OK. Теперь позвольте мне задать пару вопросов: что Вы понимаете под произвольной деятельностью и мышлением? Не кажется ли Вам, что мышление может сводиться к логическому выводу при помощи некой программы, а деятельность осуществляться в форме вывода результатов решений и расчетов ?
химик-технолог это очень узкая специализация. 100% что вам сильно недостает хорошей математической подготовки, а без нее быть программистом никак нельзя. Искренне могу посоветовать найти книги: Николенко С. И. - Глубокое обучение ... Фостер Дэвид - Генеративное глубокое обучение, 2-е издание - 2024. Они есть на https://rutracker.org/ Терминология тоже бывает разная. Терминология филолога, философа, классического лингвиста сильно отличается от специалиста по нейрокомпьютингу.
я как раз недавно думал на подобные темы. Чего не хватает ИИ для точного понимания смысла текстов и выдачи четких ответов на вопросы. У меня сложилось впечатление, что помимо глубоких, самых общих знаний о мире, физике, пространстве, времени, психологии общения и многих других сложных вещах, генетически встроенных в наш мозг и приобретенных в самые ранние годы жизни, ИИ недостает контура самосознания и эмоций. Я как раз думаю о том, как их внедрить в современные программные системы.
мы говорим на разных языках. Вы - гуманитарий, склонный к абстрактным философским рассуждениям. Я - естественник, физик, математик, программист, привык мыслить в терминах законов, уравнений, моделей. Мы не сможет прийти к общему знаменателю, как физики и лирики. Это очень печально, но прошу учесть, что все гуманитарные науки на западе сейчас ускоренно математизируются и пустым рассуждениям нет места.
вы сильно ошибаетесь. Личность в огромной степени определяется письменными трудами и речами. Это не только стиль речи, дикции, а и логика (стиль) рассуждений, уровень компетенции, знаний, привычки, темперамент. Все это уже успешно имитируется при правильной обучении на большом корпусе текстов. Открытой информации о реальных разработках в этой область крайне мало, но прошу поверить, что на эти исследования тратятся колоссальные средства и усилия.
полноценную личность пока не может, но все усилия разработчиков ИИ направлены именно на то, что бы это свершилось как можно скорее. Я абсолютно уверен, что речь в статье шла вовсе не об аудиовизуальном копировании человека, а о имитации его мыслей, хода рассуждений на основании текстов его ранних выступлений. Это как раз может успешно делать GPT путем дообучения.
ручная трансляция законов и их трактовок абсолютно исключена. Это чудовищные трудозатраты и неизбежные ошибки, которые очень сложно будет исправить. С формальной точки зрения решение вроде не очень сложное: создание тезауруса всех терминов (наверняка уже есть готовый), автоматический разбор (парсинг средствами NLP) всех тестов всех законов. Построение продукционной модели законодательства, проверка работы на большом корпусе решений судов. Но подозреваю, что тут есть куча нюансов неоднозначности, необходимости наличия базы знаний самого общего характера (прагматики, контекста). Тут наверняка могут быть полезны нейронные сети, но их выводы обязательно следует перепроверять машиной логического вывода. Удачи !
разумеется современные нейромодели не имеют логического вывода. Я именно об это и говорю, как о недостатке и неприменимости сетей нейронов к системам доказательства в юриспруденции. На западе используют экспертные системы с разными движками логического вывода, и это более целесообразно.
Свобода воли ни как не связана с квантовым миром. Электро-химическая природа импульсов (спайков) нейронов головного мозга имеет стохастический характер на макроуровне. Локальная концентрация ионов определяется количеством (суммой) нейромедиаторов выделяемых в зоне синапсов, а вовсе не неопределенностью Гейзенберга и уравнением Шредингера. Мешать квантовую физику с нейронаукой не очень умное занятие. Куда более важно найти все законы самообучения кластеров и цепочек нейронов, определить роль сна в формировании долговременной памяти и других не решенных вопросах.
не отличить текст сгенерированный GPT от статьи серьезного ученого, исследователя, аналитика может только совершенно безграмотный человек. Весь это хайп по поводу AI поднят на пустом месте бездельниками, маркетологами и ловцами денег в мутной воде.
проблема всех нынешних нейросетевых моделей в отсутствии полноценного логического вывода как в экспертных системах и языке Prolog. Они не могу четко обосновать свое решение, разработчик не может быстро скорректировать ошибку рассуждений, добавить, исправить факты, правила, очередность выбора. В юриспруденции, как и во всех серьезных областях применения требуются интегрированные системы, включающие нейросети и логику. Логическому выводу можно подвергнуть все варианты ответов сети и найти не противоречащий.
на низком уровне за оценку времени и пространства отвечает гиппокамп. Это связано с моторикой движений , определением скоростей перемещений и т.д. Я думаю именно по этому связь времени и пространства столь тесна в восприятии. На высоком уровне понятие времени у разных народов отличается. На западе во главе речи стоит глагол т.е. действие разворачивающееся во времени. На востоке упор делается на существительные и прилагательные т.е. скорее статическая картина мира. Концепция Эйнштейна о единстве пространств и времени не легко дается даже людям с абстрактным мышлением. Мне кажется, что эту связь надо постараться внедрить в нейросетевые и NLP модели в форме неких аналогов дифференциальных уравнений и фреймов Минского, Шенка.
автор сам пишет, что никакого отношения к квантовым вычисления его эксперимент не имеет. Свойства интерференции полезны как минимум в вычисления 2-х мерных сверток при помощи оптического Фурье процессора. Было бы не плохо продолжить работы именно в этой области для ускорения расчетов нейронных сетей. Перед линзами можно ставить экраны полупрозрачных дисплеев и выводить на них заранее рассчитанные матрицы трансформации. ПЗС матрица примет результат расчетов. Удачи !
совершенно очевидна принципиальная проблема оптических вычисления. Длина волны счета равна сотням нанометров. Именно такого размера должны быть элементы оптического процессора, а это на 2 прядка больше чем размеры нынешних электронных ключей.
OK. Теперь позвольте мне задать пару вопросов: что Вы понимаете под произвольной деятельностью и мышлением? Не кажется ли Вам, что мышление может сводиться к логическому выводу при помощи некой программы, а деятельность осуществляться в форме вывода результатов решений и расчетов ?
OK
химик-технолог это очень узкая специализация. 100% что вам сильно недостает хорошей математической подготовки, а без нее быть программистом никак нельзя. Искренне могу посоветовать найти книги: Николенко С. И. - Глубокое обучение ... Фостер Дэвид - Генеративное глубокое обучение, 2-е издание - 2024. Они есть на https://rutracker.org/ Терминология тоже бывает разная. Терминология филолога, философа, классического лингвиста сильно отличается от специалиста по нейрокомпьютингу.
я как раз недавно думал на подобные темы. Чего не хватает ИИ для точного понимания смысла текстов и выдачи четких ответов на вопросы. У меня сложилось впечатление, что помимо глубоких, самых общих знаний о мире, физике, пространстве, времени, психологии общения и многих других сложных вещах, генетически встроенных в наш мозг и приобретенных в самые ранние годы жизни, ИИ недостает контура самосознания и эмоций. Я как раз думаю о том, как их внедрить в современные программные системы.
мы говорим на разных языках. Вы - гуманитарий, склонный к абстрактным философским рассуждениям. Я - естественник, физик, математик, программист, привык мыслить в терминах законов, уравнений, моделей. Мы не сможет прийти к общему знаменателю, как физики и лирики. Это очень печально, но прошу учесть, что все гуманитарные науки на западе сейчас ускоренно математизируются и пустым рассуждениям нет места.
ладно, проехали. Спор не конструктивен.
вы сильно ошибаетесь. Личность в огромной степени определяется письменными трудами и речами. Это не только стиль речи, дикции, а и логика (стиль) рассуждений, уровень компетенции, знаний, привычки, темперамент. Все это уже успешно имитируется при правильной обучении на большом корпусе текстов. Открытой информации о реальных разработках в этой область крайне мало, но прошу поверить, что на эти исследования тратятся колоссальные средства и усилия.
полноценную личность пока не может, но все усилия разработчиков ИИ направлены именно на то, что бы это свершилось как можно скорее. Я абсолютно уверен, что речь в статье шла вовсе не об аудиовизуальном копировании человека, а о имитации его мыслей, хода рассуждений на основании текстов его ранних выступлений. Это как раз может успешно делать GPT путем дообучения.
и цифровой двойник и личность неизбежно должны базироваться на ИИ иначе имитации не получится.
ну тогда сорри. Я почти уверен, что в оригинальной статье MIT речь шла именно о виртуальной личности сгенерированной ИИ.
ну а как по вашему генерируются слова? не при помощи ли до обученных под личность GPT ?
ручная трансляция законов и их трактовок абсолютно исключена. Это чудовищные трудозатраты и неизбежные ошибки, которые очень сложно будет исправить. С формальной точки зрения решение вроде не очень сложное: создание тезауруса всех терминов (наверняка уже есть готовый), автоматический разбор (парсинг средствами NLP) всех тестов всех законов. Построение продукционной модели законодательства, проверка работы на большом корпусе решений судов. Но подозреваю, что тут есть куча нюансов неоднозначности, необходимости наличия базы знаний самого общего характера (прагматики, контекста). Тут наверняка могут быть полезны нейронные сети, но их выводы обязательно следует перепроверять машиной логического вывода. Удачи !
разумеется современные нейромодели не имеют логического вывода. Я именно об это и говорю, как о недостатке и неприменимости сетей нейронов к системам доказательства в юриспруденции. На западе используют экспертные системы с разными движками логического вывода, и это более целесообразно.
аватар 99% основан на GPT, а значит на NLP, речевом, текстовой представлении искусственной личности.
Свобода воли ни как не связана с квантовым миром. Электро-химическая природа импульсов (спайков) нейронов головного мозга имеет стохастический характер на макроуровне. Локальная концентрация ионов определяется количеством (суммой) нейромедиаторов выделяемых в зоне синапсов, а вовсе не неопределенностью Гейзенберга и уравнением Шредингера. Мешать квантовую физику с нейронаукой не очень умное занятие. Куда более важно найти все законы самообучения кластеров и цепочек нейронов, определить роль сна в формировании долговременной памяти и других не решенных вопросах.
не отличить текст сгенерированный GPT от статьи серьезного ученого, исследователя, аналитика может только совершенно безграмотный человек. Весь это хайп по поводу AI поднят на пустом месте бездельниками, маркетологами и ловцами денег в мутной воде.
проблема всех нынешних нейросетевых моделей в отсутствии полноценного логического вывода как в экспертных системах и языке Prolog. Они не могу четко обосновать свое решение, разработчик не может быстро скорректировать ошибку рассуждений, добавить, исправить факты, правила, очередность выбора. В юриспруденции, как и во всех серьезных областях применения требуются интегрированные системы, включающие нейросети и логику. Логическому выводу можно подвергнуть все варианты ответов сети и найти не противоречащий.
на низком уровне за оценку времени и пространства отвечает гиппокамп. Это связано с моторикой движений , определением скоростей перемещений и т.д. Я думаю именно по этому связь времени и пространства столь тесна в восприятии. На высоком уровне понятие времени у разных народов отличается. На западе во главе речи стоит глагол т.е. действие разворачивающееся во времени. На востоке упор делается на существительные и прилагательные т.е. скорее статическая картина мира. Концепция Эйнштейна о единстве пространств и времени не легко дается даже людям с абстрактным мышлением. Мне кажется, что эту связь надо постараться внедрить в нейросетевые и NLP модели в форме неких аналогов дифференциальных уравнений и фреймов Минского, Шенка.
автор сам пишет, что никакого отношения к квантовым вычисления его эксперимент не имеет. Свойства интерференции полезны как минимум в вычисления 2-х мерных сверток при помощи оптического Фурье процессора. Было бы не плохо продолжить работы именно в этой области для ускорения расчетов нейронных сетей. Перед линзами можно ставить экраны полупрозрачных дисплеев и выводить на них заранее рассчитанные матрицы трансформации. ПЗС матрица примет результат расчетов. Удачи !
совершенно очевидна принципиальная проблема оптических вычисления. Длина волны счета равна сотням нанометров. Именно такого размера должны быть элементы оптического процессора, а это на 2 прядка больше чем размеры нынешних электронных ключей.