// Конечно, недостаточно. Корпорации тратят миллиарды на разработку автоматизированных систем там, где это выгодно, а не везде.
А выгодно везде, где есть прибыль, я только что написал выше, что благотворительностью они не занимаются. Вы похоже и тут запутались ))
// То, что фраза «с появлением технологии машинного обучения, а точнее deeplearning» некорректна. Корректно было бы говорить «с появлением такой технологии машинного обучения как deep learning»
Вы решили поработать моим редактором? )) Перечитайте еще раз сами, разницы нет в формулировках по смыслу. По сути вы ничего нового не сказали, придираетесь уже к формулировкам.
// Не бывает «обучения без задания фич».
Без комментариев, это о многом говорит ))) Вы не в теме, но почему то в первом же комментарии стали утверждать, что мои рассуждения про обучение неверные! Еще и минуса наставили! Я думаю, на этом стоит закончить, о вашей порядочности пусть судит сообщество.
// Беда в том, что никак невозможно доказать утверждение «роботы производительнее человека везде, где можно извлечь прибыль». Особенно если заменить термин «производительнее» на «cost-effective».
Но по факту так и происходит. Корпорации тратят миллиарды на разработку автоматизированных систем, все очень хорошо просчитав, а не из благотворительности. Если вам этого не достаточно для доказательства cost-effective, то мне нечего добавить.
// Технологии машинного обучения появились задолго до deep learning.
И что это опровергает в моем утверждении про обучение? )) Вы мне кажется запутались, но боитесь признаться в этом.
// А что конкретно за прорыв произошел в 2007?
Ну вот видите, а вы тут пытаетесь утверждать, что я не в теме. Гуглите. Имя Хинтон вам в помощь. И вы заодно поймете, в чем вы сильно ошиблись в следующем своем комментарии про deeplearning.
// Так о каком конкретно прорыве вы говорите, когда пишете «автоматизирована чисто человеческая способность обучаться различным умениям»? Я не зря задал три специфичных вопроса на определения в своем первом комментарии.
Опять же, см. 2007 год. И ранее оно было тоже, конечно, но именно прорыв случился когда появилось «глубинное». И обратите внимание на то, что речь о способности к обучению даже без задания фич.
Но сейчас у них рабсила подорожала с тех пор, поэтому они реально задумались, судя по последним сообщениям об автоматизации у них. А вот в Индии даже по закону некоторые отрасли нельзя автоматизировать. Например, пошив обуви )
Оно и доказано в статье — везде где, где можно извлечь прибыль, будут роботы (кроме программирования самих роботов) вместо человека, потому что он производительнее. Не утверждаю все это строго, это мнение, экстраполяция.
// Если все алгоритмы машинного обучения обладают способностью к обучению (что логично), то о каком же прорыве вы тогда говорите? С появлением каких «новых технологий» и когда он произошел?
Собственно, с появлением технологии машинного обучения, а точнее deeplearning, начиная с прорыва в 2007. Это собственно говоря, тоже хорошо известно.
// Вот мне и интересно, чем, кроме «а я так думаю» вы можете это «свое» доказать.
Тем, что написано в посте. И моим опытом. И уточнениями в комментариях, если возникают вопросы (очевидные вещи обычно не доказываются).
// Меняет. Потому что внезапно может выясниться, что непонятно, где прорыв, и что так радикально поменялось
Внезапно ничего пока не выяснилось. И не появится, так как способность к обучению у нейросетей точно есть. Вам трудно признать это?
// А кто вам сказал, что это «большинство» (хотя еще надо доказать, что большинство профессий поддается полной автоматизации) не найдет себе немедленно другую работу, которая автоматизации не поддается?
Так я об этом даже пишу, что найдет, или государство предложит! Только это будет не та работа, которую автоматизировали. Не будет она производить добавленную стоимость, что практически значит «будет спонсироваться государством».
// Эм, там вот выше есть про нейронные сети, где вы сделали два доказуемо ошибочных утверждения, а теперь пытаетесь вывернуться со словами «это уточнение сути не меняет».
И я вам ответил, что вы ничего не доказали этим уточнением про машоб и нейросети. Это уточнение не меняет сути, что они (оба) обладают способностью к (само)обучению на датасете. Покажите мне доказательства кроме вашего утверждения что это ошибочно. Я не вижу их в ваших комментариях.
// Вообще, во Future Computed вся третья глава посвящена влиянию ИИ на работу, в том числе на занятость.
Я рад, что есть другие мнения, но я тут пишу про свое, а не цитирую журналы.
// Способность «обучения на датасете» является характерной особенностью любого алгоритма машинного обучения, а не только нейросетей. Так в чем же прорыв нейросетей?
Нейросети, согласитесь, самый распространенный (хотя бы по интересу к нему) нынче метод машоба. Поэтому я не уточняю такие детали. Это уточнение сути не меняет.
// В посте просто сказано «люди могут остаться без работы», но не сказано, почему. И это «общее место» неоднократно обсуждено, и однозначного ответа — в виде вашего утверждения — нет.
Извините, но в посте подробно написано, почему роботы выгоднее, поэтому они рано или поздно «освободят» людей. Естественно не всех, но большинство. Потому что большинство сейчас заняты в таких массовых профессиях как бухгалтер, юрист, экономист, водитель, работник склада, кассир и т.п., которые как раз подвластны уже сейчас роботизации. Я лично занимаюсь «освобождением» менеджеров более квалифицированных профессий от работы. Так что вполне понимаю, что написал, не по статьям из журналов.
// Профильную литературу. И ваши утверждения ей противоречат, именно поэтому я и задаю такие вопросы.
Простите, но это ложное утверждение. Или изложите, чему они противоречат? )) Вы пока не доказали ни одного своего тезиса против, а уже минуса наставили.
Это тема для целой отдельной статьи — антерриториальность виртуальности. В комментарии все мысли не поместить, но обещаю написать об этом пост. Но в праве собственности все равно речь о физическом человеке, который хочет есть, а не виртуальном. И право собственности его хоть на облако, хоть на завод оформляется одинаково.
Странные вопросы, потому что на них тут на Хабре есть ответы. И если вы в теме, вы сами должны знать их. Например, что существует обучение без учителя. Или reinforcement learning. И это не только для распознания картинок верно. Именно способность обучения на датасете явилось прорывом нейросетей, а не что-то иное.
Почему люди могут остаться без работы написано в посте достаточно подробно и в общем-то это общее место уже, а не какая-то новая идея.
Откуда возьмется новый софт? )) Оттуда же откуда он берется сейчас — от разработчиков. Речи же не идет о тотальной безработице. Разрабы останутся. Хотя тоже не факт ввиду развития автопрограммирования теми же нейросетями. Мне вот тоже хочется спросить, а что вы читаете, если такие вопросы задаете?
Искусствоведы пока к оценке творчества программ не присоединились. Их стихи же в журналах не печатают, пока это не ушло дальше творчества разработчиков.
Хороший вопрос — будет ли авторство за мной, если я просто купил программу для сочинения (музыки, стихов, текстов). Если я заказываю программу кому то, и оплачиваю ее, авторские права остаются за программистом, кстати, по закону он только передает мне эксклюзивные права на их коммерческое использование. Здесь может быть что-то тоже самое. Но признание авторских прав за самой программой — это надо тогда делать ее объектом гражданского права. Это уже похоже на борьбу за права роботов в фантастических сюжетах. Очень опасная стезя — роботы-программы во многом могут превзойти нас, и если им дать права… ничего хорошего для нас в этом не будет.
Если обучить на сюжетах, она возможно сможет подражать, но смысл там окажется случайным. Она повторит стиль, но нового сюжета не выстроит. Это как с программами стилизации фото под художников — надо все равно на вход что-то дать сюжетное.
А что тогда творчество?
Не совсем в этом все таки дело, как мне кажется. Движение на самом деле просто сложнее стихов. Движение — это последовательное выстраивание программы с учетом множества факторов, начиная с равновесия и препятствий, Стихи же ловят рифму, и это единственная по сути сложность, которую она должна «решить».
Хорошие вопросы. Отвечу по пунктам:
1. Пишут, длинные тексты, но вот со смыслом этих текстов пока проблемы. Осмысленного текста не получается. И причина по сути одна — не могут программы пока действовать целенаправленно, искать путь к цели, когда его не задано заранее. С движениями примерно та же ерунда на самом деле.
2. Осознание своего творчества — это не само творчество все таки. Так ли оно необходимо, чтобы сотворить стих? Чтобы сделать что-то осмысленно, возможно надо, но чтобы создать что-то оригинальное — видимо не обязательно.
3. Роботы будут строчить просто более качественный контент. Он реально станет лучше чем то, что делают сейчас «звезды». Нам сейчас даже трудно представить, как нас удивят «роботы». Они найдут и используют все наши слабости )) Поэтому, как бы много небыло написано разными разного, все равно разойдется дальше друзей только то, что просто лучше всего остального.
4. Действительно так, мы все равно учимся творить на творчестве других, а не только на собственном опыте.
Если я создал программу для написания текстов и никому не продал права, все что создала программа является моим произведением, не важно, какие инструменты я для этого применил — пианино, компьютер с клавой или программу. Главное, чтобы небыло плагиата, то есть произведение было оригинальным. По ГК РФ автор есть всегда, и им является гражданин РФ, а не программа.
Разница все таки между первым и вторым описанием (моделью) ситуации все таки есть. И большинство творчеством назовут только второе. Почему? Потому что там есть неожиданные метафоры, эпитеты и сочетания, в отличие от первого. Машина может выдать неожиданное сочетание. Она обладает творческими способностями? Ситуацию она тоже может уже по крайней мере описывать — см. NeuroTalk.
А выгодно везде, где есть прибыль, я только что написал выше, что благотворительностью они не занимаются. Вы похоже и тут запутались ))
// То, что фраза «с появлением технологии машинного обучения, а точнее deeplearning» некорректна. Корректно было бы говорить «с появлением такой технологии машинного обучения как deep learning»
Вы решили поработать моим редактором? )) Перечитайте еще раз сами, разницы нет в формулировках по смыслу. По сути вы ничего нового не сказали, придираетесь уже к формулировкам.
// Не бывает «обучения без задания фич».
Без комментариев, это о многом говорит ))) Вы не в теме, но почему то в первом же комментарии стали утверждать, что мои рассуждения про обучение неверные! Еще и минуса наставили! Я думаю, на этом стоит закончить, о вашей порядочности пусть судит сообщество.
Но по факту так и происходит. Корпорации тратят миллиарды на разработку автоматизированных систем, все очень хорошо просчитав, а не из благотворительности. Если вам этого не достаточно для доказательства cost-effective, то мне нечего добавить.
// Технологии машинного обучения появились задолго до deep learning.
И что это опровергает в моем утверждении про обучение? )) Вы мне кажется запутались, но боитесь признаться в этом.
// А что конкретно за прорыв произошел в 2007?
Ну вот видите, а вы тут пытаетесь утверждать, что я не в теме. Гуглите. Имя Хинтон вам в помощь. И вы заодно поймете, в чем вы сильно ошиблись в следующем своем комментарии про deeplearning.
// Так о каком конкретно прорыве вы говорите, когда пишете «автоматизирована чисто человеческая способность обучаться различным умениям»? Я не зря задал три специфичных вопроса на определения в своем первом комментарии.
Опять же, см. 2007 год. И ранее оно было тоже, конечно, но именно прорыв случился когда появилось «глубинное». И обратите внимание на то, что речь о способности к обучению даже без задания фич.
Оно и доказано в статье — везде где, где можно извлечь прибыль, будут роботы (кроме программирования самих роботов) вместо человека, потому что он производительнее. Не утверждаю все это строго, это мнение, экстраполяция.
// Если все алгоритмы машинного обучения обладают способностью к обучению (что логично), то о каком же прорыве вы тогда говорите? С появлением каких «новых технологий» и когда он произошел?
Собственно, с появлением технологии машинного обучения, а точнее deeplearning, начиная с прорыва в 2007. Это собственно говоря, тоже хорошо известно.
// Вот мне и интересно, чем, кроме «а я так думаю» вы можете это «свое» доказать.
Тем, что написано в посте. И моим опытом. И уточнениями в комментариях, если возникают вопросы (очевидные вещи обычно не доказываются).
Внезапно ничего пока не выяснилось. И не появится, так как способность к обучению у нейросетей точно есть. Вам трудно признать это?
// А кто вам сказал, что это «большинство» (хотя еще надо доказать, что большинство профессий поддается полной автоматизации) не найдет себе немедленно другую работу, которая автоматизации не поддается?
Так я об этом даже пишу, что найдет, или государство предложит! Только это будет не та работа, которую автоматизировали. Не будет она производить добавленную стоимость, что практически значит «будет спонсироваться государством».
// Эм, там вот выше есть про нейронные сети, где вы сделали два доказуемо ошибочных утверждения, а теперь пытаетесь вывернуться со словами «это уточнение сути не меняет».
И я вам ответил, что вы ничего не доказали этим уточнением про машоб и нейросети. Это уточнение не меняет сути, что они (оба) обладают способностью к (само)обучению на датасете. Покажите мне доказательства кроме вашего утверждения что это ошибочно. Я не вижу их в ваших комментариях.
// Вообще, во Future Computed вся третья глава посвящена влиянию ИИ на работу, в том числе на занятость.
Я рад, что есть другие мнения, но я тут пишу про свое, а не цитирую журналы.
Нейросети, согласитесь, самый распространенный (хотя бы по интересу к нему) нынче метод машоба. Поэтому я не уточняю такие детали. Это уточнение сути не меняет.
// В посте просто сказано «люди могут остаться без работы», но не сказано, почему. И это «общее место» неоднократно обсуждено, и однозначного ответа — в виде вашего утверждения — нет.
Извините, но в посте подробно написано, почему роботы выгоднее, поэтому они рано или поздно «освободят» людей. Естественно не всех, но большинство. Потому что большинство сейчас заняты в таких массовых профессиях как бухгалтер, юрист, экономист, водитель, работник склада, кассир и т.п., которые как раз подвластны уже сейчас роботизации. Я лично занимаюсь «освобождением» менеджеров более квалифицированных профессий от работы. Так что вполне понимаю, что написал, не по статьям из журналов.
// Профильную литературу. И ваши утверждения ей противоречат, именно поэтому я и задаю такие вопросы.
Простите, но это ложное утверждение. Или изложите, чему они противоречат? )) Вы пока не доказали ни одного своего тезиса против, а уже минуса наставили.
Почему люди могут остаться без работы написано в посте достаточно подробно и в общем-то это общее место уже, а не какая-то новая идея.
Откуда возьмется новый софт? )) Оттуда же откуда он берется сейчас — от разработчиков. Речи же не идет о тотальной безработице. Разрабы останутся. Хотя тоже не факт ввиду развития автопрограммирования теми же нейросетями. Мне вот тоже хочется спросить, а что вы читаете, если такие вопросы задаете?
А что тогда творчество?
1. Пишут, длинные тексты, но вот со смыслом этих текстов пока проблемы. Осмысленного текста не получается. И причина по сути одна — не могут программы пока действовать целенаправленно, искать путь к цели, когда его не задано заранее. С движениями примерно та же ерунда на самом деле.
2. Осознание своего творчества — это не само творчество все таки. Так ли оно необходимо, чтобы сотворить стих? Чтобы сделать что-то осмысленно, возможно надо, но чтобы создать что-то оригинальное — видимо не обязательно.
3. Роботы будут строчить просто более качественный контент. Он реально станет лучше чем то, что делают сейчас «звезды». Нам сейчас даже трудно представить, как нас удивят «роботы». Они найдут и используют все наши слабости )) Поэтому, как бы много небыло написано разными разного, все равно разойдется дальше друзей только то, что просто лучше всего остального.
4. Действительно так, мы все равно учимся творить на творчестве других, а не только на собственном опыте.