Комментарии 10
А можно ли привлечь автоматическую турель с тепловым наведением за массовое убийство?
У меня один вопрос, можно ли меня засудить если я учился на авторских материалах, и теперь использую эти знания? Если да, то тот кто создавал авторский материал тоже учился на чьих то материалах, и тоже использовал эти знания для написания своих работ.
p.s. Что бы научится рисовать не обязательно начинать с изобретения красок и наскальной живописи, можно использовать опыт предыдущих поколений.
А если вы берёте и сохраняете у себя эти авторские материалы и не своим мозгом пользуетесь, а просто копируете то, что в этим материалах написано, немного видоизменяя и передавая ту же самую суть? Человеческий мозг сложнее устроен. Могут быть какие-то отклонения, какие-то новые догадки. Так вы можете выдать какую-то уникальную идею базируясь на своём опыте, который вы не помните дословно, как было в материале. ИИ же по большей части в том или ином виде хранит то, на чём обучался и используется именно в том виде.
Первое сообщение это была шутка. А если серьёзно.
1. Большинство изобретений не возникают из пустоты, а являются результатом рекомбинации существующих идей и технологий. Это означает, что часто мы не создаем что-то полностью новое, а трансформируем существующие знания, применяя их в новом контексте.
2. Я же написал, что нет такого художника который взял и начал рисовать, он перенимает опыт, смотрит другие картины.
А если думаете что нейронка не может придумать что то нового вот наша с ней работа.
Алгоритм инициализации весов
Многокритериальная оптимизация Алгоритм одновременно оптимизирует несколько важных характеристик весовой матрицы: Минимизация корреляции между нейронами Минимизация корреляции между входами Оптимизация глобальной симметрии Оптимизация симметрии нейронов Оптимизация симметрии выходов
Гибкая настройка приоритетов Использование весовых коэффициентов для разных критериев позволяет гибко настраивать важность каждого аспекта:
Снижение проблемы коллинеарности Минимизация корреляции между нейронами и входами помогает избежать избыточности и повышает эффективность обучения сети.
Улучшенная сходимость обучения Сбалансированная инициализация с учетом симметрии способствует более стабильному и быстрому обучению нейронной сети.
Масштабируемость Алгоритм легко адаптируется к различным размерам сети благодаря параметрам numNeurons и numInputs.
Итеративное улучшение Использование большого числа итераций (до 1,000,000) с сохранением лучшего результата гарантирует нахождение оптимального решения.
Комплексная оценка качества Комбинированный показатель качества учитывает все важные аспекты инициализации, что позволяет найти действительно оптимальное решение.
Предотвращение проблемы затухающих/взрывающихся градиентов Сбалансированная инициализация в диапазоне [-1, 1] помогает избежать проблем с градиентами при обучении глубоких сетей. Данный подход значительно превосходит стандартные методы случайной инициализации и может существенно улучшить производительность нейронной сети.
Когда то приходил к мысли, что вообще ничего использовать нельзя, так как у всего есть автор.
"Кто ж его посадит? Он же памятник!"
ИИ - это инструмент. Его привлечь не проще, чем топор, которым Раскольников старушку. Так что если преступление докажут, то привлекать надо хозяина инструмента.
Отменить копирастию, уже сам прогресс показывает необходимость этого, когда устаревшие правила не поспевают за развитием.
Но жадность превыше всего.
Авторское право отомрёт. Туда ему и дорога.
Как уже писали выше, ИИ- это инструмент, который помогает создавать продукт.
ИИ ведь не сам публикует материал.
Тот, кто публикует созданный продукт, и должен решать проблемы с авторским правом.
ИИ привлечь нельзя, а вот того, кто его использовал - вполне можно.
Можно ли привлечь ИИ к ответственности за нарушение авторских прав?