• Марвин Мински «The Emotion Machine»: Глава 2 «Совесть, ценности и собственные идеалы»

    • Перевод
    image

    §2-5 Обучение и удовольствие


    Когда Кэрол пыталась наполнить своё ведёрко, она попробовала несколько экспериментов до того, как у неё получилось задуманное благодаря использованию ложки. Когда она понимала, что её цель достигнута, она ощущала удовлетворение и чувство полученной награды, и тогда эти приятные чувства каким-то образом помогли ей обучиться и запомнить опыт. Итак, этот процесс включал множество шагов:

    • Кэрол наполнила своё ведёрко ложкой.
    • Она поняла, что её цель достигнута.
    • Затем она почувствовала удовлетворение своим успехом.
    • Затем, как-то, это удовлетворение помогло ей запомнить опыт.

    Сейчас мы довольны, что она чувствовала себя удовлетворённой, но какие функции обеспечиваются всеми этими чувствами, и почему этот процесс требует так много шагов? Какую роль может играть чувство удовольствия в процесс создания воспоминаний? Почему Кэрол просто не могла запомнить какой метод сработал, а какой — нет?
    Читать дальше →
  • Марвин Мински «The Emotion Machine»: Глава 2 «Отпечатыватели»

    • Перевод
    image


    § 2-3 Отпечатыватели (Imprimers)

    “Сейчас, стыд является ментальной мерой позора, в которой мы сжимаемся от осознания позора, а не от последствий действий, и нам остается только предполагать, какое составляется о нас мнение, из этого следует, что люди, перед которыми мы чувствуем стыд- это те, чье мнение имеет для нас значение. Эти люди являются: те, кем мы восхищаемся; те, кто восхищается нами; те, восхищение которых мы желаем добиться; те, с которыми мы противоборствуем; и те, чье мнение мы уважаем.”
    — Аристотель в Риторике 2,6
    Наш язык имеет огромное количество слов для описания нашего эмоционального состояния. Когда мы описывали игру Кэрол с грязью, мы уже должны были использовать целую дюжину: влечение, смятение, тревогу, самоуверенность, разочарованность, беспокойство, фрустрацию, страх, склонность, удовольствие, гордость, удовлетворение, стыд и печаль.

    Почему вообще у нас есть подобные состояния, и почему этих состояний так много? Почему Кэрол ощущала себя благодарно и гордо, когда она получала похвалу от своей матери? И почему это все, каким-то образом, возвышает цели, делая их более желанными?

    Студент: Вы уже начали обсуждать, что она должна иметь что-то вроде “связующих элементов”, которые заставляют её реагировать подобным специфическим образом — прямо как говорил Аристотель, из-за беспокойства её матери. Но это никак не объясняет почему одна только похвала не может сделать цель желанной, а это зависит от, ммм…, я не могу придумать правильное слово для описания этого — “человека к которому она привязана”?
    Читать дальше →
  • Марвин Мински «The Emotion Machine»: Глава 2 «Играя с грязью»

    • Перевод
    image

    2.1. Играя с грязью


    «Это не просто изучение вещей, которые важны. Это обучение тому, что делать с тем, что вы учите и познанием, почему вы изучаете все эти важные вещи» — Нортон Джастер, рассказ Фантомный Киоск (The Phantom Tollbooth)

    Ребенок по имени Кэрол играет с грязью. Оборудованная вилкой, ложкой и чашкой её задача испечь воображаемый пирог, таким же способом, как готовить её мать. Давайте предположим, что она играет одна и вообразим три вещи, которые могут случиться с ней:

    Она играет одна. Она хочет наполнить свою чашку грязью и сперва делает это при помощи своей вилки, однако она терпит неудачу потому что грязь просачивается через зубчики вилки. Она разочарованна и ощущает фрустрацию. Но, когда у неё получается задуманное благодаря использованию ложки, Кэрол довольна и ощущает удовлетворение.

    Что может извлечь из этой ситуации Кэрол? Она получила знание методом проб и ошибок, о том, что вилки не очень-то приспособлены для переноса грязи. Но благодаря опыту с ложкой она приобрела знание, что ложки являются хорошим инструментом для переноса жидкости. Благодаря ошибкам мы понимаем какой метод не работает — в то время как успех учит нас какой метод принесёт успех. [Пояснения в §9-2.]

    Заметьте, что Кэрол сделала это когда работала в одиночестве — и получила новые знания самостоятельно. В случае обучения методом проб и ошибок ей не потребовался учитель для оказания помощи.
    Читать дальше →
  • C++20 всё ближе. Встреча в Джексонвилле

      В начале марта в американском городе Джексонвилле завершилась встреча международной рабочей группы WG21 по стандартизации C++. На встрече добавляли фишки в C++20, подготавливали к выпуску «превью» новых компонентов и полировали до блеска шероховатости языка.

      Хотите посмотреть на новости и узнать:

      • Почему это тут золотая медаль справа?
      • Как там поживает кросплатформенный SIMD?
      • Что будет если 4000 поделить на последнюю пятницу февраля?
      • Какие подводные камни нашлись у сопрограмм?
      • Какие крутые фишки для многопоточного программирования будут в скором времени доступны?
      Добро пожаловать под кат
    • ComputerVision и с чем его едят

        imageС развитием компьютерных мощностей и появлением множества технологий обработки изображений всё чаще стал возникать вопрос: а можно ли научить машину видеть и распознавать образы? Например, отличать кошку от собаки или даже бладхаунда от бассета? О точности распознавания говорить не приходится: наш мозг несравнимо быстрее может понять, что перед нами, при условии, что раньше мы получили достаточно сведений об объекте. Т.е. даже видя только часть собаки, мы можем с уверенностью сказать, что это собака. А если ты — собаковод, то легко определишь и породу собаки. Но как научить машину различать их? Какие существуют алгоритмы? А можно ли обмануть машину? (Спойлер: конечно можно! Точно так же, как и наш мозг.) Попробуем осмыслить все эти вопросы и по возможности ответить на них. Итак, приступим.
        Читать дальше →
        • +24
        • 6,4k
        • 1
      • Автоматическая векторизация спутниковых снимков: одна модель — два первых места

          image


          Всем привет!


          В данной статье хочу поделиться с вами историей о том, как одна и та же архитектура модели принесла сразу две победы в соревнованиях по машинному обучению на платформе topcoder с интервалом месяц.


          Речь пойдёт о следующих соревнованиях:


          • Urban 3d mapper — поиск домиков на спутниковых снимках. Соревнование длилось 2 месяца, было 54 участников и пять призовых мест.
          • Spacenet: road detection challenge — поиск графа дорог. На решение также давалось 2 месяца, включало 33 участника и пять призовых позиций.

          В статье рассказывается об общих подходах к решению таких задач и особенностях реализации для конкретных конкурсов.


          Для комфортного чтения статьи желательно обладать базовыми знаниями о свёрточных нейронных сетях и их обучении.

          Читать дальше →
          • +62
          • 11,1k
          • 4
        • Ой, у вас баннер убежал!

          Ну. И что?
          Реклама
        • Алгоритм Пинг-Понг или критика Обратной Польской Нотации

          Данная статья написана в силу возмущения тем, что в наших ВУЗах студентов простому разбору математических выражений обучают на основе как раз Обратной Польской Нотации (ОПН), что является откровенным извращением нормальной человеческой логики.

          Источником описания ОПН будет описание из Лафоре Р.: Л29 Структуры данных и алгоритмы в Java. Классика Computers Science. 2-е изд. — СПб.: Питер, 2013. — 704 с, рекомендованное как наиболее популярное и адекватное по этому вопросу, впрочем как и по другим часто применяемым алгоритмам.

          Ну то есть сравниваем разные алгоритмы с разной идеологией.
          Читать дальше →
        • Марвин Мински «The Emotion Machine»: Глава 1. Влюбленность

          • Перевод
          image

          О жизнь — великий песенный цикл,
          Переплетение случайностей,
          А любовь — то, что всегда верно,
          И я — Мария Румынская.
          — Дороти Паркер.
          Многие считают абсурдным рассуждать о человеке как о своего рода машине — почему мы и слышим периодически заявления, подобные этому:
          Гражданин: Ну разумеется машины полезны для нас. Мы можем давать им складывать гигантские столбцы чисел или собирать автомобили на заводах. Но ничто механическое не может обладать настоящими чувствами, такими как любовь.
          В наши дни никого уже не удивляет, что машины способны выполнять логические операции, потому что сама логика основана на прозрачных, простых правилах — как раз таких, которыми может с лёгкостью оперировать вычислительная машина. Однако Любовь, скажут некоторые, не может быть объяснена в этих простых понятиях, не стоит и пытаться. Вспомним слова Пабло Неруды:
          Любовь должна быть такой,
          Влекущей и всеобъемлющей,
          Исключительной и ужасающей,
          Почитаемой и всё же скорбящей,
          Расцветающей, словно звёзды,
          И безмерной — как поцелуй.
          — Из «Экстравагарио».
          Что есть любовь и как она работает? Нужно ли нам пытаться её понять, или может, стоит воспринимать подобную поэзию как намёк на наше нежелание разбираться в вопросе? Давайте взглянем на попытку нашего товарища Чарльза описать собственное недавнее увлечение:
          Чарльз: Я только что влюбился в замечательного человека. У меня с трудом получаеться думать хоть о чём-то, кроме неё. Моя любимая невероятно совершенна — неописуемой красоты, безупречного характера, невообразимого ума. Нет ничего, чего я не сделал бы ради неё.
          Читать дальше →
        • Интеллектуальная обработка текстов

            Работы, связанные с естественным языком, — это одна из ключевых задач для создания искусственного интеллекта. Их сложность долгое время сильно недооценивали. Одной из причин для раннего оптимизма в области естественного языка были пионерские работы Ноама Хомского о порождающих грамматиках. В своей книге «Синтаксические структуры» и других работах Хомский предложил идею, которая сейчас кажется совершенно обычной, но тогда произвела революцию: он преобразовал предложение на естественном языке в дерево, которое показывает, в каких отношениях находятся разные слова в предложении.
            image

            Пример дерева синтаксического разбора показан на рисунке выше (а — синтаксический анализ на основе структуры непосредственных составляющих; б — на основе грамматики зависимостей). Порождающая грамматика — это набор правил вида S → NP V P или V P → V NP, которыми можно порождать такие деревья. На деревьях синтаксического разбора можно строить довольно строгие конструкции, пытаться определять, например, логику естественного языка, с настоящими аксиомами и правилами вывода.
            Читать дальше →
          • Программа конференции Neurodata Lab и НИУ ИТМО по Emotion AI, Петербург, 30 марта

              Напоминаем, что всего чуть более недели остается до конференции «Emotion AI: новые вызовы для науки и образования, новые возможности для бизнеса». Однодневное мероприятие, соорганизаторами которого являются Neurodata Lab LLC и НИУ ИТМО, состоится в пятницу, 30 марта, с 10 до 18 часов (ИТМО, Биржевая линия д. 14).

              Регистрация доступна по ссылке.

              Предварительная программа доступна в теле публикации.

              image
              Читать дальше →
            Самое читаемое