Pull to refresh
1
0
Send message
С большим удовольствием следил за Вашими статьями, модель выглядит очень интересно. Эмоциональный механизм по-моему сильно упрощен, как и некоторые другие аспекты, но в целом у меня схожий ход мыслей. Читая ГТ Вы наверняка сталкивались с моделью Алексея Редозубова, и в ней есть интересные идеи по функционированию метаботропных рецепторов. Хотелось бы чтобы Вы отвели им некую роль в Вашей модели. Хотя я не совсем согласен с идеями Алексея, я думаю они играют важную роль в функционировании нервной системы.

Также очень хотелось бы увидеть подобную модель для более интересных инпутов(фото, аудио), но прошу Вас не останавливаться на текущих алгоритмах, так как при масштабировании в текущем виде это может оказаться невероятно сложно как для контроля, так и в вычислительном плане. Я думаю разумно было бы смоделировать несколько колонок, изучить их поведение поподробнее, а потом уже вложить колонки как простейший элемент системы.
Если Вы желаете, чтобы читатели ГТ лучше относились к Вашей «писанине», изучите тему поглубже, прежде чем что-то писать. Если же Вам плевать, лучше не пишите сюда вовсе.
>Это вам только кажется.
Конечно. Каждый имеет свое мнение основанное на доступных ему данных.

>То есть теории от корпораций, что если яко бы увеличить количество нейронов до безобразия то это приведет к созданию интеллекта, вас устраивает.
Большинство «корпораций» как раз предполагают несостоятельность ИНС для создания сильного ИИ. Я же имею другую точку зрения.

>А то что нейросети максимум чего смогут достичь это нечто наподобие животных инстинктов вам не нравится.
Вы когда-нибудь видели черепах за рулем автомобиля? Или птиц, которые по снимкам распознают раковые клетки? По-моему, это вообще имеет мало общего с животными инстинктами.

>Разница между мной и теми на кого вы ссылаетесь в том что им нужно получать инвестиции и рассказывать сказки инвесторам.
Это абсолютно очевидно, даже упоминать об этом не стоило. Давайте не будем вовлекать совершенно другие материи в беседу.

>Мне это не нужно и я могу себе позволить сомневаться в любом их утверждении.
А я, по-вашему, нет? Как я уже писал выше, мое мнение значительно расходится с большинством этих «корпораций».

>Вы же, гуглите маркетинговый бред
По вашему это все чем я занимаюсь? Сижу и гуглю какой-то «маркетинговый бред»? Это настолько тупо, что даже оскорбительно. Нет, я занимаюсь не этим. Иногда я читаю этот «маркетинговый бред», чтобы примерно представлять над чем сейчас работают эти «корпорации». Но это лишь маленькое хобби.

>и объявляете его истинной в последней инстанции :)
Где? Что? Когда?
В предыдущих постах мы лишь выяснили в чем был корень вашего заблуждения насчет тех ИНС, которые в основном сейчас разрабатывают те самые «корпорации». Если же даже само математическое свойство нелинейности Вы относите к маркетинговому бреду, то я вообще не представляю как с вами обсуждать что-либо.

> давайте больше конкретики
Это ваши слова. И я так же ожидаю от Вас больше конкретики. Может хватит повторять про маркетинговый бред и корпорации?

>особенно впечатляют отсылки к «выдающимся людям»… одни выдающиеся люди, не так давно, жгли других на кострах… что бы другие не смели даже сомневаться в том что думают ВЫДАЮЩИЕСЯ ЛЮДИ :)
Я никого не призываю ни во что слепо верить. Как раз наоборот, собрать как можно больше информации прежде чем что-либо утверждать. Или, хотя бы, просто загуглить. Если бы Вы сделали это прежде чем писать этот пост, вся его несостоятельность Вам стала бы очевидна очень быстро.

Но, по сути, Вы уже просто переводите тему. Кажется, беседа окончена.
Что-то я сильно увлекся и совсем забыл ответить на главный вопрос, простите.
>так и в чем же отличие от усреднения?
Нелинейность. Это ключевое и базовое свойство любой современной нейронной сети.
Если же Вы не понимаете даже самых основ, как Вы можете с такой уверенностью рассуждать об этом?
>усредняем параметры? каждый слой усредняет свое?
Не знаю про какие нейронные сети вы говорите, но про «усредняющие» я не слышал. Возможно они есть, но лишь как пример для маленьких детей. Реальные же работают в несоизмеримое число раз сложнее.

>потом считаем сколько слоев посчитало ДА а сколько ответило НЕТ


… что?

> главное это объем подготовленной информации для обучения.
Рад, что вы хоть это понимаете. Хотя видимо и то туго, раз не имея той самой обучающей информации Вы размышляете о высоких материях ИНС поувереннее самых выдающихся людей этой области.
>Причем в одном посте вы умудряетесь противоречить самому себе. «то собаки лают, то руины говорят».
Где? Перечитал, в упор не вижу.

>Сначала вы приводите переводчик от гугля. И тут же топчете TensorFlow на которой скорее всего и реализована модель переводчика.
Я не «топчу» Tensorflow, где вы это увидели? Я утверждаю, что TensorFlow это лишь инструмент. При вычислении этой модели, я почти уверен что они использовали также процессоры, а для их работы нужна система охлаждения. Но все это абсолютно иррелевантно к теме беседы.

>И все сводится к статистическому усреднению.
Вот тут я чуть не упал. Нифига себе вы эксперт. Люди потратили годы, некоторые большую часть своей жизни, чтобы разобраться в реальной динамике нейронных сетей, а вы тут бац и все по полочкам. Нет слов.
Даже относительно простая нейронная сеть, как та что используют в Google Translate, как Вы свели ее к статистическому усреднению? Если вы действительно сможете дать этому вразумительное объяснение, я почти уверен что Вам дадут медаль, а может и не одну.

>В данном случае зависимость некоторых слов от других, тоесть так называемого контекста и подбор правильного перевода согласно этой зависимости.
Вы кажется даже не прочитали эту статью, и уж наверняка не поняли.
Жаль, что не имею возможности плюсануть. Вы очень точно передали всю суть поста в 2-ух строках.
>понимаю ли я что то… ну куда уж мне… давайте больше конкретики
С радостью, давайте по конкретике.

Насчет современных нейронных сетей, вот вам пример — Переводчик Google Translate подключили к нейросети. Лично я не видел подобных алгоритмов в литературе даже более 5-летней давности, про 50 и говорить не стоит. Может ли он делать что-то вразумительное? Опять же, как на это посмотреть. Прикиньте для примера, насколько хорошо вы переводите с французского на английский. Задача не из легких. Этот алгоритм делает это практически на уровне профессионалов. Конечно он не рисует картины, не сочиняет музыку и не пишет посты сомнительного содержания, но с той работой, на которую его обучили, он справляется вполне достойно. Подобные примеры Вы легко можете найти в гугле по темам самоуправляемых автомобилей, диагностика болезней(в частности рака) с помощью ИНС, и в принципе можно было бы привести и другие примеры, но не в этом суть.

Как еще более конкретно? В чем из приведенного выше, как Вам кажется, лежит принципиальная граница, которые нейросети не смогут перейти?

>находить зависимости в больших массах данных, ну не путь это к интеллекту…
Почему? Это вполне распространенное мнение среди психологов, что распознавать сложные паттерны это одна из «высших» функций интеллекта.

>у меня есть свой проект, который я развиваю потихоньку.
Какой проект? Причем здесь он?

>В нем использую TensorFlow для определенных задач
Tensorflow к ИИ имеет очень посредственное отношение, это просто один из инструментов для общих математических вычислений и для построения очень ограниченного класса ИНС. Причем здесь он?

>которые в принципе можно решить и моим алгоритмом, но нужно потратить некоторое время на объяснения.
Ну как бы типо это да. Какой алгоритм? Каких задач?

>А со временем у меня туго очень.
Видимо конкретику в этом обсуждении буду приводить только я. Увы, так у нас беседа не выйдет.

Вы, конечно, извините, но это полный бред.
>Начнем с разбора почему, то что разрабатывают сегодня, не приведет к прорыву в этой области.
В область пришло огромное количество идей, из психологии, нейробиологии, математики, статистики, огромное количество алгоритмов и моделей. Что мы имеем в разборе? 0.
>Откопали алгоритмы 50 летней давности, для которых внезапно стало хватать мощностей.
Вы про персептрон? 50 лет назад и для него хватало мощностей. Только вот персептрон в наши дни используется только как некая упрощенная модель для примера. Если вы взгляните на любую из современных сетей, которые используются в реальных задачах, как например сеть для Google Translate, увидеть там нечто 50-летней давности уже крайне сложно. Это как говорить что вся современная физика это законы Ньютона, но чуточку другие.

>При этом, никто толком не рассказывает, зачем все же человечеству Сильный ИИ.
Из текущих применений: самоуправляемые автомобили и в перспективе самолеты/корабли, помощь в диагностике и лечении болезней, обработка и выделение различных закономерностей в огромных потоках данных(как те, которые генерирует БАК). И это только малая часть всей истории.

>Возьмем все эти фото котиков и сделаем из них среднего арифметического котика в вакууме. При этом, чем больше фото котиков мы скормим, тем лучше будет узнавание при сравнении новой фото со средне арифметическим фото котиков.
А это то тут при чем? По вашему нейронные сети созданы для усреднения картинок? Вы хоть что-то понимаете в этой области?

Извините конечно, но по-моему настолько бестолковым постам вообще не место на проектах ТМ. С таким мышлением Вам самое место в госдуме.

>Помните AlphaGo и как гугл пытался победу в игре преподнести как прорыв в ИИ?
>На IBM посмотрите как она ватсон рекламирует.
А где, собственно, проблема? ИИ AlphaGo победил чемпиона мира в игре го, по-моему это уже факт.
Ватсон отлично показал себя на «интеллектуальных» играх с другими людьми, его используют врачи для диагностики и назначения лечения пациентам.
Да, компании используют маркетинг для рекламы этих продуктов. Что в этом плохого? Эти продукты справляются со своими задачи, в некоторых аспектах даже лучше людей-профессионалов. Где вы видите проблему? Любой маркетинг это сразу что-то ужасное?
>Точные карты дорог делают как раз для решения этих проблем. Но думаю все понимают что это костыль.
Дорожные знаки, разметка, светофоры и прочие аттрибуты дорог это тоже костыли, созданные для людей. Так что в этом плохого? Эти костыли дают системе(мозгу) недостающую информацию для ориентирования в пространстве, почему бы не использовать подобный подход для ИИ? По вашему критически важно, чтобы ИИ получал эту информацию с дорожных знаков, а не встроенной карты? Где грань?

>Но они не решают ничего что относится к теме сильного искуственного интеллекта. Вообще ничего.
Это очень сильное заявление. Что вы относите к теме сильного искусственного интеллекта? Какие задачи еще по вашему не имеют никаких решений? С моей точки зрения, современные нейронные сети сильно отстают от мозга в количественных параметрах, но никак не качественных.

>Этого понимания сейчас ни у кого нет.
Ни у кого нет полного понимания, согласен. Но ведь есть огромное количество данных о мозге и всевозможных аспектах его работы. Из того, что я знаю о мозге, исскуственные нейронные сети имеют мало общего с биологией, но они неплохо аппроксимируют те или иные информационные процессы происходящие в голове. Не похоже, что в мозге работает некоторый особый алгоритм, который отвечает за креативность или подобные «высшие» функции мозга. Куда больше мозг похож на огромную нейронную сеть, которая внутри себя содержит разные архитектуры под разные задачи, отобранные за миллионы лет эволюции.

>Попытка создать скайнет без теории, бездумно вгоняя данные в нейросеть, выглядит нелепой.
По-вашему она выглядит нелепой, по-моему за 5 лет с помощью нейронных сетей мы смогли найти решения для колосального количества задач.

>бездумно вгоняя данные в нейросеть
Это уже преувеличение во всех смыслах. Мы не вгоняем случайные числа в нейросеть. Действительно есть множество людей, которые «балуются» с ИНС вгоняя туда что попало. Но, к примеру, исследования по обучению ИНС на распознавание раковых клеток по снимкам, мне совершенно не кажутся бездумными.

P.S. Это не совсем относится к разговору, но по-моему мнению большинство заблуждений и непониманий ИНС и работы мозга имеют корни в убеждении, что человеческий мозг делает что-то невероятное и чуть ли не божественное. В реалиях мне кажется все намного проще, чем многие надумывают.
Можно чуть-чуть конкретнее? Эти автомобили на самом деле сами ездить не могут?
Вы говорите про все нейросети? Это по вашему касается всех архитектур и способов обучения?
Не подумайте что «докалупываюсь», действительно интересно почему такое мнение. Я конечно не спец в ИИ, но за 4 года изучения темы вдоль и поперек(в т.ч. нейробиология, психология, лингвистика, всевозможные виды и архитектуры ИНС) у меня сложилось прямо противоположное мнение.
Они ничего не слышали, потому что они с ними не сталкивались, но уже огромное количество компаний занимается их созданием. Как регулирующие органы разрешат таким машинам колесить по общим дорогам, так сразу узнают. Другое дело, что этот процесс насильно будут тормозить, так как это может вызвать огромный всплекс безработицы.
Когда то и про ДВС, и про компьютеры, и интернет слышали только 5% популяции. Но если технология находит свое применение, она может очень быстро стать нормой.
Интересный прогноз, во многом совпадает с моими мыслями, но мне кажется есть несколько проблем:

1. Когда человечество примет мысль, что воспитание ребенка крайне важный и довольно сложный процесс, зачем оставлять его на родителей? За последние десятилетия дети все больше времени проводят с нянями, в садиках, школах и т.п. Так может стоит сделать заведения изначально рассчитанные за воспитание детей?
Таким образом можно довольно легко создать атмосферу, где дети смогут расти вместе(лучше социализироваться) и под присмотром профессионалов.

2. Искусственный интеллект в последние годы развивается семимильными шагами, и, исходя из моих знаний в нейробиологии и теории ИНС, в ближайшие 10 лет он достигнет уровня, когда сможет заменить работу ~95% людей. Для примера уже сейчас можно посмотреть на успехи в создании самоуправляемых автомобилей, и сколько людей этим занимаются(дальнобойщики, таксисты и т.д.), или в области языковых переводов. Как именно это повлияет на жизнь человечества это уже отдельная тема, но игнорировать ее по-моему никак нельзя.
Если под сознанием вы подразумеваете субьективные ощущения при восприятии мира, то их можно легко описать активациями ассоциативных связей.
Правильно ли я понимаю, в вашей модели такая оптимизация происходит за счет хеббовского обучения синапсов нейронов, которые участвуют в распространении часто встречающихся паттернов?
Слежу за развитием вашей модели с большим интересом, но одна проблема постоянно бросается в глаза и я не нашел ее решения ни в этих статьях, ни в той, что еще переводится. Чтобы волны могли приходить и уходить в любые стороны, аксоны и дендритные деревья нейронов должны покрывать хотя бы частично объем по всем направлениям от клетки (2). Для дендритов это представить довольно легко, но аксоны обычно образуют синапсы на некотором расстоянии от дендритного дерева (1).
image
Красным активный нейрон и его дендриты, зеленым его аксон, серым соседние нейроны.
Даже в отображении на плоскости сложно представить, как аксон мог бы иметь контакты с нейронами по все стороны от сомы, а в трехмерном пространстве это выглядит еще страннее. Условно говоря, сложно представить как нейрон мог бы передать сигнал и направо и налево, при том что основная ветвь аксона уходит в одну сторону.

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity