может ли врач в приемном покое быстро проанализировать все эти показатели вместе с взаимосвязями, чтобы принять решение о направлении больного в кардиологическое отделение? В какой-то мере эту задачу помогают решать нейросетевые технологии.
Статистика такова: врач правильно диагностирует инфаркт миокарда у 88% больных и ошибочно ставит этот диагноз в 29% случаев. Ложных тревог (гипердиагностики) чересчур много. История применения различных методов обработки данных для повышения качества диагностики насчитывает десятилетия, однако лучший из них помог сократить число случаев гипердиагностики лишь на 3%.
В 1990 году Вильям Бакст из Калифорнийского университета в Сан-Диего использовал нейронную сеть — многослойный персептрон — для распознавания инфаркта миокарда у пациентов, поступающих в приемный покой с острой болью в груди. Его целью было создание инструмента, способного помочь врачам, которые не в силах справиться с потоком данных, характеризующих состояние поступившего больного. Другой целью может быть совершенствование диагностики. Свою задачу исследователь усложнил, поскольку анализировал данные только тех пациентов, кого уже направили в кардиологическое отделение. Бакст использовал лишь 20 параметров, среди которых были возраст, пол, локализация боли, реакция на нитроглицерин, тошнота и рвота, потение, обмороки, частота дыхания, учащенность сердцебиения, предыдущие инфаркты, диабет, гипертония, вздутие шейной вены, ряд особенностей ЭКГ и наличие значительных ишемических изменений.
Сеть продемонстрировала точность 92% при обнаружении инфаркта миокарда и дала только 4% случаев сигналов ложной тревоги, ошибочно подтверждая направление пациентов без инфаркта в кардиологическое отделение. Итак, налицо факт успешного применения искусственных нейронных сетей в диагностике заболевания.
2. Обнаружение опухоли осуществляется в ходе первичного рентгенографического анализа молочной железы (маммографии) и последующего анализа кусочка ткани новообразования (биопсии). Несмотря на существование общих правил дифференцирования доброкачественных и злокачественных новообразований, по данным маммографии, только от 10 до 20% результатов последующей хирургической биопсии действительно подтверждают наличие рака молочной железы. Опять мы имеем дело со случаем крайне низкой специфичности метода.
Исследователи из университета Дьюка обучили нейронную сеть распознавать маммограммы злокачественной ткани на основе восьми особенностей, с которыми обычно имеют дело радиологи. Оказалось, что сеть способна решать поставленную задачу с чувствительностью около 100% и специфичностью 59% (сравните с 10-20% у радиологов). Сколько женщин с доброкачественными опухолями можно не подвергать стрессу, связанному с проведением биопсии, если использовать эту нейронную сеть! В клинике Майо (Миннесота) нейросеть анализировала результаты ультразвукового исследования молочной железы и обеспечила специфичность 40%, в то время как для тех же женщин специфичность заключения радиологов оказалась нулевой.
Решите алгоримически лучше, помогите людям.
Статистика такова: врач правильно диагностирует инфаркт миокарда у 88% больных и ошибочно ставит этот диагноз в 29% случаев. Ложных тревог (гипердиагностики) чересчур много. История применения различных методов обработки данных для повышения качества диагностики насчитывает десятилетия, однако лучший из них помог сократить число случаев гипердиагностики лишь на 3%.
В 1990 году Вильям Бакст из Калифорнийского университета в Сан-Диего использовал нейронную сеть — многослойный персептрон — для распознавания инфаркта миокарда у пациентов, поступающих в приемный покой с острой болью в груди. Его целью было создание инструмента, способного помочь врачам, которые не в силах справиться с потоком данных, характеризующих состояние поступившего больного. Другой целью может быть совершенствование диагностики. Свою задачу исследователь усложнил, поскольку анализировал данные только тех пациентов, кого уже направили в кардиологическое отделение. Бакст использовал лишь 20 параметров, среди которых были возраст, пол, локализация боли, реакция на нитроглицерин, тошнота и рвота, потение, обмороки, частота дыхания, учащенность сердцебиения, предыдущие инфаркты, диабет, гипертония, вздутие шейной вены, ряд особенностей ЭКГ и наличие значительных ишемических изменений.
Сеть продемонстрировала точность 92% при обнаружении инфаркта миокарда и дала только 4% случаев сигналов ложной тревоги, ошибочно подтверждая направление пациентов без инфаркта в кардиологическое отделение. Итак, налицо факт успешного применения искусственных нейронных сетей в диагностике заболевания.
2. Обнаружение опухоли осуществляется в ходе первичного рентгенографического анализа молочной железы (маммографии) и последующего анализа кусочка ткани новообразования (биопсии). Несмотря на существование общих правил дифференцирования доброкачественных и злокачественных новообразований, по данным маммографии, только от 10 до 20% результатов последующей хирургической биопсии действительно подтверждают наличие рака молочной железы. Опять мы имеем дело со случаем крайне низкой специфичности метода.
Исследователи из университета Дьюка обучили нейронную сеть распознавать маммограммы злокачественной ткани на основе восьми особенностей, с которыми обычно имеют дело радиологи. Оказалось, что сеть способна решать поставленную задачу с чувствительностью около 100% и специфичностью 59% (сравните с 10-20% у радиологов). Сколько женщин с доброкачественными опухолями можно не подвергать стрессу, связанному с проведением биопсии, если использовать эту нейронную сеть! В клинике Майо (Миннесота) нейросеть анализировала результаты ультразвукового исследования молочной железы и обеспечила специфичность 40%, в то время как для тех же женщин специфичность заключения радиологов оказалась нулевой.
Решите алгоримически лучше, помогите людям.
Поразительная способность читать комментарии по диагонали. Специально для вас повторю в сотый раз: «Я решу вашу задачу — вы всегда придумаете новую. Я не решу вашу задачу — это не докажет что ее невозможно решить.»
Спор не имеет смысла. Вы не можете доказать, что существует класс задач, для которых только НС эффективны. Я не могу доказать обратное. К чему весь этот спор? Судя по вашим «аргументам», у меня возникли сомнения, что у вас есть хоть какой-то опыт работы в этой области. И у меня его нет. В итоге два человека спорят о том, чего оба не знают. Очень продуктивно.
Ну привели вы мне пример где НС дала результат, и что с того? Я в каждом втором комментарии пишу что я не отрицаю что НС дают результаты. А в прошлой теме человек, который в этой области 5 лет работал, писал что в НС практически всегда приходилось заменять на обычное алгоритмическое решение. Ни то, ни другое не является ни доказательством, ни опровержением моих или ваших утверждений.
Я уже сравнивал переход к НС, с переходом к ЯП с высоким уровнем абстракции.
Возьмем к примеру ребенка, который умеет «программировать» только на Visual Basic. Какие-то задачи он может решить на VB, какие-то — не может. Значит ли это что все задачи к-е ребенок решил, стоит решать только на VB, и именно VB будет наилучшим выбором? Очевидно, что нет. Вполне возможно что взрослый решит такие же задачи на другом языке более эффективно. А может и не решит. Так вот до тех пор, пока вы не докажете, что какой-то класс задач наиболее эффективно решается именно на VB — я буду считать VB быдлокодерским языком.
Мне не интересно общаться с вами далее на эту тему. Отмечу только одно забавное несоответствие в ваших словах. Сначала нейронщики говорят что пытаются частично сымитировать мозг человека. А потом в примере оказывается что НС решила задачу, которая человеку не под силу. Вы уж определитесь, чем вы занимаетесь.
Спор не имеет смысла. Вы не можете доказать, что существует класс задач, для которых только НС эффективны. Я не могу доказать обратное. К чему весь этот спор? Судя по вашим «аргументам», у меня возникли сомнения, что у вас есть хоть какой-то опыт работы в этой области. И у меня его нет. В итоге два человека спорят о том, чего оба не знают. Очень продуктивно.
Ну привели вы мне пример где НС дала результат, и что с того? Я в каждом втором комментарии пишу что я не отрицаю что НС дают результаты. А в прошлой теме человек, который в этой области 5 лет работал, писал что в НС практически всегда приходилось заменять на обычное алгоритмическое решение. Ни то, ни другое не является ни доказательством, ни опровержением моих или ваших утверждений.
Я уже сравнивал переход к НС, с переходом к ЯП с высоким уровнем абстракции.
Возьмем к примеру ребенка, который умеет «программировать» только на Visual Basic. Какие-то задачи он может решить на VB, какие-то — не может. Значит ли это что все задачи к-е ребенок решил, стоит решать только на VB, и именно VB будет наилучшим выбором? Очевидно, что нет. Вполне возможно что взрослый решит такие же задачи на другом языке более эффективно. А может и не решит. Так вот до тех пор, пока вы не докажете, что какой-то класс задач наиболее эффективно решается именно на VB — я буду считать VB быдлокодерским языком.
Мне не интересно общаться с вами далее на эту тему. Отмечу только одно забавное несоответствие в ваших словах. Сначала нейронщики говорят что пытаются частично сымитировать мозг человека. А потом в примере оказывается что НС решила задачу, которая человеку не под силу. Вы уж определитесь, чем вы занимаетесь.
> Задача для которой не существует алгоритмического решения — не решаема в принципе.
Задача нахождения корней общего квадратного уравнения, вы будете смеяться, алгоритмически неразрешима. Как быть? Она не решаема теперь?
Задача нахождения корней общего квадратного уравнения, вы будете смеяться, алгоритмически неразрешима. Как быть? Она не решаема теперь?
Не решаема — и что? Кому от этого холодно или горячо? Вообще есть много теоретически неразрешимых задач, но у них есть важная особенность: стоит их перенести в «реальный мир» (где данные задаются с некоторой погрешностью, а их объёмы всегда конечны) — и они становятся разрешимы (как и в случае с «проблемой остановки машины Тьюринга»)! Так что они имеют мало отношения к практическим разговорам об ИИ. Теоретические же разговоры в стиле «сколько ангелов могут уместиться на кончике иглы» можно вести вечно.
— Ты в баню?
— Нет, я в баню.
— А… А я думал ты в баню…
Ну и я о чем? О том же — человек пишет, что если задача алгоритмически не решается, то она вообще не решается. Тогда как есть пример задачи, которая алгоритмически не решается, но решается :)
— Нет, я в баню.
— А… А я думал ты в баню…
Ну и я о чем? О том же — человек пишет, что если задача алгоритмически не решается, то она вообще не решается. Тогда как есть пример задачи, которая алгоритмически не решается, но решается :)
друзья, оставьте вы этого TimTowdy в покое
у человека понос в голове
у человека понос в голове
Есть две задачи:
1. Теоретическая и никого практически не затрагивающая — неразрешимая алгоритмически и неразрешимая в принципе.
2. Практически необходимая и решаемая — алгоритмически, конечно же, разрешимая.
По поводу первой задачи можно долго спорить — но это будет религиозный спор, мало кого затрагивающий, вторая же задача утверждения задача для которой не существует алгоритмического решения — не решаема в принципе не опровергает и тот факт что вторая задача суть модификация первой мало что меняет. В конце концов возможность теоретически превратить «математический арбуз» в два «математических арбуза» на нашей практической жизнедеятельности никак не сказывается и вопрос «а сколько будут весить эти два арбуза если исходный весил 10кг» никто всеръёз не обсуждает…
1. Теоретическая и никого практически не затрагивающая — неразрешимая алгоритмически и неразрешимая в принципе.
2. Практически необходимая и решаемая — алгоритмически, конечно же, разрешимая.
По поводу первой задачи можно долго спорить — но это будет религиозный спор, мало кого затрагивающий, вторая же задача утверждения задача для которой не существует алгоритмического решения — не решаема в принципе не опровергает и тот факт что вторая задача суть модификация первой мало что меняет. В конце концов возможность теоретически превратить «математический арбуз» в два «математических арбуза» на нашей практической жизнедеятельности никак не сказывается и вопрос «а сколько будут весить эти два арбуза если исходный весил 10кг» никто всеръёз не обсуждает…
Я ждал продолжения холивара.
Запасся попкорном…
Запасся попкорном…
В дополнение: ваш спор мнекажется бессмысленным и его основная мотивация «доказать», а не рассказать. Так стоит ли такой Париж мессы?
UFO just landed and posted this here
Мне? Не нужны вовсе…
Я уже принял к сведению мнения обеих сторон в прошлых двух постах, прошелся по ссылкам и узнал много интересного.
От этого поста создается впечатление, извините, будто на ринг выходят голые девушки с табличкой «Раунд 3». Может хватит?
Я уже принял к сведению мнения обеих сторон в прошлых двух постах, прошелся по ссылкам и узнал много интересного.
От этого поста создается впечатление, извините, будто на ринг выходят голые девушки с табличкой «Раунд 3». Может хватит?
Я давно прошу прекратить этот спор. Но кто-то не может успокоиться.
Если бы мои аргументы были наивны и глупы — никто бы не создавал новые темы, было бы очевидно что я неправ.
Но нейронщикам обидно, что я, обладая минимальными познаниями в этой области ИИ, привожу какие-то аргументы, и некоторые люди с ними соглашаются. Возможно это происходит потому что я прав. А возможно я ошибаюсь, но нейронщики на хабре сами «не в теме», и не могут опровергнуть очевидные, для знающего человека, глупости. В любом случае это говорит не в их пользу.
Если бы мои аргументы были наивны и глупы — никто бы не создавал новые темы, было бы очевидно что я неправ.
Но нейронщикам обидно, что я, обладая минимальными познаниями в этой области ИИ, привожу какие-то аргументы, и некоторые люди с ними соглашаются. Возможно это происходит потому что я прав. А возможно я ошибаюсь, но нейронщики на хабре сами «не в теме», и не могут опровергнуть очевидные, для знающего человека, глупости. В любом случае это говорит не в их пользу.
UFO just landed and posted this here
Интересная точка зрения.
И правда, смотря что считать машиной. А с точки зрения относительности всего и вся, машиной можно считать все что угодно, в том числе человека.
Хотя, я думаю, речь тут все-таки, в этих топиках, ведется про искусственно-созданные системы.
И правда, смотря что считать машиной. А с точки зрения относительности всего и вся, машиной можно считать все что угодно, в том числе человека.
Хотя, я думаю, речь тут все-таки, в этих топиках, ведется про искусственно-созданные системы.
Тут можно сильно удариться в философию. Если рассматривать человека, как чисто материальную систему — грубо говоря, набор атомов, расположенных в определенной последовательности — значит рано или поздно можно будет построить точно такой же (или похожий) набор механическим путем. Если же считать, что человек — существо духовное, и мыслить может в первую очередь из-за этого — то увы и ах. Останемся мы с вами венцом эволюции в одиночестве, без кремниевых друзей.
Не потрудились бы вы объяснить, какой смысл в данном случае вы вкладываете в слово «духовность»?
Я, например, понимаю ее как высокоуровневое свойство достаточно развитого и обогащенного социальным опытом мозга, который на низком уровне, тем не менее, состоит из таких же атомов, что и окружающий мир. Причем сначала появилось какое-то мышление, а затем уже мыслящие существа развили у себя в обществе такое понятие, как духовность. Ежели кто воспринимает «духовность» как некую «фундаментальную альтернативу атомам» из «тонкой материи», то это называется идеализм, тянется подобное мировоззрение как минимум от Платона, холивару реалистов с идеалистами почти 3000 лет и продолжать подобный псевдофилософский спор не вижу никакого смысла.
А вот что действительно интересует, так это роль вышеупомянутого социального опыта в интеллектуальной мощности. Насколько значим фактор «неявного обучения» (метаобучения), то есть получаемых из опыта обитания в конкретной среде трудноформализуемых знаний, в способности решать те или иные интеллектуальные задачи?
Я, например, понимаю ее как высокоуровневое свойство достаточно развитого и обогащенного социальным опытом мозга, который на низком уровне, тем не менее, состоит из таких же атомов, что и окружающий мир. Причем сначала появилось какое-то мышление, а затем уже мыслящие существа развили у себя в обществе такое понятие, как духовность. Ежели кто воспринимает «духовность» как некую «фундаментальную альтернативу атомам» из «тонкой материи», то это называется идеализм, тянется подобное мировоззрение как минимум от Платона, холивару реалистов с идеалистами почти 3000 лет и продолжать подобный псевдофилософский спор не вижу никакого смысла.
А вот что действительно интересует, так это роль вышеупомянутого социального опыта в интеллектуальной мощности. Насколько значим фактор «неявного обучения» (метаобучения), то есть получаемых из опыта обитания в конкретной среде трудноформализуемых знаний, в способности решать те или иные интеллектуальные задачи?
Собственно говоря, именно тот, «платоновский» идеализм я и имел ввиду. И мысль, собственно говоря, была именно в том, что поскольку этот холивар за 3000 лет не решился, то полагать что решим его мы с вами сегодня (или наши внуки через 50 лет) — странновато. И технический прогресс тут не при чем. А значит мысли «у нас всё получиться, надо просто технику подтянуть и больше стараться — наивны». Вот.
> Если вы защищаете диссертацию со словом «интеллектуальный», то члены совета, как правило, попросят вас указать то место в системе, которое является интеллектуальным, и доказать ПОЧЕМУ оно является таковым.
Обычно все вопросы заканчиваются после фразы: «Да, вот это место, оно отвечает за ввод данных.»
Обычно все вопросы заканчиваются после фразы: «Да, вот это место, оно отвечает за ввод данных.»
nadoelo odni i teje temi… Vse pro odno i toje s raznih storon.
Daesh novoe!
Daesh novoe!
Уже заканчиваю :)
>Идея проста. Обучим машину мыслить как человека…
Пока есть только предположение что мозг человека работает как НС. Сначала нужно как минимум доказать это, а потом уже делать «машину которая мыслит как человек». Пока вы можете сделать машину которая «может быть, мыслит как челвоек». Стоит ли вкладывать кучу денег в то, что на выходе дает «может быть»? Может сначала стоит вложить деньги в доказательство того, «может» или «не может» быть? Но доказать на порядок сложнее, а деньги хочется тратить уже сейчас.
>машина делает НОВЫЕ выводы, которым ее никто не учил.
Ваша машина не делает выводы. Выводы можно делать только на основании знаний. НС получает только факты. Когда к НС хотят добавить знания — пишут обычный алгоритм, описывающий это знание. И как уже писали, в большинстве «интеллектуальных систем» основой становится именно этот алгоритм, а не НС.
>И даже если мы идем не туда, кто знает…
Даже если вы идете туда. Сначала докажите что ваш путь — верный, а потом обещайте золотые горы. А пока происходит наоборот.
>Идея проста. Обучим машину мыслить как человека…
Пока есть только предположение что мозг человека работает как НС. Сначала нужно как минимум доказать это, а потом уже делать «машину которая мыслит как человек». Пока вы можете сделать машину которая «может быть, мыслит как челвоек». Стоит ли вкладывать кучу денег в то, что на выходе дает «может быть»? Может сначала стоит вложить деньги в доказательство того, «может» или «не может» быть? Но доказать на порядок сложнее, а деньги хочется тратить уже сейчас.
>машина делает НОВЫЕ выводы, которым ее никто не учил.
Ваша машина не делает выводы. Выводы можно делать только на основании знаний. НС получает только факты. Когда к НС хотят добавить знания — пишут обычный алгоритм, описывающий это знание. И как уже писали, в большинстве «интеллектуальных систем» основой становится именно этот алгоритм, а не НС.
>И даже если мы идем не туда, кто знает…
Даже если вы идете туда. Сначала докажите что ваш путь — верный, а потом обещайте золотые горы. А пока происходит наоборот.
Докажите, докажите… Как докажите? Математикой? Если математически пока что никто не может формализовать мышление, то как на основе той же математики можно доказать, что данная программа мыслит?
Представьте гипотетическую ситуацию — вам предлагают аппаратно-программное решение и говорят, что оно может мыслить. Вам предлагают ознакомиться с диаграммами взаимодействия компонентов и прочей документацией. Вам предлагают протестировать систему — смоделировать на ней ситуацию и проследить за работой программы. Внимание, вопрос — что для вас будет доказательством того, что эта гипотетическая программа действительно может мыслить?
Представьте гипотетическую ситуацию — вам предлагают аппаратно-программное решение и говорят, что оно может мыслить. Вам предлагают ознакомиться с диаграммами взаимодействия компонентов и прочей документацией. Вам предлагают протестировать систему — смоделировать на ней ситуацию и проследить за работой программы. Внимание, вопрос — что для вас будет доказательством того, что эта гипотетическая программа действительно может мыслить?
Так уж в мире сложилось, что доказательства основываются на логике. До сих пор я знал только одну область которую невозможно логически обосновать — религия. Теперь знаю еще одну — нейронные сети. Не зря я говорил что у них много общего.
Насчет вашей гипотетической ситуации — все упирается в расплывчатый термин «мыслить». Под какие-то трактовки этого термина ваша машина подойдет, под какие-то — нет. В итоге мы опять обратимся в область, где очень ловко оперируют трактовками — религию.
Насчет вашей гипотетической ситуации — все упирается в расплывчатый термин «мыслить». Под какие-то трактовки этого термина ваша машина подойдет, под какие-то — нет. В итоге мы опять обратимся в область, где очень ловко оперируют трактовками — религию.
До сих пор я знал только одну область которую невозможно логически обосновать — религия.Ой как вас плохо учили в школе. Ай-ай-ай. А как же физика, химия, биология, медицина и прочие науки? Или вы до сих пор считаете что у мухи восемь ног (как «логически обосновал» Аристотель)? Современная наука началась с того, что люди осознали что одной логики для того, чтобы понять, как устроен мир — недостаточно. Нужны опыты. Которые (вот ведь незадача) никогда не могут теорию обосновать, а могут только опровергнуть. И с тех пор только одна вспомогательная область (математика) и основывается целиком и полностью на логике (да и то — аксиомы нужны, голая логика без аксиом ничего не стоит).
Если вы согласитесь с тем, что современная наука (не могущая толком ничего «логически обосновать») — это туфта и отрините её плоды (в частности компьютеры и интернет) — я буду счастлив. Так как вы пропадёте наконец с Хабра и прекратите его засорять своими бессмысленными трактатами…
Мыслить — вполне понятный и самодостаточный термин. То, что программа мыслит, означает, что в любой ситуации она будет думать, как человек — строить такие же цепочки рассуждений, ассоциаций и образов. Она (программа) будет делать все то, что относят к интеллектуальной деятельности (и кое что еще) так же, как человек.
Гипотетический автор подобной программы (его появление — это лишь вопрос времени) смог постичь этот загадочный процесс — процесс мышления. Смог реализовать его в виде гипотетической программы. Следовательно этот процесс можно описать математически. Т. е. можно вывести теорию мышления.
Вот я вас и спрашиваю, как можно доказать, что эта теория верна? Для строгого доказательства должна существовать некая общая теория мышления, с которой бы можно было сравнивать. Но этой теории нет и сравнивать не с чем. А, как известно, теория сама себя ни доказать, ни опровергнуть не может.
Гипотетический автор подобной программы (его появление — это лишь вопрос времени) смог постичь этот загадочный процесс — процесс мышления. Смог реализовать его в виде гипотетической программы. Следовательно этот процесс можно описать математически. Т. е. можно вывести теорию мышления.
Вот я вас и спрашиваю, как можно доказать, что эта теория верна? Для строгого доказательства должна существовать некая общая теория мышления, с которой бы можно было сравнивать. Но этой теории нет и сравнивать не с чем. А, как известно, теория сама себя ни доказать, ни опровергнуть не может.
Машина не может делать сверх того что заложил в неё человек (с) Ада Лавлейс.
Традиционно считают что существует два подхода к ИИ.
1.Биокибернетика — предпологает что мыслить может только органический мозг.
2.Модель чёрного ящика — не важно что мыслит, главное что мыслит.
Однако привидём сютуацию.
В комнате сидит человек который не знает китайского языка. Ему дали табличку с ероглифами и сказали: «Если видишь вот этот ероглиф отвечай вот этим».
Китаец чатиться с человеком который сидит в комнате, человек отвечает нужными ероглифами, китаец восклицает «Всё верно, оно мыслит!».
Но может ли этот человек обучиться китайскому языку?
Какой это подход первый или второй?
Мыслит ли человек который сидит в комнате?
ru.wikipedia.org/wiki/Китайская_комната
Вообще думаю что загвоздка в том что нам доконца не известно как устроен мозг человека, как только мы поймём это мы сможем сделать подобие его.
А ещё наука такая есть:
ru.wikipedia.org/wiki/Философия_искусственного_интеллекта
Традиционно считают что существует два подхода к ИИ.
1.Биокибернетика — предпологает что мыслить может только органический мозг.
2.Модель чёрного ящика — не важно что мыслит, главное что мыслит.
Однако привидём сютуацию.
В комнате сидит человек который не знает китайского языка. Ему дали табличку с ероглифами и сказали: «Если видишь вот этот ероглиф отвечай вот этим».
Китаец чатиться с человеком который сидит в комнате, человек отвечает нужными ероглифами, китаец восклицает «Всё верно, оно мыслит!».
Но может ли этот человек обучиться китайскому языку?
Какой это подход первый или второй?
Мыслит ли человек который сидит в комнате?
ru.wikipedia.org/wiki/Китайская_комната
Вообще думаю что загвоздка в том что нам доконца не известно как устроен мозг человека, как только мы поймём это мы сможем сделать подобие его.
А ещё наука такая есть:
ru.wikipedia.org/wiki/Философия_искусственного_интеллекта
«Полеты на машинах, которые тяжелее воздуха, невозможны». Лорд Кельвин, британский математик и физик, председатель Британского королевского общества, 1895 г.
«Самолеты – это довольно интересные игрушки, однако для вооруженных сил они не представляют никакого интереса». Фердинанд Фош, маршал Франции, член Французской академии, 1904 г.
«У радио нет будущего». Лорд Кельвин, британский математик и физик, председатель Британского королевского общества, 1897 г.
Исследования в области ядерных технологий – это одна из крупнейших ошибок, допущенных человечеством. Ядерную бомбу создать не удастся. Это я вам говорю как эксперт». Американский адмирал Уильям Лехи, 1944 г.
«Я думаю, что на мировом рынке найдется место, возможно, для пяти компьютеров». Томас Уотсон, глава IBM, 1943 г.
«Нет никаких причин, по которым кто-либо хотел бы иметь компьютер у себя дома». Кен Ольсон, основатель, президент и председатель правления корпорации Digital Equipment, 1977 г.
Еще не устали от своего скептицизма?
«Самолеты – это довольно интересные игрушки, однако для вооруженных сил они не представляют никакого интереса». Фердинанд Фош, маршал Франции, член Французской академии, 1904 г.
«У радио нет будущего». Лорд Кельвин, британский математик и физик, председатель Британского королевского общества, 1897 г.
Исследования в области ядерных технологий – это одна из крупнейших ошибок, допущенных человечеством. Ядерную бомбу создать не удастся. Это я вам говорю как эксперт». Американский адмирал Уильям Лехи, 1944 г.
«Я думаю, что на мировом рынке найдется место, возможно, для пяти компьютеров». Томас Уотсон, глава IBM, 1943 г.
«Нет никаких причин, по которым кто-либо хотел бы иметь компьютер у себя дома». Кен Ольсон, основатель, президент и председатель правления корпорации Digital Equipment, 1977 г.
Еще не устали от своего скептицизма?
Очень часто в качестве оправдания своего оптимизма приводят именно этот список.
Проблема в том что на любой подобный список, можно привести в 10 раз больший список столь же глупых оптимистических высказываний.
Скептицизм имеет право на существование, хотя бы потому, что множество истинных высказываний конечно, а ложных — бесконечно.
Проблема в том что на любой подобный список, можно привести в 10 раз больший список столь же глупых оптимистических высказываний.
Скептицизм имеет право на существование, хотя бы потому, что множество истинных высказываний конечно, а ложных — бесконечно.
>… на любой подобный список, можно привести в 10 раз больший список столь же глупых оптимистических высказываний…
просто еще не все оптимистические высказывания сбылись :-)
просто еще не все оптимистические высказывания сбылись :-)
Каких высказываний? О пылесосе на ядерном топливе (ядерное топливо сегодня все-таки питает пылесос, но это проще делать удаленно:))? О летающих машинах и рюкзаках (как раз воплощаются в реальность, но кто реально копит на это деньги?). О еде в таблетках (мечта времен кухонного рабства и недоедания — индустрия готовой еды выбросила ее на свалку истории)? О космосе я могу привести множество скептических высказываний вплоть до 1950х годов, да и в 1960х отнюдь не все полагали, что мы в двух шагах от Марса.
В области того же ИИ фантазии почему-то ограничивались огромным говорящим по-человечески шкафом, который по одним представлениям можно было построить за 20 лет, по другим — и через 2000 лет он основывался на той же элементной базе первого-второго поколения. Дело в том, что сама идея о том, что машина может делать кое-что из того, что раньше делал только человеческий мозг (именно мозг), казалась настолько прорывной, что тянула за собой и предположение, что так же легко ей будут подвластны любые способности этого самого мозга (хотя как именно это будет реализовываться, мало кто понимал).
В области того же ИИ фантазии почему-то ограничивались огромным говорящим по-человечески шкафом, который по одним представлениям можно было построить за 20 лет, по другим — и через 2000 лет он основывался на той же элементной базе первого-второго поколения. Дело в том, что сама идея о том, что машина может делать кое-что из того, что раньше делал только человеческий мозг (именно мозг), казалась настолько прорывной, что тянула за собой и предположение, что так же легко ей будут подвластны любые способности этого самого мозга (хотя как именно это будет реализовываться, мало кто понимал).
> множество истинных высказываний конечно, а ложных — бесконечно.
ого
ого
Китайская комната — это такая мегатуфта, что даже говорить о ней не хочется. С тем же успехом можно спрашивать: «а знает ли китайский язык рис, который китаец ел на обед и без которого он не смог бы говорить по китайски». И ответ столько же очевиден: рис, разумеется, ничего про китайский язык не знает, как и человек в «китайской комнате». Мыслит (без всяких оговорок мыслит — это же очевидно) именно та самая табличка. А что ей для этого нужны какие-то дополнительные вещи (человек или компьютер) — так если китайца не кормить он тоже недолго мыслить будет!
одна лишь база данных не может мыслить.
Весовые коэффициенты в нейронной сети — тоже база данных, не более.
Еще раз повторюсь, тут основная проблема в нечеткой терминологии. Нейронщики придумали себе удобную трактовку термина «мыслить» — и на основании своей трактовки делают громкие заявления о «мыслящих машинах» и даже «мыслящих табличках».
Вон наверху очередной оптимист пишет: «мыслить — это думать как человек». Бесценное знание, несомненно. Правда он забыл упомянуть, что до сих пор никто не знает как же на самом деле «думает» человек.
Еще раз повторюсь, тут основная проблема в нечеткой терминологии. Нейронщики придумали себе удобную трактовку термина «мыслить» — и на основании своей трактовки делают громкие заявления о «мыслящих машинах» и даже «мыслящих табличках».
Вон наверху очередной оптимист пишет: «мыслить — это думать как человек». Бесценное знание, несомненно. Правда он забыл упомянуть, что до сих пор никто не знает как же на самом деле «думает» человек.
Пр. Павлов как то на бурные восторги атеистов «Вот де мол, Вы доказали отсутствие души!» ответил, что он много раз делал операции на мозге и никогда не видел там ума.
Интеллект, разум — это такие же абстракции как энтропия или мораль. Способ говорить о трудноописуемом другими средствами.
Что нейрокомпьютер во многих случаях уступает статистическим методам — факт. Его преимущество — универсальность.
По поводу физиологии и математических методов читайте например spkurdyumov.narod.ru/Cherna20.htm
где на основании нейросетевой архитектуры пытаются объяснить строение мозга.
В общем мне энтузиазм сторонников ИИ более по душе, чем ваша скептическая софистика. Может ли машина думать, так же не доказуемо, как и Мыслит ли человек или Существует ли мир вне наших ощущений.
Интеллект, разум — это такие же абстракции как энтропия или мораль. Способ говорить о трудноописуемом другими средствами.
Что нейрокомпьютер во многих случаях уступает статистическим методам — факт. Его преимущество — универсальность.
По поводу физиологии и математических методов читайте например spkurdyumov.narod.ru/Cherna20.htm
где на основании нейросетевой архитектуры пытаются объяснить строение мозга.
В общем мне энтузиазм сторонников ИИ более по душе, чем ваша скептическая софистика. Может ли машина думать, так же не доказуемо, как и Мыслит ли человек или Существует ли мир вне наших ощущений.
Спасибо за ссылки, когда-то читал очень похожую статью с критикой теста Тьюринга, но о Джоне Сёрле там не было ни слова.
Мой вариант ответов следующий. Человек в комнате не мыслит. При этом, человек может обучиться языку, и начать мыслить.
Нужно понимать, что важную роль в обучении человека будут играть не сами примеры(иероглифы), а знания, полученные человеком заранее. Т.е. комбинируя свои старые знания и готовые примеры человек выводит новое знание.
Если нейронной сети хоть миллион раз показать падающее яблоко — она никогда не сделает вывода о земном притяжении. Для Ньютона, падающее яблоко являлось не причиной открытия, а предпосылкой. А причиной были именно старые знания — в основном математика. Новые знания можно получить только на основе старых. Нейронная сеть изначально не обладает никаким знанием, а значит и получить новое не в состоянии.
Мой вариант ответов следующий. Человек в комнате не мыслит. При этом, человек может обучиться языку, и начать мыслить.
Нужно понимать, что важную роль в обучении человека будут играть не сами примеры(иероглифы), а знания, полученные человеком заранее. Т.е. комбинируя свои старые знания и готовые примеры человек выводит новое знание.
Если нейронной сети хоть миллион раз показать падающее яблоко — она никогда не сделает вывода о земном притяжении. Для Ньютона, падающее яблоко являлось не причиной открытия, а предпосылкой. А причиной были именно старые знания — в основном математика. Новые знания можно получить только на основе старых. Нейронная сеть изначально не обладает никаким знанием, а значит и получить новое не в состоянии.
Почитайте Пенроуза — «Новый ум короля». И хотя вся его книга посвящена тому, что машина не может мыслить, те факты, которые он приводит, однозначно указывают — машина способна мыслить в том смысле, в каком способен мыслить человек, наблюдаемый нами со стороны.
Пенроуз выдвинул интересную гипотезу, но с сильным идеологическим душком. Мало того, что никто конкретно не обнаружил, как именно классические процессы обмена информацией в мозгу перетекают в квантовые и обратно, так и его «доказательство» о «неалгоритмизируемой» задаче взяли да алгоритмизировали:). Такое впечатление, что этого человека настолько шокировали прогнозы энтузиастов ИИ, что он начал повсюду искать к ним контраргументы софистического толка. Например, уже упоминавшаяся проблема китайской комнаты. Интеллектом в ней обладает система «оператор + реквизит», именно как система (которая всегда больше, чем отдельные составляющие), а не оператор или реквизит по отдельности. Если лично Пенроузу это принесло душевное спокойствие, я рад за него; перспективы «взрывного» развития ИИ вплоть до т. н. Сингулярности (по-видимому, и испугавшей Пенроуза) остаются в силе и при квантовом сценарии, который продолжается после исчерпания возможностей классического компьютинга; а только привносить в науку какие-то личные идеологические убеждения — так и до лысенкоизма докатиться можно.
А кто из них прав, «классическая» сторона или «квантовая» — поживем, увидим.
А кто из них прав, «классическая» сторона или «квантовая» — поживем, увидим.
Все хорошо, только система «оператор+реквизит» действует по строго заданному алгоритму. А люди утверждают что задачи, решаемые интеллектом, по алгоритму не решаются.
Здесь есть проблема в расплывчатой терминологии. Термин «интеллект» использовался и до Тьюринга. Но он высказал мнение, что если машина проходит тест Тьюринга — значит она обладает интеллектом. На мой взгляд, эксперимент с «Китайской комнатой» очень наглядно показывает то, это необходимое условие, но не достаточное.
Здесь есть проблема в расплывчатой терминологии. Термин «интеллект» использовался и до Тьюринга. Но он высказал мнение, что если машина проходит тест Тьюринга — значит она обладает интеллектом. На мой взгляд, эксперимент с «Китайской комнатой» очень наглядно показывает то, это необходимое условие, но не достаточное.
Все хорошо, только система «оператор+реквизит» действует по строго заданному алгоритму. А люди утверждают что задачи, решаемые интеллектом, по алгоритму не решаются.Правильно — это обозначает всего-навсего что китайская комната невозможна. Что, в общем, и так очевидно. Но если эта груда табличек пройдёт тест Тьюринга, то будет опровергнуто утверждение о том, что алгоритмический интеллект невозможен и мы сможем предъявить такое разумное, но небиологическое существо — вот эту самую груду табличек…
Пенроуз выдвинул интересную гипотезу, но с сильным идеологическим душком.
А будьте добры, сформулируйте пожалуйста суть той «идеологии» дуком которой пропитана работа Пенроуза?
Если можно, кратко, типа «Идея анархизма: любое принудительное управление — зло»
Какой смысл рассуждать о проблеме ИИ здесь? Вы специалист? Популяризатор науки? Или просто интересующийся? Какой квалификацией Вы обладаете, для обсуждения данного вопроса? Если специалист — то тут нет людей, с которыми можно было бы обсуждать теоретические аспекты данной проблемы. Если популяризатор — то у вас плохо получается, в книжках Пенроуза, Хофштадтера и нек. других написано гораздо интереснее и подробнее. Если интересующийся, то все ваши статьи — это переливание из пустого в порожнее, бессмысленный треп. Нет? Тогда какой цели вы хотите достичь данной публикацией?
У меня тоже возникли подобные вопросы. Статья отняла время на прочтение, но ничего не дала взамен :(
А какой смысл по-вашему тогда рассуждать? Обязательно ли иметь квалификацию, чтоб рассуждать? И кто такие тогда Пенроуза и Хофштадтер, если не интересующиеся, которые продвинулись в изысканиях своих интересов???
Не интересуясь проблемой, ничего с ней и не сделаешь.
Не интересуясь проблемой, ничего с ней и не сделаешь.
простите за тавтологию
Самое смешное что я, не обладая квалификацией, спорю с теми, кто якобы обладает. И эти квалифицированные не могут убедить меня в своей правоте. Ну фиг со мной, может я упрямый идиот, они не могут переубедить окружающих. Я ожидал что уйду в глубокий минус, но нет, стабильно держусь в районе чуть меньше нуля. Значит кто-то со мной все-таки соглашается.
Дело не в том, что у них квалификации/знания/опыта (нужное подчеркнуть) не хватает, а в том, что вы их доводов даже не воспринимаете, уперлись в свою идею фикс. Я думаю все здесь понимают, что ИНС — не панацея, а скорее очередная парадигма программирования, своеобразная мат модель. Вопрос в том, что эта парадигма позволяет нам сделать? Любое моделирование — это прежде всего попытка узнать, изучить работу объекта. ИНС моделируют упрощенную работу нервной системы. Как только будет больше знаний о нервной системе живых существ, так можно будет изменять модель, уточнять принципы ее работы.
Рассуждать можно, безусловно, на любые темы. И интересоваться чем угодно. Но поймите, уровень рассуждений бывает разный. Например, как бы я ни интересовался физикой, я не смогу решить ни одной задачи, читая только научно-популярные книги. Зато рассуждать смогу хоть о Большом взрыве, хоть о бозоне Хиггса.
Тема ИИ все еще находится больше в области философии, чем практической науки, поэтому создает благодатную почву для обывательских обсуждений.
Пенроуз и Хофштадтер — интересующиеся конечно. Но так уж получилось, что они еще и физики-математики, то есть работают в областях, максимально близких к проблеме ИИ, на переднем крае науки.
А сможет хотя бы кто-то из пишущих здесь никуда не подглядывая, вспомнить, к примеру, формулировку теоремы Гёделя о неполноте?
Тема ИИ все еще находится больше в области философии, чем практической науки, поэтому создает благодатную почву для обывательских обсуждений.
Пенроуз и Хофштадтер — интересующиеся конечно. Но так уж получилось, что они еще и физики-математики, то есть работают в областях, максимально близких к проблеме ИИ, на переднем крае науки.
А сможет хотя бы кто-то из пишущих здесь никуда не подглядывая, вспомнить, к примеру, формулировку теоремы Гёделя о неполноте?
знания без размышлений вредны
размышления без знаний опасны
>> хотя бы кто-то из пишущих здесь никуда не подглядывая, вспомнить, к примеру, формулировку теоремы Гёделя о неполноте
сможет, уверяю вас. как и подискутировать о смысле этой теоремы, выходящем за рамки теории формальных систем. только чаще приходится дискутировать с людьми, не читавшим букварей
размышления без знаний опасны
>> хотя бы кто-то из пишущих здесь никуда не подглядывая, вспомнить, к примеру, формулировку теоремы Гёделя о неполноте
сможет, уверяю вас. как и подискутировать о смысле этой теоремы, выходящем за рамки теории формальных систем. только чаще приходится дискутировать с людьми, не читавшим букварей
Действительно проблемно найти достойного собеседника. В нашей глубинке так и подавно. Возлагала огромные надежды на этот блог, вот только в постах постоянно муссируются «азы», тогда как хотелось бы поговорить о более сложных системах. Таких как неклассическое применение широко известных сетей (например, метод динамических ядер в самоорганизующейся карте Кохонена) или обсудить ошибки и копипасты многих учебных изданий, ди и вообще изданий разных авторов., да те же динамические сети и сети нечеткой логики.
Тем много интересных, вот только топиков на них нет :(
Тем много интересных, вот только топиков на них нет :(
пишите сами?
только у вас проблема с кармой и самоидентификацией: тут вы «она», а в профиле — Анатолий
если вы сидите под чужим акком — покажите статью, дам инвайт
Кохонена вы упомянули, читав предыдущий топик про него как раз?
habrahabr.ru/blogs/artificial_intelligence/51372/
только у вас проблема с кармой и самоидентификацией: тут вы «она», а в профиле — Анатолий
если вы сидите под чужим акком — покажите статью, дам инвайт
Кохонена вы упомянули, читав предыдущий топик про него как раз?
habrahabr.ru/blogs/artificial_intelligence/51372/
Я вас прекрасно понимаю. Просто считаю, что без вот таких обсуждений мы так и будем топтаться на месте. Бывает так, что свежие идеи возникают именно в таких спорах.
Тема не только ИИ, но и интелекта вцелом находится больше в области философии :)
Да и потом, те же великие умы тоже ведь с чего-то начинали, так что считаю такие дискуссии весьма полезны (вот только в последних топиках воды много именно в коментариях...)
Тема не только ИИ, но и интелекта вцелом находится больше в области философии :)
Да и потом, те же великие умы тоже ведь с чего-то начинали, так что считаю такие дискуссии весьма полезны (вот только в последних топиках воды много именно в коментариях...)
— Некоторые из вас могут спросить, почему я выбрал для своей лекции тему: «Могут ли машины мыслить?»
Раз уж пост называется «Может ли машина мыслить», порекомендовал бы к ознакомлению всем интересующимся одноимённую статью Тьюринга. Очень увлекательное и познавательное чтение. На мой взгляд, читается современно, хотя ей уже более 60 лет.
Может кому будет интересно. Вот тут лежит моя статья на эту тему.
(она была опубликована в журнале «системный администратор», а автор сайта видимо просто её стырил; ну Бог ему судья)
(она была опубликована в журнале «системный администратор», а автор сайта видимо просто её стырил; ну Бог ему судья)
Думаю вопрос не совсем корректен. Червяк тоже мыслит выбирая куда ему ползти в мягкий грунт или в камень. Клетки тоже принимают решения, о времени деления, например. В конце концов, атом, под действием силы тяжести, тоже думает в какую сторону ему падать. Из этих примитивных примеров мысли через 4,5 млрд лет появится животное с развитой нервной системой. И оно будет задавать вопросы — может ли машина мыслить? Машинный разум сейчас находиттся на уровне мышлений клеток или в лучшем случае червяка. Только червяка научили не искать путь, а определять кредитоспособность клиента. Это называется — экспертная система. Или например распознавать буквы. Но червяк настоящий может одновременно и кредиты выдавать и буквы сканировать и ещё сотню других задач решать. Плюс его подсистемы в виде отдельных органов и клеток. Если вы поняли о чём я, тогда вопрос должен быть снят. Точнее — исправлен и снят. Так что расстояние необходимо преодалеть значительное. Другой вопрос — насколько быстро может пройти эвалюция интеллекта если поручить эту задачу не природе, а целеустремлённому человеку. Очевидно что машина с помощью моделирования на сетях может гораздо лучше человека принимать сложные решения в отдельных областях знаний. Но «примитивные» задачи — типа расчёта траектории баскетбольного меча при бросании из-за трёхочковой линии она пока решать не в состоянии. Слишком мал период времени этого нового витка эволюции. Думаю лет через 20-30 будет много интересного. Надо бы дожить! :)
>И даже если мы идем не туда, кто знает, может, как у Стругацких, мы в результате направленных усилий нечаянно сделаем что-то намного лучшее, чем собирались?
чтоб это лучшее не захотело нас использовать/убить как у дена симмонса в гиперионе.
чтоб это лучшее не захотело нас использовать/убить как у дена симмонса в гиперионе.
Sign up to leave a comment.
Может ли машина мыслить?