Как стать автором
Обновить
2
Карма
0
Рейтинг

Senior CV/ML Engineer

  • Подписчики 2
  • Подписки 11

Короткий путь к Искусственному интеллекту?

Попробуйте ее запрограммировать, например, и решить задачу MNIST лучше, чем CNN.

Короткий путь к Искусственному интеллекту?

Если бы это схема была верна, она бы хоть чуть-чуть работала. А вместо нее работаете вы, рассказывая о новой якобы зиме. А вот рынок ИИ специалистов опровергает ваши слова. )))

Короткий путь к Искусственному интеллекту?

А у Алексея, кроме задушевных бесед какой-то результат нарисовался? )))

Короткий путь к Искусственному интеллекту?

Двадцать лет вижу эту схему. Во всех соцсетях. Без изменений.
Уже глубокое обучение состоялось, GAN побил всех и вся, BERT пишет статьи лучше людей, а схема всё та же. Может быть застой не у нас, в AI и ML, а у рисовальщиков таких схем?

Последняя битва за Сингулярность

Судя по тексту, Вы не знакомы с блокчейном или просто распределенным хранением данных. Поинтересуйтесь.

Последняя битва за Сингулярность

Я не говорил о философских концепциях гуманитариев, я говорил об инженерной реализации бессмертия. И — да — я редко бываю неправ. Человек вообще никакого отношения к бессмертию не имеет. Туп, вял, уродлив. Устал — это Вы верно подметили. И социалистов почти половина. )))

Последняя битва за Сингулярность

Это всё лукавство. Что такое реальное бессмертие? Это защищенный сервер (с резервом), который имеет произвольное число терминалов. Терминал должен передавать на сервер дампы своей рецепторной системы. Всё. Личность при этом — вопрос второй. Обидно, понимаю. Мне тоже. Но есть долг и задачи.

Последняя битва за Сингулярность

К сожалению, ничто биологическое не может путешествовать по вселенной в течение миллионов лет. Поэтому нужна «жизнь», реализованная на иной элементной базе. Человечество — это просто фронт создания такой «жизни».

Olympus уходит с рынка цифровых камер

Pentax, Minolta, Konica…

Olympus уходит с рынка цифровых камер

Да, непонятно. Они явно переоценили прелесть своей профессиональной светлой телецентричной оптики. Стаб у них был лучшим, тут сомнений нет. Но и это не спасло. Задуматься нужно было уже тогда, когда нишевый Pen-F провалился на рынке.

Olympus уходит с рынка цифровых камер

Конкуренция была не со смартфонами, смартфоны просто уменьшили емкость фоторынка до неприличной. Конкуренция была между полным кадром, кропом и дюймовочками. Качество дюймовочек подросло, стоимость полного кадра упала, стало непонятно зачем платить такие конские деньги за микро43. Тем более, что свое конкурентное преимущество — оптимальный размер и вес — Олимпус убил сам, создавая гиганские тяжелые камеры в последнее время.

Архитектура мозга. Концепция каналов

Я имел ввиду сотни вариантов организации «карточек» и «формул». Графы. Фреймы. Реляционные БД. Объекты-контейнеры. Это только направления. На мой вкус, структура может быть любой. И с обработкой понятно всё. А вот с извлечением знаний ничего не понятно.
Спасибо за ответы!

Архитектура мозга. Концепция каналов

Да. Но проблема в том, что задача, которую Вы решаете никому не интересна и не нужна, она может быть решена как угодно. Сотней вариантов. Проблема именно в извлечении и обработке «формул», то есть в данных, в их авторазметке и природе Смысла. Естественный мозг с этим справляется. Вариант с Вашей архитектурой — нет.

Архитектура мозга. Концепция каналов

В третий раз: где Вы берете формулы?

Архитектура мозга. Концепция каналов

Я об этом и говорю. Сами признаки — это просто идентификаторы. Важны связи между этими признаками, которые у Вас задаются нумерованными фишками. Эти связи у Вас берутся из ниоткуда, возможно, из «самой правильной книги знаний».

Архитектура мозга. Концепция каналов

Это всё очень мило, но главный вопрос остался без ответа: как происходит атрибутирование карточек. То есть каким образом расставляются «точки» понятий в пространстве признаков. А это самое главное. Поскольку математика связывания и вывода может быть почти произвольной, главное уже содержится в онтологии. У Вас она берется из ниоткуда.

Интуиция в… машине

Я был у H2O в гостях, беседовал с разработчиками. Вечер мы на это убили. Было весело. Тут нужно понимать (на мой вкус) так: для типичных задач ML — это будет работать. Как перспектива Общего ИИ — нет.

Интуиция в… машине

Если упрощать, то это выражается в том, что GAN и reinforcement learning — это наиболее мощные и перспективные подходы на сегодняшний день.

Интуиция в… машине

Так в этом и проблема, что они работают довольно плохо. А вторая часть аспекта, о котором я говорю, что заставить их работать хорошо можно только через «объяснения». ))))

Интуиция в… машине

Ну что Вы, скудоумия я вообще не встречал в своей жизни. Отстутствие знания и навыков — этого много. Скучно потому, что нужно слишком много пластов поднимать. И там чем глубже, тем нетривиальнее, придется не просто рассказывать, а убеждать и «доказывать». А это тяжело и неблагодарно, я работал доцентом. ))) Не долго. ))))))

Давайте кратко. Объяснять — это создавать модель. А это мышление и есть. Если в каком-то процессе Вы использовали мышление (а мы о нем говорим), это на 100% означает, что Вы можете объяснить свои действия. Тонкости начинаются в достаточности, адекватности и прочем. Но модель есть всегда. И эта модель — это результат мышления.

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность