Под языком я понимаю систему реализации гипотез моделей мира с возможностью их накопления и трансляции между отдельными машинами. Кроме того мы думаем именно на своем языке, все наши гипотезы и обсуждения на нем. Форма при этом при наверное не играет. Файлы с кодом софта или весов ИНС на raid — вполне, почему нет. Наверное важно, чтобы код и веса были изменяемыми. "Жили". Но технически до этого ещё настолько далеко, что все утверждения теряют смысл из-за невозможности эксперимента. Т.е. ненаучны.
На планете инженерить что-то пока умеем только мы. Причем сначала нас нужно учить. Для этого нужен язык. У машин он вполне может быть свой, но он должен быть.
Мое понимание сильного ИИ от wiki не отличается. Ключевым, как я написал выше, считаю наличие языка, как инструмента сохранения и передачи знений. Люди от животных по сути только этим и отличаются.
Оптимум — термин математический и строгий. Минимум функции потерь на тестовой выборке в данном случае. Читайте его лучше так: экстремум. Вопросы отпадут.
Скажу больше. Я даже делал так. Решал перебором простую задачу. Находил оптимальные параметры сети и алгоритма обучения. Запускал потом ГА. Он оптимальное решение не находил. Ни разу. Хорошие были, но оптимальное — никогда.
Я пробовал решить эту проблему так. Запускал на день. Запускал на месяц. Вариация — эпохи и емкость популяции. Качественных отличий не получил. ГА увы, не очень сильно выигрывает у случайного поиска. Особенно на длинных геномах. У меня руками всегда получалось лучше и быстрее оттюнить ИНС, чем это делал ГА. ГА хорошо заменит переборщика, но не заменит DS с опытом.
Лично я думаю, что ИИ — это база данных моделей наблюдаемого мира. Ассоциативный поиск этих моделей в базе похож на решение вашей задачи. Смешение результатов ассоциативной машиной еще больше похоже. Но начинать нужно все равно с моделей. Чем их больше, тем сильнее ИИ. Но он все равно не будет сильным. Человек кроме этих задач еще вагон решает от дыхания и равновесия до языка. Вот язык — это и есть определение сильного ИИ. До этого как до небес.
И добавлю. Смотря какого человека вы возьмете. Если только что родившегося — то он ничего не выиграет, если взрослого — то обучаемая модель должна примерно столько же жизненного опыта получить. Недостижимо технически в общем виде.
Не совсем так, ИНС+ГА работает, и весьма неплохо, но класс задач должен быть очень существенно ограничен.
Я делал в 2009 году автоматизацию построения пачки многомерных непрерывных моделей на основе одно-двух-трехслойного персептрона ГА был островного типа, один остров — методы обучения, другой архитектура сети, третий регуляризация, четвертый предобработка. И так еще как-то вывозит, но совершенно не вывозит при попытках подбирать архитектуру ИНС на основе языка (т.е. когда геном описывает алгоритм роста сети). Не вывозит и на сверточных сетях. Ну вернее я не дождался результатов.
Дело было еще на третьих пентиумах, и их нужна была хотя бы сотня. Сейчас возможно получится что-то посложнее. Вот вам моя идея одной картинкой, может натолкнет вас на какие-то мысли.
Просто чтобы решать любую задачу нужно иметь ее четкую постановку. До Луны — это задача. А искусственный разум — это что? Ответы на все вопросы? Готово — google. Бешеные затраты на обработку чего-то? Готово — bitcoin. Распознавание "как у человека" и даже лучше? Готово — сверточные нейросети. Быть суперполиглотом — машина Больцмана. Играть в Go — AlphaGo. И т.д.
Если не будет постановки в подобном ключе, то известно, что в итоге получится: 42. Мне кажется, что топикстартер имеет как раз где-то такой вектор исследований. И будет обидно когда получится именно 42.
Я уже делал такое. ИНС+ГА как раз. 5 лет потратил. И мне было больно и обидно, но ровно до того момента, пока не была сформулирована четкая постановка задачи. Ответ всегда в ней, а не в идеях. Идеи — средство, а не цель. Запилить нейроны как в голове — это идея. Без четкой задачи — пустая трата времени. Уж поверьте ;)
P.S. А финансирование — это вообще ничего не гарантирует (боюсь, что даже ничего не значит). Оно нужно для кластера, это да. Но не определит пути исследований. Пути определит постановка задачи. И да, тест Тьюринга на эту роль не годится.
Мозг человека (и вообще кого угодно) получен в результате проверки жизнеспособности гугола экспериментальных организмов, которые конкурируют за ограниченные ресурсы. Цена ошибки — жизнь. Поэтому каждый мозг по сути — стечение обстоятельств, во многом случайно выросшее дерево связей, с фиксацией успехов (т.е. архитектуры) в днк.
Странно анализировать и эмулировать алгоритм биологического нейрона, но полностью игнорировать биологические алгоритмы его возникновения и организации взаимодействия с другими нейронами, ограничивая себя какой-то одной архитектурой сети.
Хотите получить мозг, хотя бы такой же мощный как у улитки — перебирать варианты архитектур "устанет рука", ну а тупая аналогия с существующими в природе вариантами, как вы верно заметили, смысла не имеет.
Поэтому придется изобрести такую же конкурентную среду для проверки наилучших решений (искусственную жизнь, то бишь). Получается что ИНС — мало, нужны еще ГА и мощность для экспериментов, примерно такая же, какую дает солнце. И вот тогда, после гугола моделей...
Можно взять для экспериментов, ну скажем Венеру, заселить туда наноботов, которые будут конкурировать за энергию, и подождать, поиграть так сказать в Бога (глядя на РНК у меня, например, складывается подозрение, что мы все на Земле получились именно так, но наши создатели до нас похоже не дожили). Но вот вопрос — ЗАЧЕМ ЭТО? Кроме как "жить" и "умирать" эти боты ничего больше уметь не будут (полезного нам).
Существующий же путь — частные решения частных задач частными архитектурами намного продуктивнее и эффективнее. И вряд ли этот путь похож на биологический, т.к. ему не нужно быть таким универсальным. Он, как мне кажется, довольно далек от идей вашей статьи. Даже пример который вы взяли за основу — он частный. Маленькая подзадача. Ей не нужна биология для решения, вполне хватит банальной инжерении с математикой. А от биологии нужны лишь общие идеи. Самолеты — не птицы, точная копия птицы — это был бы очень плохой самолет.
Браво. Если бы вместо банерорезок ВСЕ люди просто всегда кликали по рекламе (особенно по непонравившейся) этот рынок сдох бы сам по себе надежно и надолго. Бюджеты-то не резиновые. Но нет, увы, таких единицы и погоды они не сделают.
+7 (...)… — ну такая себе забота о клиенте. На половине сайтов нельзя ни зарегистрироваться, ни купить ничего, если вы не из России, а к примеру из Беларуси.
Если микросервис — действительно микро, а не монолит запиленный как микросервис, то разница между двумя "легковесами" вряд ли будет значительна.
С другой стороны заказчик на уменьшение счетов за облака обязательно скажет ееее, давай еще. Если крупный — ему экономия, а если мелкий, может вообще захочет на лямбдах AWS — и что тогда делать?
И вот, выбирая между хотелками разработчика и хотелками заказчика есть очень ненулевой шанс, что заказчик будет первичен.
Вообще, спринг (особенно бут) последних лет нередко монструозен. Это вряд ли будет продолжаться вечно. В разработке — да, удобен, но этот плюс ведь не главное, правда?
Ну ok, правда тогда я реально не улавливаю границ проблемы, солидарен с предыдущими ораторами. Поток сознания вижу, а понимания нет.
По конкретному кейсу. Тут одно из. Либо компьютер у вас не обучится, т.к. не хватит валидных данных для обучения (по паре движений учиться умеет лишь сильный ИИ, а его нет, даже в перспективе), либо происходит банально удаленное управление и от RDP отличий не много. RDP весьма старая штука — 30 лет компании Polycom в этом году. И да, она на OSI. Ну и вот: зачем хоть в первом, хоть во втором случае что-то выше, чем OSI по абстракции, решительно непонятно. Распараллеливать же трафик умеют банальнейшие штуки.
Что именно вы решаете, я не улавливаю. Есть ощущение, что все и одновременно. Учите — это AI/ML со своей спецификой, управляете — это уже как бы есть (RDP, дроны, космос), расширяете полосу — а зачем, под какую из этих двух задач?
В общем вопросы начинают повторяться, поэтому буду закругляться ;). Желаю достичь прогресса в вашем начинании. В чем бы оно не заключалось.
Под языком я понимаю систему реализации гипотез моделей мира с возможностью их накопления и трансляции между отдельными машинами. Кроме того мы думаем именно на своем языке, все наши гипотезы и обсуждения на нем. Форма при этом при наверное не играет. Файлы с кодом софта или весов ИНС на raid — вполне, почему нет. Наверное важно, чтобы код и веса были изменяемыми. "Жили". Но технически до этого ещё настолько далеко, что все утверждения теряют смысл из-за невозможности эксперимента. Т.е. ненаучны.
На планете инженерить что-то пока умеем только мы. Причем сначала нас нужно учить. Для этого нужен язык. У машин он вполне может быть свой, но он должен быть.
Конечно. Но тест Тьюринга не проходят.
Мое понимание сильного ИИ от wiki не отличается. Ключевым, как я написал выше, считаю наличие языка, как инструмента сохранения и передачи знений. Люди от животных по сути только этим и отличаются.
Оптимум — термин математический и строгий. Минимум функции потерь на тестовой выборке в данном случае. Читайте его лучше так: экстремум. Вопросы отпадут.
Скажу больше. Я даже делал так. Решал перебором простую задачу. Находил оптимальные параметры сети и алгоритма обучения. Запускал потом ГА. Он оптимальное решение не находил. Ни разу. Хорошие были, но оптимальное — никогда.
Я пробовал решить эту проблему так. Запускал на день. Запускал на месяц. Вариация — эпохи и емкость популяции. Качественных отличий не получил. ГА увы, не очень сильно выигрывает у случайного поиска. Особенно на длинных геномах. У меня руками всегда получалось лучше и быстрее оттюнить ИНС, чем это делал ГА. ГА хорошо заменит переборщика, но не заменит DS с опытом.
Лично я думаю, что ИИ — это база данных моделей наблюдаемого мира. Ассоциативный поиск этих моделей в базе похож на решение вашей задачи. Смешение результатов ассоциативной машиной еще больше похоже. Но начинать нужно все равно с моделей. Чем их больше, тем сильнее ИИ. Но он все равно не будет сильным. Человек кроме этих задач еще вагон решает от дыхания и равновесия до языка. Вот язык — это и есть определение сильного ИИ. До этого как до небес.
Бесспорно.
И добавлю. Смотря какого человека вы возьмете. Если только что родившегося — то он ничего не выиграет, если взрослого — то обучаемая модель должна примерно столько же жизненного опыта получить. Недостижимо технически в общем виде.
Даже скорее это исключения. Иначе такой специальности — DS просто не существовало бы.
Единым алгоритмом — долго. Дорого. Как именно — не знаю. А вот по отдельности — просто, дешево, и понятно как.
Не совсем так, ИНС+ГА работает, и весьма неплохо, но класс задач должен быть очень существенно ограничен.
Я делал в 2009 году автоматизацию построения пачки многомерных непрерывных моделей на основе одно-двух-трехслойного персептрона ГА был островного типа, один остров — методы обучения, другой архитектура сети, третий регуляризация, четвертый предобработка. И так еще как-то вывозит, но совершенно не вывозит при попытках подбирать архитектуру ИНС на основе языка (т.е. когда геном описывает алгоритм роста сети). Не вывозит и на сверточных сетях. Ну вернее я не дождался результатов.
Дело было еще на третьих пентиумах, и их нужна была хотя бы сотня. Сейчас возможно получится что-то посложнее. Вот вам моя идея одной картинкой, может натолкнет вас на какие-то мысли.
В точку.
Просто чтобы решать любую задачу нужно иметь ее четкую постановку. До Луны — это задача. А искусственный разум — это что? Ответы на все вопросы? Готово — google. Бешеные затраты на обработку чего-то? Готово — bitcoin. Распознавание "как у человека" и даже лучше? Готово — сверточные нейросети. Быть суперполиглотом — машина Больцмана. Играть в Go — AlphaGo. И т.д.
Если не будет постановки в подобном ключе, то известно, что в итоге получится: 42. Мне кажется, что топикстартер имеет как раз где-то такой вектор исследований. И будет обидно когда получится именно 42.
Я уже делал такое. ИНС+ГА как раз. 5 лет потратил. И мне было больно и обидно, но ровно до того момента, пока не была сформулирована четкая постановка задачи. Ответ всегда в ней, а не в идеях. Идеи — средство, а не цель. Запилить нейроны как в голове — это идея. Без четкой задачи — пустая трата времени. Уж поверьте ;)
P.S. А финансирование — это вообще ничего не гарантирует (боюсь, что даже ничего не значит). Оно нужно для кластера, это да. Но не определит пути исследований. Пути определит постановка задачи. И да, тест Тьюринга на эту роль не годится.
Мозг человека (и вообще кого угодно) получен в результате проверки жизнеспособности гугола экспериментальных организмов, которые конкурируют за ограниченные ресурсы. Цена ошибки — жизнь. Поэтому каждый мозг по сути — стечение обстоятельств, во многом случайно выросшее дерево связей, с фиксацией успехов (т.е. архитектуры) в днк.
Странно анализировать и эмулировать алгоритм биологического нейрона, но полностью игнорировать биологические алгоритмы его возникновения и организации взаимодействия с другими нейронами, ограничивая себя какой-то одной архитектурой сети.
Хотите получить мозг, хотя бы такой же мощный как у улитки — перебирать варианты архитектур "устанет рука", ну а тупая аналогия с существующими в природе вариантами, как вы верно заметили, смысла не имеет.
Поэтому придется изобрести такую же конкурентную среду для проверки наилучших решений (искусственную жизнь, то бишь). Получается что ИНС — мало, нужны еще ГА и мощность для экспериментов, примерно такая же, какую дает солнце. И вот тогда, после гугола моделей...
Можно взять для экспериментов, ну скажем Венеру, заселить туда наноботов, которые будут конкурировать за энергию, и подождать, поиграть так сказать в Бога (глядя на РНК у меня, например, складывается подозрение, что мы все на Земле получились именно так, но наши создатели до нас похоже не дожили). Но вот вопрос — ЗАЧЕМ ЭТО? Кроме как "жить" и "умирать" эти боты ничего больше уметь не будут (полезного нам).
Существующий же путь — частные решения частных задач частными архитектурами намного продуктивнее и эффективнее. И вряд ли этот путь похож на биологический, т.к. ему не нужно быть таким универсальным. Он, как мне кажется, довольно далек от идей вашей статьи. Даже пример который вы взяли за основу — он частный. Маленькая подзадача. Ей не нужна биология для решения, вполне хватит банальной инжерении с математикой. А от биологии нужны лишь общие идеи. Самолеты — не птицы, точная копия птицы — это был бы очень плохой самолет.
Браво. Если бы вместо банерорезок ВСЕ люди просто всегда кликали по рекламе (особенно по непонравившейся) этот рынок сдох бы сам по себе надежно и надолго. Бюджеты-то не резиновые. Но нет, увы, таких единицы и погоды они не сделают.
+7 (...)… — ну такая себе забота о клиенте. На половине сайтов нельзя ни зарегистрироваться, ни купить ничего, если вы не из России, а к примеру из Беларуси.
Если микросервис — действительно микро, а не монолит запиленный как микросервис, то разница между двумя "легковесами" вряд ли будет значительна.
С другой стороны заказчик на уменьшение счетов за облака обязательно скажет ееее, давай еще. Если крупный — ему экономия, а если мелкий, может вообще захочет на лямбдах AWS — и что тогда делать?
И вот, выбирая между хотелками разработчика и хотелками заказчика есть очень ненулевой шанс, что заказчик будет первичен.
Вообще, спринг (особенно бут) последних лет нередко монструозен. Это вряд ли будет продолжаться вечно. В разработке — да, удобен, но этот плюс ведь не главное, правда?
Ну ok, правда тогда я реально не улавливаю границ проблемы, солидарен с предыдущими ораторами. Поток сознания вижу, а понимания нет.
По конкретному кейсу. Тут одно из. Либо компьютер у вас не обучится, т.к. не хватит валидных данных для обучения (по паре движений учиться умеет лишь сильный ИИ, а его нет, даже в перспективе), либо происходит банально удаленное управление и от RDP отличий не много. RDP весьма старая штука — 30 лет компании Polycom в этом году. И да, она на OSI. Ну и вот: зачем хоть в первом, хоть во втором случае что-то выше, чем OSI по абстракции, решительно непонятно. Распараллеливать же трафик умеют банальнейшие штуки.
Что именно вы решаете, я не улавливаю. Есть ощущение, что все и одновременно. Учите — это AI/ML со своей спецификой, управляете — это уже как бы есть (RDP, дроны, космос), расширяете полосу — а зачем, под какую из этих двух задач?
В общем вопросы начинают повторяться, поэтому буду закругляться ;). Желаю достичь прогресса в вашем начинании. В чем бы оно не заключалось.