Небольшое замечание: в статье вы расматриваете только линейные диофантовые уравнения. Из заголовка кажется что в статье будет речь про общий случай. Кстати, в общем случае доказано, что не существует алгоритма, который узнавал бы по произвольному диофантову уравнению, имеет ли оно решения в целых числах или нет.
Почему именно классический? Почему этот алгоритм вообще должен существовать (именно классический) и иметь приемлимую вычислительную сложность?
У нейросетей есть приятное свойство — они умеют аппроксимировать почти любую функцию с любой точностью. Я бы скорее поставил на то, что сделают нейросеть, которая аппроксимирует работу этого алгоритма, чем найдут сам алгоритм.
А по поводу самих нейросетей как инструмента — согласен, для полноценного ИИ вероятнее всего потребуется доработка существующих методов, разработка когнитивных архитектур и т.д.
Поддержка криптографии давность как в Windows, так и в Linux и без проблем доступна из юзерспейса через стандартные api операционной системы без сторонних библиотек. К чему вручную все писать? Ну если уж писать, то что-то интересное, а не голую сеть Фейстеля. Более того, ваш шифр не устойчив к линейному криптоанализу и множеству других атак, в первую очередь из-за того, что функция F вносит слишком мало нелинейности. Про слабую дифузию вообще молчу)
Всё чаще звучат страшилки об искусственном интеллекте, заменяющем программистов, и похоже что рано или поздно это всё-таки случится.
Нейросети скорее станут полезным инструментом для генерации каких-то типичных конструкций по словесному описанию, особенно для всяких gui и уязвимостей в них.
Глядя на Китай все чаще вспоминаются киберпанковые рассказы. Страшно представить что будет, если технология нейроимплантов будет доведена до ума и получит широкое распространение.
Можно ли сказать, что сознание выделяет из потоков инфорации с сенсоров потенциально полезную информацию и закидывает ее в некую внутреннюю модель, после чего при помощи механизмов внимания применяет к построенной модели различные инструменты анализа? Если да, то насколько это упрощенная формулировка? Или я не правильно понял суть феномена сознания?
Да, схема Джентри имеет скорее теоретическое значение, чем практическое. Современные схемы, такие как BGV, BFV, CKKS более практичны. AES, например, без проблем можно на них гомоморфно вычислить. Ну и они уже использовались в некоторых реальных проектах.
P.S. при чем тут канал передачи? Вычисления локально производятся.
Небольшое замечание: в статье вы расматриваете только линейные диофантовые уравнения. Из заголовка кажется что в статье будет речь про общий случай. Кстати, в общем случае доказано, что не существует алгоритма, который узнавал бы по произвольному диофантову уравнению, имеет ли оно решения в целых числах или нет.
Почему именно классический? Почему этот алгоритм вообще должен существовать (именно классический) и иметь приемлимую вычислительную сложность?
У нейросетей есть приятное свойство — они умеют аппроксимировать почти любую функцию с любой точностью. Я бы скорее поставил на то, что сделают нейросеть, которая аппроксимирует работу этого алгоритма, чем найдут сам алгоритм.
А по поводу самих нейросетей как инструмента — согласен, для полноценного ИИ вероятнее всего потребуется доработка существующих методов, разработка когнитивных архитектур и т.д.
Интересно, что именно произойдет, если вручную удалить Edge?
и уязвимостей в них.Почитал про AST на википедии. Очень впечатляет! Не подскажите, где более подробно можно почитать про нее?
Та вроде наоборот с каждым годом все больше доказательств того, что именно там =)
Можно ли сказать, что сознание выделяет из потоков инфорации с сенсоров потенциально полезную информацию и закидывает ее в некую внутреннюю модель, после чего при помощи механизмов внимания применяет к построенной модели различные инструменты анализа? Если да, то насколько это упрощенная формулировка? Или я не правильно понял суть феномена сознания?
Вот бы еще придумать модельку, которая может получать новые знания из уже имеющихся в GPT-3 и использовать их
И с Скайпом тоже расправились
Да, схема Джентри имеет скорее теоретическое значение, чем практическое. Современные схемы, такие как BGV, BFV, CKKS более практичны. AES, например, без проблем можно на них гомоморфно вычислить. Ну и они уже использовались в некоторых реальных проектах.
P.S. при чем тут канал передачи? Вычисления локально производятся.