Pull to refresh
0
0
Send message
К этому классу фреймворков как раз и относятся Torch и PyTorch.
Кажется, Torch состоит из фиксированных модулей. А к динамическим фреймворкам можно еще добавить Chainer.
Как все теперь перепуталось)
Там клубок сдержек и противовесов, где все сводтся к тому, что Китай просто не захочет обналичивать америкосовские гособлигации.

Китай знает, что если он начнет предъявлять их к оплате/откажется покупать новые, то америкосам не останется ничего иного, кроме как быстро девальвировать доллар. При это для своих граждан они придумают выход (проиндексируют цены или выпустать новую валюту). В результате Китай потеряет рычаги давления, рынок сбыта и свои долларовые инвестиции (которые не только в виде гособлигаций), а заодно обрушит всю мировую экономику.
Не говоря уже о том, что реально Китаю нечего в Америке купить на полный объем ЮСовского долга ему. Самое разумное для него — как и прежде, потихоньку вывозить технологии, продолжать покупать облигации и пытаться укреплять систему.

США не будут идти на прямой конфликт с Китаем, т.к. в случае отказа давать ему то что он хочет (в небольших количествах), Китай может махом национализировать все их производственные активы на своей территории (да и просто это дестабилизизует обстановку).

Любое отклонение от статус-кво вредит обоим сторонам больше, чем кто-либо мог надеяться извлечь. Пока в политической сфере у них мир, одних экономических причин будет недостаточно для предъявления требований по обязательствам США.
Ну, если сканировать без разрушения, то ничто не мешает нам просто несколько раз загрузить мозг в разные модели, а потом оценивать его поведение, сравнивая с оригиналом.
И это только в том случае, если мы не сможем построить адекватную модель исходя из каких-то других соображений, что мне кажется маловероятным. Нейронаука, как вы сами знаете лучше меня, прогрессирует очень быстро.
Все что мы сейчас имеем когда-то было научной фантастикой.

Загрузка сложнее ИИ (нейроморфного) в том что нужна дополнительная технология — сканирование. Конечно это сложно, но разрешение сканеров растет быстрее, чем производительность компьютеров, поэтому, вероятно, сканирование скоро не будет проблемов.
Однако загрузка проще в том смысле что нам не придется обучать загруженный мозг.
Неизвестно какой из недостатков сложнее.

Какие имеются принципиальные возражения против загрузки? Насколько я знаю, в научной среде таковых не имеется (есть сомнения по мелочам), кроме теории квантового мозга.
Перенос сознания человека в компьтер. По сути это то же самое что и полное моделирование, только мозг не выращивается с нуля по шаблону, а переносится готовый экземпляр. Конечно, требует продвинутых технологий сканирования (или не очень продвинутых для некоторых способов сканирования с разрушением), но и применения у загрузки интересные.

ru.wikipedia.org/wiki/Загрузка_сознания
> Но опять как мне кажется помощи для создания ИИ это не принесет.

Зато это принесет большую пользу для развития технологий загрузки сознания, что, возможно, лучшая альтернатива для сильного ИИ.

Интересует методология построения подобных обзоров. Вы являетесь специалистом, и знали все это, а также знали, где искать? Или же вы этим недавно заинтересовались, и это продукт целенаправленного поиска?
Это не так. Даже если кажется, что все понятно, в книге найдется огромное количество деталей, которые проливают свет на тот или иной аспект ГТД. Каждое прочтение вплоть до 3-4 приносит новое понимание системы.

Кроме того, workflow — только 1/3 системы, есть еще шесть уровней и модель естесственного планирования проектов. 6 уровней на схеме обозначены в таком виде, что понять их суть невозможно, а естесственное планирование не рассмотрено никак.
Конкурентное преимущество iPhone — это в первую очередь маркетинговая сила Apple.
Такова жизнь. Чтобы получить большой return, нужно инвестировать определенные усилия.
Для начала стоит овладеть GTD, если еще не. До этого все попытки оптимизации времени — дилетантнство.

Ну а насчет работы за идею вы конечно не правы, все зависит от целей.
Мечтаю. И лучше не под кожу, а сразу в таламус.
Не туда ответил…
Мечтаю. И лучше не под кожу, а сразу в таламус.
По-моему лучший collaborative mindmapping — comapping. Правда платный, зато там есть все что мне и моей организации нужно.
Вы уверены, что говорите о 2020, а не, скажем, о 2015?

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity