С точки зрения робота

Сегодня мы продолжаем тему направленного обучения. Этот способ не требует больших данных, использует короткие выборки. Модет быть полезен для ниш, где больших данных просто нет. Теоретическая основа (одна теорема и четыре метода) проливает свет на феномен интеллекта в целом, когнитивной его части. Чтобы научить ребенка отличать кошечку от собачки не нужно миллионов примеров. Чат бот Робот Филя очень упрощенная модель обучаемого робота. Если Вы увидели в этом интерес, присоединяйтесь!

Сегодня мы продолжаем тему управляемого обучения публикуем интервью с обученным ботом.

Привет

Здравствуйте. Я робот Филя. Могу беседовать на темы определенного круга.

На какие темы ты можешь беседовать?

Круг тем для обсуждения: эволюция человека — чем отличается от животных — искусственный интеллект, смена экономических формаций капитализм — коммунизм, пропаганда и фейки, религия, смысл жизни.

Только добровольцы — шаг вперед!

Нужно провести разведку боем

В продолжение темы управляемого обучения ищем единомышленников для испытаний этого способа машинного обучения: разработчиков, потенциальных заказчиков, инвесторов — кто готов потратить некоторое время на изучение и эксперименты.

Для обсуждения предлагается оригинальный способ машинного обучения. Предполагается способность обучатся на коротких, организованных выборках. Может быть актуально в областях, где нет больших данных.

Центральный вопрос:

При каких условиях конечное число примеров вход-выход позволяет однозначно восстановить программу?