До сих пор использую Hp stream 7. Да, тормозит, но вполне пригоден для чтения Pdf и прочих доков в дороге, а также гамания в HMM3 :) И не вижу в продаже ничего похожего по размеру, за те же символические $80. А всего то не хватает памяти. Еще бы гиг-три...
Странно что минусы. Да, в публикации нет модели, а только общие слова, но идея то в целом правильная: создание полностью автономных агентов требует не только эмуляции нервной системы с ее механизмами локальной оптимизации, но и тела с его потребностями, как механизма обеспечивающего глобальную оптимизацию. RL (reinforcement learning), как альтернатива, не в счет. Хотя в целом его подход с наградой это нечто подобное.
Просто в этом направлении мало работ ведется, т.к. они, в силу своей фундаментальности, не позволят даже в среднесрочной перспективе решить никакие прикладные задачи, а значит гранты не получишь и бизнесу не интересны.
Справедливости ради хочу отметить, что направление спайковых сетей (я именно так интерпретирую описанную «двоичность») вполне себе перспективно. Хотя-бы по энергетике, при правильной реализации в железе конечно.
Да и предоставить возможности структурной адаптации сети к изменениям в среде (сиречь данным) — это тоже очень заманчиво. Все-таки в биологии рост сети (дендритных деревьев) играет фундаментальную роль в обучении и памяти. Работы также ведутся, но мало и они далеки от хоть какого-то продакшена. Уж больно все непонятно.
Важный шаг, но критична была не цена в проблеме утраты влияния, кмк.
Куча работ (именно у значительной части то прослойки разработчиков, которые использовали делфи и билдер) связана с разработкой, использущей сторонние библиотеки (OpenCV, Caffe и вот это вот все). Но все это из за устаревшего компилятора не собирается под тем же билдером вообще никак.
Вроде появился clang в билдере. Но попытку собрать ML библиотеки уже похоже некому делать. :(
Стандартные логи при падении слал, но либо это действительно единичные случаи, либо не хватает информации чтобы понять в чем дело. Уже много лет наступаю на эту фишку на совершенно разных ноутах. Одна из причин того, почему пересел на хром.
Ой, это очень просто. Достаточно на ноуте с 2 видеокартами принудительно переключиться с одной на другую. Либо если дрова активной свалятся и поднимутся снова (простите за непрофессиональную терминологию). При этом экран мигнул, все приложения работают, кроме тех что от Мозиллы — они все радостно крэшатся.
Хотелось бы увидеть сравнение результата с тем, что дают opencv-шные методы обнаружения движения через накопление фона.
cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG
cv::BackgroundSubtractorMOG2
Может быть это не забывание а оптимизация хранения информации? Потому и число синапсов уменьшается, что связи перестраиваются более оптимальным образом.
Мне кажется странным утверждение о том, что сильный ИИ обязан несоизмеримо превзойти человеческий. Почему-то в рассуждениях часто встречается точка зрения, что мол сильный ИИ в своем саморазвитии уйдет куда-то очень далеко.
По-моему возможности любой системы конечны и в определенный момент система достигнет насыщения и дальнейшее развитие или остановится, или будет идти значительно медленнее.
Конечно это не отменяет того факта, что этот ИИ сможет создать в свою очередь другой ИИ, еще более сильный. Вопрос только во времени, который ему для этого потребуется.
Это я к тому, что создание сильного ИИ не обязательно означает скорого наступления сингулярности, как мне представляется.
До сих пор использую Hp stream 7. Да, тормозит, но вполне пригоден для чтения Pdf и прочих доков в дороге, а также гамания в HMM3 :) И не вижу в продаже ничего похожего по размеру, за те же символические $80. А всего то не хватает памяти. Еще бы гиг-три...
А вот у меня беда. У меня репозитории с сабрепами на меркуриале. И совершенно непонятно как их конвертировать, с сохранением связей.
Просто в этом направлении мало работ ведется, т.к. они, в силу своей фундаментальности, не позволят даже в среднесрочной перспективе решить никакие прикладные задачи, а значит гранты не получишь и бизнесу не интересны.
Да и предоставить возможности структурной адаптации сети к изменениям в среде (сиречь данным) — это тоже очень заманчиво. Все-таки в биологии рост сети (дендритных деревьев) играет фундаментальную роль в обучении и памяти. Работы также ведутся, но мало и они далеки от хоть какого-то продакшена. Уж больно все непонятно.
Куча работ (именно у значительной части то прослойки разработчиков, которые использовали делфи и билдер) связана с разработкой, использущей сторонние библиотеки (OpenCV, Caffe и вот это вот все). Но все это из за устаревшего компилятора не собирается под тем же билдером вообще никак.
Вроде появился clang в билдере. Но попытку собрать ML библиотеки уже похоже некому делать. :(
С ноткой грусти А вы не пробовали OpenCV под Builder собрать? :)
cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG
cv::BackgroundSubtractorMOG2
Все-таки рабочего тела, а не топлива.
По-моему возможности любой системы конечны и в определенный момент система достигнет насыщения и дальнейшее развитие или остановится, или будет идти значительно медленнее.
Конечно это не отменяет того факта, что этот ИИ сможет создать в свою очередь другой ИИ, еще более сильный. Вопрос только во времени, который ему для этого потребуется.
Это я к тому, что создание сильного ИИ не обязательно означает скорого наступления сингулярности, как мне представляется.