Лучший движок, как лучший друг — он не подведет, не должен подвести
Главное успеть съесть пуд соли до конца проекта
Для меня лучшие — это Unity3d и Corona SDK
В знакомстве с остальными пока потребности не возникало
Автоматика не сработала при выходе турбины на запредельный режим, и водой все залило именно из-за этого (вода пошла, когда турбину вырвало — что же в это время делала автоматика)
Кстати аварийное питание непричем — когда автоматика вырубилась, то задвижки можно было закрыть только сверху
Кажется этому почти не учат — анализу ошибок среды, то есть исполнению отлаженного кода в новой для него программно-технической среды.
Статья напомнила более печальные обстоятельства на Саяно-Шушенской станции, где система контроля не смогла отследить выход турбины в запредельные режимы и не закрыло задвижки, которые пришлось закрывать вручную.
Как сказал руководитель разработки системы контроля (воспроизвожу по памяти) — датчики вышли из строя и контроль прекратился.
При правильной работе автоматики последствия могли быть не такими катастрофичными
Не хочется спорить впустую — (к слову, нехорошо в кратком обсуждении, делать выводы о том, что кто-то чего-то не читал)
Меж тем ваша фраза о сильной завязанности метода Монте Карла на случайности вызывает улыбку — ведь этот метод не просто связан, а основан на вероятностных методах.
Далее — применение этих методов требует заданного набора вероятностей выбора, то есть в этом отношении имеется детерминизм. Можно сказать логика алгоритма.
А человек в отличии от автоматов алогичен в принципе
Это и делается в глубинном обучении
Но ведь это и есть сужение контекста — то есть сделать крутой автомат, который только играет в го
Это характерный признак машинности интеллекта
Хотя (скажем философски) современное общество этим занимается
В принципе глубинное обучение — это то же запоминание, только во многоуровневой системе, то есть создание и запоминание новых полученных абстрактных классификационных признаков.
Такой подход именно машинный, так как он предполагает большой объем используемых данных и большую скорость их обработки.
Способности машины и человека лежат в разных областях возможностей
В статье было сказано
«Вместо этого программа проанализировала тысячи игр и сыграла миллионы партий против самой себя. В числе прочих ИИ-техник программа использовала один из наиболее популярных в настоящее время методов под названием «глубинное обучение». Его суть сводится к математическим вычислениям, имитирующим происходящие в головном мозге процессы, когда связанные слои нейронов активизируются во время опознания и запоминания новой информации. Программа выучила себя сама с помощью многочасовой практики, постепенно совершенствуя способность интуитивно чувствовать стратегию. Тот факт, что в результате этого она смогла победить одного из сильнейших игроков в Го, представляет собой по-настоящему знаковое событие в развитии машинного обучения и искусственного интеллекта.»
По сути тот же принцип, что используется при игре в шахматах — запоминание множества партий и анализ их на основе критерия — машина помнит больше, ищет быстрее — использование заложенных принципов сужения области поиска позволяет выбрать решение.
Человеческий интеллект не обладает такими возможностями — поэтому они соревновательны в стандартизуемых областях поиска — а это не созидание, а сортировка и поиск
Другими словами машина гордиев узел не разрубит
Любая интеллектуальная проблема является задачей поиска с неопределенной областью поиска по неясному критерию.
Способность человека заключается в том. что он может произвольно сократить область поиска и установить критерий — машина пока на это неспособна.
Человек способен создавать решение (гордиев узел) — а машина пока исполнитель, пусть быстрый и эффективный
Способности суть лишь предпосылка интеллекта
Интеллект — это работающая объемная структура когнитивных связей на основе имеющихся знаний и развитых навыков
Таланты надо обязательно учить — гениев учит просто жизнь — у них врожденный навык самостоятельного создания когнитивных связей
Кстати, IQ, будучи тестом по нескольким контекстам, дает осредненную картину — поэтому лучше всего подходит для посредственностей. как и любой тест
А про Сталлоне наверное точно ошибка — так что сорри — тем более он мне все равно нравится
Про IQ —
Стивен Хокинг (Stephen Hawking), британский физик-теоретик IQ=160,
Дольф Лундгрен (Dolph Lundgren), шведский актер, режиссер, сценарист и продюсер IQ=160,
Джордж Буш мл. (George Bush), американский политик, экс-президент США IQ=125,
Сильвестр Сталлоне (Sylvester Stallone), американский актер, сценарист и режиссер IQ=54
И что
Проблема контекста — это процесс воспитания. Для человека это занимает годы учебы и практики в конкретной области,
Причем смена области деятельности низводит, как правило, на нулевой уровень понимания.
То есть непонимание контекста, точнее его невоспириятие, это не признак низкой интеллектуальности, а отсутвие ус тойчивых когнитивных связей.
Заметим, что человек часто действует стереотипно, не проявляя интеллекта, как возможности творческой оценки ситуации.
Это и дает обычно преимущество компьютеру в использовании стереотипов, как возможности более быстрого их перебора.
Думается, это правильное направление — на мой взляд, самое уродливое в компьютере — это клавиатура (в том числе и электронные аналоги)
Пргонозирую, что ввод жестами (с дивайсным или прямым распознаванием) задвинет клавиатуру в прошлое
Во-первых, я уже делал один проект про опасное сближение автомобилей (фиксация видеорегистратором) — поэтому в теме
Во-вторых при заданной камере движение объектов задано по кадру (кораблики по мосту не едут)
В-третьих, задача фиксация движения давно решена в системах безапасности — на всякий случай даю ссылку http://www.codeproject.com/Articles/10248/Motion-Detection-Algorithms
На мой взгяд проще разведенность моста отслеживать по наличию и отсутствию потока машин — к слову машина дает перемещающуюся яркую точку — а движущиеся объекты могут быть отслежены без применения ненйронных сетей
Да — в основе любого бизнеса лежит простая идея — уговорить некую условную тетушку купитьза $10 нечто, о чем она 5 мин назад и не подозревала.
Если число тетушек растет с течением времени, то бизнес удачен, иначе это просто разводка
PS все бюрократические структуры проходят эти стадии
Главное успеть съесть пуд соли до конца проекта
Для меня лучшие — это Unity3d и Corona SDK
В знакомстве с остальными пока потребности не возникало
Кстати аварийное питание непричем — когда автоматика вырубилась, то задвижки можно было закрыть только сверху
Статья напомнила более печальные обстоятельства на Саяно-Шушенской станции, где система контроля не смогла отследить выход турбины в запредельные режимы и не закрыло задвижки, которые пришлось закрывать вручную.
Как сказал руководитель разработки системы контроля (воспроизвожу по памяти) — датчики вышли из строя и контроль прекратился.
При правильной работе автоматики последствия могли быть не такими катастрофичными
Меж тем ваша фраза о сильной завязанности метода Монте Карла на случайности вызывает улыбку — ведь этот метод не просто связан, а основан на вероятностных методах.
Далее — применение этих методов требует заданного набора вероятностей выбора, то есть в этом отношении имеется детерминизм. Можно сказать логика алгоритма.
А человек в отличии от автоматов алогичен в принципе
Но ведь это и есть сужение контекста — то есть сделать крутой автомат, который только играет в го
Это характерный признак машинности интеллекта
Хотя (скажем философски) современное общество этим занимается
Такой подход именно машинный, так как он предполагает большой объем используемых данных и большую скорость их обработки.
Способности машины и человека лежат в разных областях возможностей
«Вместо этого программа проанализировала тысячи игр и сыграла миллионы партий против самой себя. В числе прочих ИИ-техник программа использовала один из наиболее популярных в настоящее время методов под названием «глубинное обучение». Его суть сводится к математическим вычислениям, имитирующим происходящие в головном мозге процессы, когда связанные слои нейронов активизируются во время опознания и запоминания новой информации. Программа выучила себя сама с помощью многочасовой практики, постепенно совершенствуя способность интуитивно чувствовать стратегию. Тот факт, что в результате этого она смогла победить одного из сильнейших игроков в Го, представляет собой по-настоящему знаковое событие в развитии машинного обучения и искусственного интеллекта.»
По сути тот же принцип, что используется при игре в шахматах — запоминание множества партий и анализ их на основе критерия — машина помнит больше, ищет быстрее — использование заложенных принципов сужения области поиска позволяет выбрать решение.
Человеческий интеллект не обладает такими возможностями — поэтому они соревновательны в стандартизуемых областях поиска — а это не созидание, а сортировка и поиск
Другими словами машина гордиев узел не разрубит
Способность человека заключается в том. что он может произвольно сократить область поиска и установить критерий — машина пока на это неспособна.
Человек способен создавать решение (гордиев узел) — а машина пока исполнитель, пусть быстрый и эффективный
Интеллект — это работающая объемная структура когнитивных связей на основе имеющихся знаний и развитых навыков
Таланты надо обязательно учить — гениев учит просто жизнь — у них врожденный навык самостоятельного создания когнитивных связей
Кстати, IQ, будучи тестом по нескольким контекстам, дает осредненную картину — поэтому лучше всего подходит для посредственностей. как и любой тест
А про Сталлоне наверное точно ошибка — так что сорри — тем более он мне все равно нравится
Стивен Хокинг (Stephen Hawking), британский физик-теоретик IQ=160,
Дольф Лундгрен (Dolph Lundgren), шведский актер, режиссер, сценарист и продюсер IQ=160,
Джордж Буш мл. (George Bush), американский политик, экс-президент США IQ=125,
Сильвестр Сталлоне (Sylvester Stallone), американский актер, сценарист и режиссер IQ=54
И что
Причем смена области деятельности низводит, как правило, на нулевой уровень понимания.
То есть непонимание контекста, точнее его невоспириятие, это не признак низкой интеллектуальности, а отсутвие ус тойчивых когнитивных связей.
Заметим, что человек часто действует стереотипно, не проявляя интеллекта, как возможности творческой оценки ситуации.
Это и дает обычно преимущество компьютеру в использовании стереотипов, как возможности более быстрого их перебора.
Пргонозирую, что ввод жестами (с дивайсным или прямым распознаванием) задвинет клавиатуру в прошлое
Во-вторых при заданной камере движение объектов задано по кадру (кораблики по мосту не едут)
В-третьих, задача фиксация движения давно решена в системах безапасности — на всякий случай даю ссылку http://www.codeproject.com/Articles/10248/Motion-Detection-Algorithms
Если число тетушек растет с течением времени, то бизнес удачен, иначе это просто разводка