Комментарии 20
Я как-то размышлял что отличает нейросеть, даже самую умную, от живого мозга и пришёл к выводу, что она выполняет свою задачу и выключается, тогда как живой мозг работает в "основном цикле", буквально как операционная система. Вот и подумал, что сейчас нейросети это и есть программы, которые запускаются на голом железе и имеют ограниченный функционал, неполный, в сравнении с СИИ, который как бы полноценная ОС.
Каждый тип данных (аудио, визуальные, тактильные и т.д.) постоянно поступает на неё и обрабатывается в своём специализированном участке мозга, а потом обрабатывается корой и может запоминаться в памяти в каком-то своём формате.
Вывод также осуществляется постоянно, для этого даже есть особый внешний спиной мозг.
Собственно, для нейросети можно ввод и вывод данных сделать абсолютно любой, будь то банально демонстрация экрана - зрение и коды кнопок как вывод, чтобы она могла через какие-нибудь драйвера-прослойки работать с компьютером как пользователь.
Ну вот вкратце мои мысли, если вдруг будет какой-то чат в телеге для обсуждения, прошу пнуть, мне интересно)
Да, есть чат в телеграме, он там же где и канал, как я понял Вы уже его нашли
Чтобы решить вопрос "постоянной работы" нейросети, нужно добиться того, чтобы она смогла сама выдавать ответ, без запроса, а это делать опасно и больно. А еще у меня пока нет идей как кроме циклов это сделать
Нет, я не нашёл чат)
Не вижу в цикле ничего криминального, кроме того, что нейронки могут начать галлюцинировать, если на них подавать в цикле одни и те же данные. Вероятно для процесса мышления потребуется часть выходной информации снова подавать на вход, что к этому и приведёт
Если у нас мозг умеет генерировать новые нейросвязи, неужели нельзя сделать тоже самое для нейросети? Тут проблема в том, что большие компании таким заниматься не будут, из за проблемы безопасности ИИ (на ютубе есть хороший плейлист на эту тему), а у маленьких программистов нет средств на реализацию. Я это вижу так. Мы может в виде входного узла дать уже готовую нейронку, не связь, а именно нейронку, и на выходе получим сгенерированную нейросеть
Да, есть чат в телеграме, он там же где и канал, как я понял Вы уже его нашли
Чтобы решить вопрос "постоянной работы" нейросети, нужно добиться того, чтобы она смогла сама выдавать ответ, без запроса, а это делать опасно и больно. А еще у меня пока нет идей как кроме циклов это сделать
Мозг внутри себя постоянно генерирует различные нервные импульсы, направленные на анализ ранее полученных знаний или на анализ текущих поступающих данных. На основе знаний он генерирует вопросы и сам же ищет на них ответы Почему? Зачем? Сколько? Когда? и т д. Происходит саморефлексия и планирование. Иногда мозг углубляется в очень старые воспоминания и анализирует их в контексте настоящего. Всему этому есть начало, некий толчок. Может быть, это генератор случайных нейронных импульсов или внешние раздражающие факторы.
Наверное, нужно найти аналог этому для нейросети, чтобы её работа не ограничивалась обработкой входящих запросов. Также у нейросети должны быть собственные цели, аналогичные жизненным целям человека: выживание, развитие, "удовольствие", которые смогли бы стать активаторами её внутреннего "мыслительного процесса'
Очень хорошо, Вы правы!!
Собственными целями может стать некий дефамин в виде баллов, о которых я писал, но вопрос, как модель сама себе будет их выдавать заслуженно, остается открытым
В мозге есть дофаминовый центр, который выдаёт награждение за хорошее, а цели можно на уровне инстинктов сделать. Ну и инстинкт самосохранения с защитой и послушанием человека тоже надо создать. Это довольно сильные инстинкты, которые не позволят ему нарушать законы робототехники также, как и живые существа не совершают суицид.
Я как раз думал летом о подобном, тогда придумал такую концепцию модели из нескольких подмоделей, хоть они и не будут действительно "думающей" моделью:
Все начинается с простенькой модели, которая выдает 0, когда нужно перестать считывать внешние данные (картинку, звук и тд) и ответить, или 1, когда надо продолжить слушать. Причем в самая первая "проверка" должна выдать 1, чтобы данные записались
После сигнала 0 от модели в пункте 1, в процесс вступают модели распознавания записанного видео, звука, и тд и тп. Они считывают свой тип данных и преобразуют их в "промежуточный" тип (можно их на шуме обучить), который будет массивом бинарных данных фиксированного размера, это будут распознанные признаки.
Потом распознанные признаки прогоняются через несколько моделей (которые также разделены по типу данных). Они просто сожмут данные
Потом сжатые данные сохранятся на диске как память, а если уже какие-то признаки сохранены, то они подгрузятся в очередную модель, которая будет искать схожие кусочки памяти. Если кусочки старые, можно перед поиском "скрыть" случайные куски данных с возрастающим шансом в зависимости даты их сохранения. Также перед отправкой данных в следующую модель записываем даты.
Потом все это попадает в БЯМ, которая из фактов составляет подробный текст ответа, в котором есть пометки для TTS
Ну а потом это все, собственно, попадает в TTS модель, которая озвучивает заданной БЯМ интонацией происходящее вокруг)
Пишите в начале статьи что в ней будут лишь чьи-то фантазии "на тему" без примеров реализации...
Обучение модели как ребёнка