Как стать автором
Обновить

Комментарии 4

Сейчас под ИИ понимают обычно нейросети. Но как мне кажется, этот подход хорош не везде. Он хорош для обработки аналоговой информации, поступающей из внешнего мира — например распознавания огромных объемов изображений, аудио и видео.
Но кроме этого, есть «чистые знания» — огромное количество научной информации, обрабатывать которую нейросетями можно, но странно. Потому что здесь предпочительнее было бы «семантическое представление» — некий универсальный формат знаний, пригодный для машинной обработки. И вот с этим, как мне кажется, имеется пробел.
А пускай нейросеть сама до этого дойдет, как мы в свое время. Глядишь, может что-то интересное по дороге обнаружит.
Вот как раз это мне и не нравится. Может дойдет, а может и не дойдет. А может дойдет, но не до того что нам нужно, а до того что нам не нужно и даже для нас опасно.
Нейросеть предполагает обучение. То есть некий значительный набор вопросов, для которого уже известны ответы. И по сути нейросети это замена точных вычислений приближенными, это построение приблизительной модели, которая будет с какой-то погрешностью и в каких-то пределах соответствовать реальному миру. Как в общем и человеческий мозг.
А вот способны ли современные нейросети порождать нечто принципиально новое? Например, способна ли нейросеть решить математическую «задачу тысячелетия»?
Вот оно, восстание машин. Только не такое страшное, как это представлялось раньше.
Я думаю, нам, как виду, Землю населяющему, очень даже полезны все эти измерения, которые сейчас ИИ может проводить. Даже если раньше об этом никто не задумывался.
Ну и разговоры о том, что скоро машины щаменят всю «человеческую» рабочую силу, никто не отменял. Да, многое можно довести до автоматизма и переложить на машины. Но всё равно, некоторые процессы и анализы доступны только челоеческому сознанию.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий