Одна из важных проблем еще и в том, что ситуационная картинка не может быть описана одним словом. Сети — это аппроксимация, они выделяют общие признаки класса разметки. То есть люди получили ровно то, что задавали. ))
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. )))
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?
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. )))
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.
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».
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.
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.
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!
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.
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».
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.
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.
Вы статью читали? )))
Любая работающая модель включает в себя онтологию (метаданные), правила которой определяют тот самый здравый смысл, который так хочется достигнуть.
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?
Спасибо за ответы!
Любая работающая модель включает в себя онтологию (метаданные), правила которой определяют тот самый здравый смысл, который так хочется достигнуть.