Все бы хорошо, но по-моему сравнивать код if-else с таблицей несправедливо как для кода, так и для таблицы. По сути, и то, и другое являются различными вариантами записи дерева решений.
Дерево решений для примера сравнения. Может быть более компактным, если использовать больше 2 ветвей при разделении
В случае с логикой if-else/switch-case это конкретная программная реализация "в лоб", а таблицы решений - представление в виде набора данных. Первое сохраняет иерархичность (наиболее важные и значимые ветвления идут первыми), второе дает гибкость (создавать/изменять таблицы действительно может кто угодно в любом соответствующем редакторе).
Возможно это вкусовщина (да и опыта в бизнесе у меня нет), но с точки зрения простоты и наглядности деревья мне нравятся больше, чем таблицы решений. Впрочем я признаю, что для чего-то действительно сложного, многовариантного и глубокого таблицы подойдут лучше.
Мне больно смотреть на то, как вы пытаетесь выдать желаемое за действительное. Пожалуйста, не чините то, что не сломано.
Если же вы считаете, что знаете более эффективный способ распределения ресурсов, то не поленитесь приложить усилия к его реализации. Если вы окажетесь правы, то со временем мир его примет и сам к нему потянется, сделав данный способ новым стандартом. При появлении автомобилей никто не бегал по улицам и не кричал о том, какие лошади плохие и что их срочно нужно заменить, каждый просто пользовался тем, что считал более удобным.
Проблема только в том, что начинала OpenAI как некоммерческая организация. ИИ для всего человечества, а не отдельной корпорации, вопросы безопасности, открытые исследования, открытый код...
Скорее из-того, что что-то в процессе теряется и изменяется. Аппроксимация от аппроксимации от аппроскимации... А в конце только шум.
Это как игры по типу сломанного телефона. Например, где один человек рисует другому на спине, а тот в свою очередь пытается воспроизвести нарисованное.
Помню где-то видел мысль, что пик генеративных моделей, возможно, уже достигнут, т.к. в данных из интернета теперь есть значительная доля сгенерированного контента, а это значит, что новые модели так или иначе будут кушать данные, вышедшие из своих предыдущих собратьев
Но с тем, что в целом технология нейронок - тупик, я, пожалуй, не соглашусь. Мне больше кажется, что нейросети в своей текущей ипостаси похожи на незавершенную картину, и следствия белых пятен на ней - как раз всеми наблюдаемые однозадачность, отсутствие интуиции и здравого смысла, необходимость множества итераций и данных и т.д.
В конце концов, сложные кучки атомов, которые сами себя называют человеками, каким-то образом думают, а значит этот процесс так или иначе можно рукотворно повторить.
И снова эта песня про "ИИ - это не ИИ, а чтобы был ИИ, то нужно чтобы у него все было как у людей".
Нет, не нужно. Никто не клеит перья к самолетам. Так что не судите об интеллекте по одному лишь человеку. Более того, излишняя антропоморфизация превратит ИИ из удобного инструмента в огромную угрозу.
Мне кажется KAN по своему принципу напоминает обычную нейронку, у которой каждый признак на входе дополняет кучка искусственно созданных (x², x³, sin(x) и т.д.). Только в случае KAN это делается для всех слоев, а не только входного
Фольга помогает, но телефон нужно очень плотно запеленать. Источник: поверь мне, брат.
P.s. Для клетки Фарадея не нужен ферромагнетик.
По заголовку сначала подумал, что речь пойдет про branchless программирование
Все бы хорошо, но по-моему сравнивать код if-else с таблицей несправедливо как для кода, так и для таблицы. По сути, и то, и другое являются различными вариантами записи дерева решений.
В случае с логикой if-else/switch-case это конкретная программная реализация "в лоб", а таблицы решений - представление в виде набора данных. Первое сохраняет иерархичность (наиболее важные и значимые ветвления идут первыми), второе дает гибкость (создавать/изменять таблицы действительно может кто угодно в любом соответствующем редакторе).
Возможно это вкусовщина (да и опыта в бизнесе у меня нет), но с точки зрения простоты и наглядности деревья мне нравятся больше, чем таблицы решений. Впрочем я признаю, что для чего-то действительно сложного, многовариантного и глубокого таблицы подойдут лучше.
Какой-то неправильный дропаут получается. Нейроны выключились, а обратно включаться что-то не хотят 😁
Мне больно смотреть на то, как вы пытаетесь выдать желаемое за действительное. Пожалуйста, не чините то, что не сломано.
Если же вы считаете, что знаете более эффективный способ распределения ресурсов, то не поленитесь приложить усилия к его реализации. Если вы окажетесь правы, то со временем мир его примет и сам к нему потянется, сделав данный способ новым стандартом. При появлении автомобилей никто не бегал по улицам и не кричал о том, какие лошади плохие и что их срочно нужно заменить, каждый просто пользовался тем, что считал более удобным.
Проблема только в том, что начинала OpenAI как некоммерческая организация. ИИ для всего человечества, а не отдельной корпорации, вопросы безопасности, открытые исследования, открытый код...
Так, минуточку. Что за ...
Скорее из-того, что что-то в процессе теряется и изменяется. Аппроксимация от аппроксимации от аппроскимации... А в конце только шум.
Это как игры по типу сломанного телефона. Например, где один человек рисует другому на спине, а тот в свою очередь пытается воспроизвести нарисованное.
Garbage in, garbage out. Классика.
Помню где-то видел мысль, что пик генеративных моделей, возможно, уже достигнут, т.к. в данных из интернета теперь есть значительная доля сгенерированного контента, а это значит, что новые модели так или иначе будут кушать данные, вышедшие из своих предыдущих собратьев
Да что там нейронки, не все люди на это способны.
Но с тем, что в целом технология нейронок - тупик, я, пожалуй, не соглашусь. Мне больше кажется, что нейросети в своей текущей ипостаси похожи на незавершенную картину, и следствия белых пятен на ней - как раз всеми наблюдаемые однозадачность, отсутствие интуиции и здравого смысла, необходимость множества итераций и данных и т.д.
В конце концов, сложные кучки атомов, которые сами себя называют человеками, каким-то образом думают, а значит этот процесс так или иначе можно рукотворно повторить.
И снова эта песня про "ИИ - это не ИИ, а чтобы был ИИ, то нужно чтобы у него все было как у людей".
Нет, не нужно. Никто не клеит перья к самолетам. Так что не судите об интеллекте по одному лишь человеку. Более того, излишняя антропоморфизация превратит ИИ из удобного инструмента в огромную угрозу.
Мне кажется KAN по своему принципу напоминает обычную нейронку, у которой каждый признак на входе дополняет кучка искусственно созданных (x², x³, sin(x) и т.д.). Только в случае KAN это делается для всех слоев, а не только входного