Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Большая витрина: от крупнейших школ до частных авторов. Сравнивайте по цене, длительности, формату и выбирайте самый подходящий курс!
Хабр доступен 24/7 благодаря поддержке друзей
Комментарии 20
> вскоре он может добраться до собственных базовых исходников и переписать алгоритм передвижение со временем ползунка боли и забить, наслаждаясь существованием.
Прям как люди.
Прям как люди.
Это всего-лишь дилетантское описание основы теории. ИИ нужен стимул. И этот стимул он должен поддерживать и увеличивать сам.
Тогда что заставит алгоритм обучаться и строить выходы с меньшими затратами и большей производительностью?! Агрегация информации не выход — требуется построить алгоритм на основе приобретенного опыта, а не использовать другие алгоритмы.
Слово стимул — тут только как бытовое описание данного процесса.
Слово стимул — тут только как бытовое описание данного процесса.
Хорошо, тогда мой предыдущий комментарий выглядит так:
Тогда что заставит систему обучаться и строить выходы с меньшими затратами и большей производительностью?! Агрегация информации не выход — требуется построить алгоритм на основе приобретенного опыта, а не использовать другие алгоритмы.
Слово стимул — тут только как бытовое описание данного процесса.
Тогда что заставит систему обучаться и строить выходы с меньшими затратами и большей производительностью?! Агрегация информации не выход — требуется построить алгоритм на основе приобретенного опыта, а не использовать другие алгоритмы.
Слово стимул — тут только как бытовое описание данного процесса.
А) где вы увидели слова про нейронную сеть?!
Б) Интеллект, в большинстве своем, обучается самостоятельно, на основе ошибок и т.д. О том, что интеллект ошибся, каким-либо образом ему сообщают органы чувств (не всегда, конечно, но, например, в случае горячего чайника).
Бытовой термин тут только в плане описание и ничего больше.
Б) Интеллект, в большинстве своем, обучается самостоятельно, на основе ошибок и т.д. О том, что интеллект ошибся, каким-либо образом ему сообщают органы чувств (не всегда, конечно, но, например, в случае горячего чайника).
Бытовой термин тут только в плане описание и ничего больше.
Нейронная сеть не заставляет обучаться, а обучается. Не путайте теплое с мягким.
Приведите пример обратной связи (без уже запрограммированного ответа на входящие параметры) где не требуется интеллект.
Приведите пример обратной связи (без уже запрограммированного ответа на входящие параметры) где не требуется интеллект.
Тогда что заставит систему обучаться и строить выходы с меньшими затратами и большей производительностью?!
Нейронная сеть — обучающаяся система.
Я просто ответил.
Алгоритм обучения должен также улучшаться, неправда ли?!
Пример люстры как объекта, который не может обучаться — не очень подходит, по-моему.
Даже банальный цветок при смене положения солнца поворачивает листья к нему. Как интеллект — не шибко, но зачатки есть. И обратная связь… чтобы иметь большую производительность и расти.
Сейчас до меня собственно дошло, что скорей всего я погорячился с понятием боли. Тут скорее подойдет понятие «раздражитель». Попытаюсь объяснить и уместить все это в один комментарий:
Растение имеет четко запрограммированную реакцию на раздражитель (обобщая, можно сказать, безусловный рефлекс). Пример: выше вариант с солнцем. В данном случае так работает обычный логический компьютер: есть команда (раздражитель) и результат (реакция). Пример: 2+2 результат = 4.
Животное, помимо безусловных рефлексов, имеет ассоциативную память и строит условные рефлексы на раздражители. В таком состоянии сейчас находится нейронная сеть: имея безусловные рефлексы (возможность подсчитать 2+2) она дает результат, а также обучается для решения сложных задач.
Человек умеет прогнозировать, логически выстраивать последующие возможности столкновений с ситуацией, моделировать раздражитель без его присутствия и обучаться… Вот на этом уровне должен находиться интеллект.
Т.е. нейронной сети до интеллекта еще «эволюционировать и эволюционировать».
Растение имеет четко запрограммированную реакцию на раздражитель (обобщая, можно сказать, безусловный рефлекс). Пример: выше вариант с солнцем. В данном случае так работает обычный логический компьютер: есть команда (раздражитель) и результат (реакция). Пример: 2+2 результат = 4.
Животное, помимо безусловных рефлексов, имеет ассоциативную память и строит условные рефлексы на раздражители. В таком состоянии сейчас находится нейронная сеть: имея безусловные рефлексы (возможность подсчитать 2+2) она дает результат, а также обучается для решения сложных задач.
Человек умеет прогнозировать, логически выстраивать последующие возможности столкновений с ситуацией, моделировать раздражитель без его присутствия и обучаться… Вот на этом уровне должен находиться интеллект.
Т.е. нейронной сети до интеллекта еще «эволюционировать и эволюционировать».
Я вот не пойму, почему отталкиваетесь от боли. Ещё Скиннер говорил, что научение через позитивное подкрепление куда эффективнее, чем через негативное.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Эмоции, чувства, ощущения и Искусственный Интеллект