Комментарии 11
Надо думать не о максимизации общей полезности (читай - вы переизобрели утилитаризм), а о максимизации планетарного сознания. Другая задача совсем.
Как по мне - все эти централизации и планетарные сознания - это безуспешные попытки собрать "что-то" из "всего подряд".
Я так вижу, что мы сейчас стоим на пороге межпланетной экспансии, типа "выхода жизни на берег" или "появления первой клетки". Те, кто смогут вырваться из гравитации и построить самообеспеченную станцию (а энергии в космосе - дофига и больше, вопрос только в материи и системах жизнеобеспечения замкнутой экологии) - те и будут родоначальниками следующих этапов эволюции. То, что они с собой заберут в свою биосферу - будет базой всех дальнейших изменений (как митохондрии или как пятипалость)
А кто останется на планете - ну, в море вон сколько жизни, очень разнообразной, только она не рулит :)
спасибо за комментарий )
в общем-то, сама по себе данная идея максимизации общей полезности и не нова и даже отчасти на поверхности.
мой основной "посыл" в данном случае состоит в том, что до некоторого времени назад это все были теоретические и философские изыскания, а сейчас уже реально приступить к практической реализации
Искусственный Интеллект сможет составить такую матрицу
А вдруг не сможет?
спасибо за комментарий )
может и не сможет,
но на уровне теоретической модели пока явных препятствий не видно.
опять же теоретически.
то есть на основе big data (соцсети, мессенджеры, переписка, комментарии, выбор фильмов, покупки) вполне возможно составить "профиль" и дальше совмещать.
здесь вопрос скорее метрики качества соответствия.
но и это постепенно решаемо.
и машинный перевод, и генерация текста - все постепенно решалось и улучшалось и сейчас наблюдаем вполне приемлемое качество
и машинный перевод, и генерация текста - все постепенно решалось и улучшалось и сейчас наблюдаем вполне приемлемое качество
Нет, не наблюдаем. Даже при переводе между европейскими языками Гуглопереводчик произвольно выкидывает целые предложения, несёт отсебятину и перевирает смысл порой до полностью противоположного. Глаз да глаз за ним. Что касается восточных языков, то обычно он выдаёт нечто порядком сумбурное.
в общем-то согласен.
как понимаю, даже сейчас в тестах и конкурсах при сравнивании результатов переводов от разных моделей результаты оцениваются живыми специалистами,и на основе этих живых оценок принимается решение о качестве перевода.
в целом, переводы стали лучше, но оценки качества все еще нет.
теоретически, можно сделать отдельный датасет с вариантами "лучших" переводов и сравнивать, насколько переводы от моделей были близки к нем, но это все очень вариативно. Опять же, что такое "близок". Не факт, что евклидово расстояния и прочие вариации расстояний подходят. То есть да, с метрикой качества, как понимаю, есть определенные трудности.
в целом, переводы стали лучше
Лично я, как человек, который четверть века занимается (хотя и не по своей основной профессии, но очень часто) переводами и периодически использует машинный перевод, считаю, что: нет. Переводы стали хуже. Точнее так: они понемногу становились лучше с совершенствованием старых технологий, но с переходом на новые стали решительно хуже. Потому что «эти ваши» нейросети умеют — да просто натаскиваются именно на это — убедительно врать. Раньше, когда машинный перевод косячил, это можно было легко заметить и докопаться до истины, а теперь ошибки тщательно скрываются, как будто там внутри сидит гастарбайтер, который боится за свою зарплату. И помимо сражения с чужим языком ты ещё должен сражаться с жуликоватым переводчиком.
но на уровне теоретической модели пока явных препятствий не видно.опять же теоретически.
Теоретическое препятствие тут состоит в том, что задача не формализована. Составить-то он составит, с этим и простой рандом справится, но кто скажет, что правильно?
Поиск глобального максимума общей полезности как задача для Искусственного интеллекта и bigdata