Как стать автором
Обновить
2
Карма
0
Рейтинг

Senior CV/ML Engineer

  • Подписчики 2
  • Подписки 11

Интуиция в… машине

Нет, не понял. Понимаете, в задачах самое главное — уровень достаточности. Если мы занимается разметкой контлована под здание, то 5 см — это хорошая погрешность в координации. Если проектируем печатную плату — уже нет. )))

Простите меня, мне скучно это объяснять… в другой раз…

Интуиция в… машине

Если человек не в состоянии объяснить свои действия — он не профессионал. Ну и, конечно, учить и объяснять — это тоже разные вещи.

Интуиция в… машине

Просто рефлексия у человека упирается во вменяемость и дееспособность.
Это юридическая составляющая способности объяснения своих действий.
Есть и когнитивные составляющие. Из-за того, что ув. teology аппелирует к своим тапочкам, я не вижу смысла что-то ему объяснять… )))

Интуиция в… машине

Месси тоже может объяснить свои действия. Другое дело 1) будет ли он прав 2) поймете ли Вы его 3) сможете ли Вы по этому объяснению их повторить, 4) насколько эти объяснения будут подробными и т.д. и т.п.

Если Вы не можете объяснить каких-то своих действий Вам срочно нужно обратиться к врачу… это добрый совет…

Интуиция в… машине

В Ваших оценках есть только 0 и 1. И Вы никогда ничему не учились по объяснениям. Тогда понятно, почему в Ваших оценках есть только 0 и 1 )))))))

Интуиция в… машине

Очень плохо работает. В основном (как многое из ML) на учебных задачах. Мышление — это моделирование мира, ML — это всего лишь маленькая часть его [моделирования]. Вообще не главная.

Интуиция в… машине

Без рассуждений и объяснений не будет и результата. Сейчас в мире ИИ (по сути) решается только один тип задач — классификация. И то с дырами по типу adversarial attacks, где измнения пары пикселей в картинке приводит к изменению решению. Мы пока вообще не знаем, как выглядит архитектура мышления.

Интуиция в… машине

Нет. Физические модели могут быть понятны любому человеку, который хочет в них разобраться. Нейронная сеть (больше пары слоев) с количеством нейронов больше нескольких — уже невозможно понять. Даже те, которые якобы имеют архитектуры, похожие на природные (типа CNN). Нейронная сеть — это просто аппроксиматор, а мозг и мышление — нет.

Интуиция в… машине

Разница есть существенная. Работа автомобиля понятна от принципов до механизмов и может быть бесконечно уточняема в понимании. Это как с масштабом карты — укрупняем (приближаемся) — получаем больше деталей. У сети «понятийного» масштаба нет, она однородна.

Интуиция в… машине

Есть только одна деталь: человек может объяснить свои решения, а нейронная сеть — нет. И в этом довольно большая проблема.

Сравнение мозга с нейронной сетью

И даже от архитектуры нейронной сети зависеть не будет? :):)

Интуиция в… машине

Дистрибутивная семантика — это ОЧЕНЬ про машинный «интеллект», точнее обучение. Это и word2vec и LSTM на RNN, и многое другое. Андрей Карпатый начинал эти исследования, сейчас он руководит подразделением ИИ у Маска (того самого, который «как тебе это»).

Интуиция в… машине

Можно начать искать истоки интуиции отсюда [дистрибутивная семантика]:
ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B1%D1%83%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0

Сравнение мозга с нейронной сетью

Совершенно верно Вы говорите. Мы внутри нашей команды называем это машинной концептуализацией — гибрид онтологии и ИНС. На частных задачах компьютерного зрения (на сценах с небольшим набором объектов) такой подход работает. А вот обобщить его на уровне архитектуры пока не удается.

Компьютеры постепенно приближаются к обладанию здравым смыслом

Вы статью читали? )))
Любая работающая модель включает в себя онтологию (метаданные), правила которой определяют тот самый здравый смысл, который так хочется достигнуть.

Компьютеры постепенно приближаются к обладанию здравым смыслом

Проблема современных подходов к онтологиям в том, что люди пытаются строить самую большую и правильную онтологию навсегда, вместо того, чтобы каждый раз строить самую маленькую из самых полезных.

Общая схема

Поскольку полезность включает в себя деятельность, то есть практику, то есть экспериментальное использование (можно сказать «проверку», но это очень грубо) модели для решения задач — то получается, что это единственный аттрибут модели по отношению к задаче.
А без задачи (как у Вас) модель вообще не имеет смысла.
— Прошу меня простить, буду занят и не смогу отвечать…

Общая схема

Любая семантическая конструкция в рамках знаковой системы является моделью. )))
Нет смысла пытаться переопределять устоявщиеся термины и тем более нет смысла пытаться натягивать сову на глобус (это я про Ваши толкования физики) )))

Общая схема

Ничто из них не верно.
Модели вообще не бывают верными. Модели бывают полезными в тех или иных задачах, сообразно требованиям к достаточности решения.

Общая схема

Мне думается, Вы путаете местность и карту, пытаясь совместить в одном разные типы карт, вместо того, чтобы определить оптимальный маршрут. Как профессиональный физик могу сказать: [i] нет физики [/i]. Есть большое количество парадигм (представлений) с моделями (теориями), построенными в их рамках, которые сводятся друг с другом только по границам. В лучшем случае.

Пока не будет поставлена задача — совершенно не важно какие «слова» использовать. )))
А вот с задачей в Ваших «построениях» как раз и проблема.

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность