Да, давайте посмотрим на ТОП этой недели: «Животное устало», «Услуга за услугу. Как русские учёные впряглись за Пастера в споре с антипрививочниками» — половина контента сплошные ремесленники лайкали.
Хабр был для админов, пока его не объединили с гиком.
Вы пишете «Этого алгоритма никто не знает» подразумевая мозг: никто не знает, как одна группа нейронов передает информацию другой группе. Но не требуется повторять мозг. Алгоритмы наполнения контекста по данным с датчиков уже существуют, почитайте про когнитивные архитектуры. Из них не получился сильный ИИ из-за ряда недостатков, которые я описал, но сами алгоритмы есть.
Я бы сказал, что формат «Рецензируемых журналов» морально устарел, как минимум в России. Я когда-то давно писал научные статьи, когда учишься в аспирантуре надо иметь некоторое количество публикаций. Пишешь в строгом формате, какой-то неведомый профессор (который обычно не в теме) потом это смотрит, акцептирует. Через пару месяцев выпускается журнальчик, сколько человек твою статью прочитали — не известно, комментариев нет. На хабре я написал статью в приятном формате за 4 дня, нажал опубликовать и через 8 часов уже имею фидбэк, пусть и не всегда адекватный (в научном сообществе не на много более адекватный был бы).
Чтобы писать статьи в журнал, надо иметь связи, заниматься научной деятельностью. За научную деятельность в России так мало платят, что я ее покинул.
В статье я описал, в чем разница между GPT-3 и Когнитивными архитектурами. Возможно, наш диалог был бы конструктивным, если бы вы ознакомились со статьей и указали на пробелы/ошибки в моем описании.
Пробежался по его автобиографии. Минский выдвинул теорию Фреймов, в этом он был молодец. В моей статье они опсаны как смыслы, повторение этой идеи не вызывает у меня удивления, к этому придет любой человек, который пытается исследовать свой мозг.
Минского обвиняют в слишком поверхностном подходе: он выдвигал идею и бросал ее, вероятно поэтому он не смог построить Сильный ИИ. Также в те времена было сложнее с вычислительной техникой, база данных на терабайт в 1974 году сама по себе была невыполнимой задачей.
На основании того, что мне удалось описать архитектуру такого решения, включая критичные алгоритмы и структуры данных. В процессе реализации архитектура уточняется, это обычный процесс. Но без исходного описания реализация точно невозможна.
Я занимаюсь исследованием функциональной структуры мозга длительное время. Также у меня есть хороший опыт по проектированию информационных систем. Собрав достаточно данных, я смог описать архитектуру такого решения. Точного определения Сильного AI нет в литературе, но моя статья дает его.
У меня нет готовой реализации. Как вы сами заметили, это сложная задача, которая требует много ресурсов, соответственно я не могу создать его сам. Также у меня нет дядюшки миллиардера, чтобы реализовать этот проект чужими руками. Мне остается только дать базовое описание, чтобы заинтересовать людей, и может быть это к чему-то приведет.
К сожалению, ваш мозг неверно интерпретировал фразу «ничего невыполнимого я здесь не вижу», подгрузив в контекст смысл «просто». Эта задача сложная, я нигде не утверждаю обратного, но в ней нет блокеров.
Не совсем вас понимаю. Я опубликовал общее описание, оно гораздо более подробное, чем можно найти в сети, содержит четкое описание структуры приложения и описания ряда алгоритмов. Ну капнул воды у самом конце, с кем не бывает, это же не повод отказываться читать всю статью? Возможно, вы ранее читали более качественный материал, в котором воды меньше, буду рад ссылкам.
Их накормили, это так. Посмотрите в сторону алгоритма GAN, или более старый — Автокодировщик. Принцип один: обучаем на котиках, чтобы генерировали чуть других котиков.
Спасибо, хороший материал для обучения.
В свою статью я включил концентрат, которого мне самому не хватало на самом старте, когда «вообще ничего не понятно».
«Не отображают» конечно же не означает, что оно не нужно. Про «x0=1» я не стал упоминать, чтобы не спугнуть новичков, это они откопают чуть позже, сами.
Спасибо за визуализацию! Я не стал включать в статью «Тепловые карты», чтобы не загромождать ее.
Но суть ответа остается прежняя: чтобы сеть научилась выявлять паттерны, надо сначала ее на них натренировать.
Хабр был для админов, пока его не объединили с гиком.
Чтобы писать статьи в журнал, надо иметь связи, заниматься научной деятельностью. За научную деятельность в России так мало платят, что я ее покинул.
Минского обвиняют в слишком поверхностном подходе: он выдвигал идею и бросал ее, вероятно поэтому он не смог построить Сильный ИИ. Также в те времена было сложнее с вычислительной техникой, база данных на терабайт в 1974 году сама по себе была невыполнимой задачей.
У меня нет готовой реализации. Как вы сами заметили, это сложная задача, которая требует много ресурсов, соответственно я не могу создать его сам. Также у меня нет дядюшки миллиардера, чтобы реализовать этот проект чужими руками. Мне остается только дать базовое описание, чтобы заинтересовать людей, и может быть это к чему-то приведет.
Я придерживаюсь второго подхода. Мне не требуется знать, как точно работают куски мозга, чтобы повторить функции мозга.
Их накормили, это так. Посмотрите в сторону алгоритма GAN, или более старый — Автокодировщик. Принцип один: обучаем на котиках, чтобы генерировали чуть других котиков.
В свою статью я включил концентрат, которого мне самому не хватало на самом старте, когда «вообще ничего не понятно».
Но суть ответа остается прежняя: чтобы сеть научилась выявлять паттерны, надо сначала ее на них натренировать.