• Искусственный интеллект — интерпретатор языка
    +2

    О предрасположенности человека к языку.
    Собственно, я об этом и пытаюсь сказать — человек устроен гораздо сложнее, чем кажется на первый взгляд. В прошлом, например, люди не знали анатомию, кровообращения не было как понятия, а сейчас человека разбирают по косточкам: пищевая система, выделительная система, нервная система…
    Наличие системного устройства не отменяет того, что в основе живого лежит простая клетка. Но размножив эту клетку в миллиарды раз, мы человека не получим. Нужно устройство, система.
    Равно кау и наличие нейросети в мозге человека (одной системы) не отменяет его связи с другими системами.
    К чему я это всё?
    Что-то мне подсказывает, что когда нейросеть будет обучаться не абстрактно, а, например, в теле робота и через его "тело", она будет давать результаты гораздо более человеческие.
    Но можно не ждать и попытаться эмулировать человеческое тело как систему (программу) и попробовать обучить сеть через неё.

  • Искусственный интеллект — интерпретатор языка
    0

    Хорошая мысль — сделать такой симулятор и запустить в него обучающийся интеллект\интеллекты.
    Только я бы их снабдил кое-каким обучающимся аппаратом кроме нейронок. Человек — существо не плоское. Как минимум имеет место быть иерархия нейросетей, причем усложняющаяся. Если этот механизм не воспроизвести — постоянно будем наталкиваться на нехватку мощности. На нехватку памяти и т.д. то есть вручную регулировать рост интеллекта. А в природе иак не происходит. Наш мозг не иерархия, но и не простая нейросеть, я думаю.

  • Искусственный интеллект — интерпретатор языка
    0
    Почитал-)
  • Искусственный интеллект — интерпретатор языка
    –1

    Я думаю, что раздвигая горизонт познания, мы раздвигаем и реальность. Но методика познания играет ключевое значение. Можно познавать мир, опираясь на физику Ньютона, а можно — на теорию относительности Эйнштейна. Скорость и глубина познания будет разной. И результат тоже. Таким образом, наша субъективность задаёт ограничения, рамки, паттерны познания. На самом деле, существует субъект-объектная связь, диалектика, если хотите. Раздвигая горизонты познания, мы и сами меняемся, меняются и инструменты познания и методы, и границы воспринимаемой реальности. А вот есть ли абсолютная объективная реальность — ещё вопрос. Судя по последним открытиям квантовой физики, вроде как связь субъекта и объекта неразрушима.

  • Искусственный интеллект — интерпретатор языка
    +1

    Если вопрос ко мне, то эта статья не про реальность. Она про то, как использовать философскую концепцию на практике. В частности для экспериментов в области ИИ.
    Но если вы хотите дать определение, то конечно, просим в студию!

  • Искусственный интеллект — интерпретатор языка
    0

    Зависит от глубины интерпретации. Если я интерпретировал вашу реальность достаточно глубоко, то можно говорить о совпадении. И можно взаимодействовать.
    Если плохо — тр вы можете счесть меня глупым, неумным, грубым, человеком иной культуры и т.д. и т.п.

  • Искусственный интеллект — интерпретатор языка
    0

    Спасибо!
    ИИ может обучаться у кого угодно, я думаю.
    Хоть в интернете.
    Но сначала, он должен научиться ставить вопросы. В логике "команд" вопросы ставит подающий команду. Чтобы ИИ начал задавать вопросы, ему должно чего-то то не хватать. При полноте вопросов не возникает.

  • Искусственный интеллект как машина изобретений
    0

    Или где можно почитать?

  • Искусственный интеллект как машина изобретений
    0

    А что за 400 модулей? Просветите пожалуйста! Я например, знаю всего лишь порядка 100 категорий...

  • Искусственный интеллект как машина изобретений
    0
    Уважаемый Kilorad,
    Вы задаёте вполне логичные вопросы с точки зрения разработки продукта.
    Я понимаю, о чём вы.
    Но в том то и дело, что стандартными методами эта задача не решается. По крайней мере, ничего подобного мы не видим, только отдельные элементы или весь цикл, но на ограниченных данных.
    Возможно, помогла бы многоуровневая архитектура сетей.
    Первый модуль отвечает за распознавание.
    Второй за поиск похожих образов.
    Третий за проверку, решена ли задача (конкурентная сеть?)
    И так далее, и тому подобное.
    Фактически мы должны воспроизвести архитектуру «разума».
    Увидел — понял задачу (или пока хотя бы принял готовую постановку задачи) — нашёл решение — проверил (или на первом этапе — предложил на дальнейшую проверку человеку).
    Здесь нужна исследовательская лаборатория для постановки ряда экспериментов в программировании.
    Я даже просчитывал подобный проект, но риски слишком высоки. Денег под это не дадут.
    Поэтому пока приходится двигаться по крупинкам.
    Или по модулям.
    Первый модуль, который напрашивается на реализацию — это Универсальное распознавание образов. Надо обучить сеть (сложную архитектуру) отфильтровывать из изображения силуэт. Это и есть образ, модель. Далее — распознавать в нём (из библиотеки) универсальные паттерны — хвосты, лапы, стулья, столы, детали машин, интерьера и т.д. и т п. А уже по распознанному набору паттернов причислять объект у тому или иному классу — человек, машина, животное…
    Если это сделать — уже будет прорыв.
    Потом пойти дальше — распознавание видов — какое животное? Что за человек (раса, пол, профессия, эпоха (по одежде)).
    Надеюсь, ход моих мыслей понятен…
  • Искусственный интеллект как машина изобретений
    0
    Засвечена. Он анализировал статистику по патентам на изобретения.
  • Распознавание образов в эйдетическом искусственном интеллекте
    0
    Прочитал.
    Там как раз таки про Альтшуллера и про снятие противоречия а процессе инженерного дизайна.
    Usually, multiple reasonable solutions exist, so engineers must evaluate the different design choices on their merits and choose the solution that best meets their requirements. Genrich Altshuller, after gathering statistics on a large number of patents, suggested that compromises are at the heart of «low-level» engineering designs, while at a higher level the best design is one which eliminates the core contradiction causing the problem.
  • Распознавание образов в эйдетическом искусственном интеллекте
    0
    В чем суть инженерного подхода?
  • Распознавание образов в эйдетическом искусственном интеллекте
    0
    Она успешно применялась в СССР и не менее успешно будет применяться на Западе.
    Предложите свою теорию решения изобретательских задач без аниматоров.
    Или просветите нас, что есть лучше.
  • Распознавание образов в эйдетическом искусственном интеллекте
    0
    Да нет. ТРИЗ на запад ушла, вместе с потомками Альтшуллера.
    Если знаете западные аналоги или лучше ТРИЗ, подскажите пожалуйста.
  • Искусственный интеллект как машина изобретений
    0
    Логическое
  • Искусственный интеллект как машина изобретений
    0
    Ну ок, предложите формулировку лучше!
  • Искусственный интеллект как машина изобретений
    0

    Но я подумаю как об этом сказать, чтобы не выплеснуть с водой ребёнка.

  • Искусственный интеллект как машина изобретений
    0

    А дальше начинается коммерческая сторона вопроса. -)

  • Искусственный интеллект как машина изобретений
    0

    Спасибо за мысленный эксперимент. Может быть вы бы и не изобрели новое, но в копилку ьы суой вклад внесли. -)
    Есть Генрих Аьтшуллер с очень старой, апробированной и проработанной теорией ТРИЗ.
    Там статистика накопленная по изобретениям, по их эволюции, по методикам.

  • Искусственный интеллект как машина изобретений
    0
    Я не про достижения и не про проблемы.
    Я про то, что дальше обработки изображений дело не идёт.
    А можно пойти дальше и научиться совершать действия над моделями изображений подобно тому, как можно соединять диаграммы в VISIO и других графических редакторах.
    Тогда можно выйти на принципиально иной уровень работы с изображениями.
    Близкому к тому, что делает человек.
  • Искусственный интеллект как машина изобретений
    0
    На примерах.
    Свёртка
    image
    «Развёртка»
    image
  • Искусственный интеллект как машина изобретений
    0
    никаких подтверждений, что это реальный процесс мышления, в статье не представлено

    А вы можете представить реальный процесс мышления? Как пример.
  • Искусственный интеллект как машина изобретений
    0
    Диаграмма на русском языке
    image
  • Искусственный интеллект как машина изобретений
    0
    Статья моя. Просто я её публиковал на английском и русскоязычный диаграммы в открытом доступе пол рукой нет. Но она есть-)
  • Распознавание образов в эйдетическом искусственном интеллекте
    0
    Кстати сказать, водитель во время движения при скорости свыше 60 км в час тоже не успевает увидеть дорогу. Мозг при таком потоке информации успевает фиксировать только изменения относительно общей картины. Общую картину достраивает.
    Тоже где-то читал об этом, можно погуглить.
    Это напоминает движение вслепую по навигатору (уж извините за аналогии, которые вы так не любите).
    В общем, моя мысль — мы постоянно имеем дело не с действительностью, а с её моделями. И именно эту область надо изучать.
    Изучения «железа», то есть головного мозга, скорее всего не поможет совсем.
    Изучать надо РАЗУМ, то есть надстройку. А разум работает с моделями, с «рендерингом действительности» (то есть достравая картинку действительности до управляемого состояния). Вспомним хотя бы переворот изображения вверх ногами глазом и последующая его коррекция мозгом/разумом.
    Пока мы не отделим разум от мозга мы не получим чёткой картины.
    Кстати, это метод исходно математический — метод абстракции.
    Математических объектов нет в природе. Покажите мне в природе цифру «1»?
    Но человек оперирует математическими абстракциями и они нам здорово помогают.
    Я долгое время работал бизнес-аналитиком. Профессия бизнес-аналитика — это построение абстрактных логистических моделей, вычленение из каждодневных рутинных операций сути, моделирование действительности.
    Сама модель — очень приближённа, содержит множество неточностей, даже можно сказать глупа.
    Но на основании этой модели появляется возможность как бы посмотреть на привычную рутину бизнеса сверху. Найти слабые точки. И Исправить их, получив не хилый экономический эффект.
    Я лишь пытаюсь применить моделирование к работе человеческого разума.
    Размещаю следующую статью, где пытаюсь на модели показать как возможен механизм создания изобретений в нашем разуме.
    habr.com/ru/post/439350
    Критика приветсвуется.
  • Распознавание образов в эйдетическом искусственном интеллекте
    0
    Уточню вопрос:
    вот когда-то в середине 20-го века были исследования в нейрофизиологии и на основе этого создали модель перцептрона. Через 50 лет появились инфраструктурные возможности и мы получили прорыв — нейронные сети в ИТ, машинное обучение.
    Что-то сейчас просматривается в нейрофизиологии на основании чего можно создать более совершенную модель работы мозга и получить прорыв в создании сильного искусственного интеллекта?
  • Распознавание образов в эйдетическом искусственном интеллекте
    0
    Согласен. Гипноз — зыбкая почва для доказательств и исследований.
    Если Вам интересно: в какой объём вы бы оценили собственную память?
    Начать подсчёт можно прямо со словарного запаса (50-200 тысяч слов взависимости от глубины зания языка) + ностранный язык.
    Научные знания: формулы, теоремы, научная картина мира.
    Школьные знания: география, русский язык… Правила…
    Профессиональные знания: тут Вам видней.
    Бытовые знания: как одеться, как покупать билет в метро, как вызвать такси, как делать покупрки в магазинах и т.п.
    Знания «в теле» — как ходить, бегать, прыгать. Как правильно заниматься фитнесом.
    Личные знания: воспоминания детсва (которые хорошо помните и можно проверить — спросить у родственников, как было дело).
    Прикладные знания: правила дорожного движения, этикет, правила поведения в обществе.
    Культурные знания: нотная грамотность, сюжеты книг и художественных фильмов. Стихи, которые помните наизусть.
    Хобби, увлечения…
    И т.д. и т.п.
    Кстати, чтобы по вашему меткому выражению «мозгу вводить сознание в заблуждение» — тоже ведь для рендеринга база знаний нужна. Картинки, схемы, фоны, текстры… Фантазии ведь можно нарисовать. Мы их видим. База изображений стало быть наличествует. Какие-никакие а базовые изображения или хотя бы их схемы должны храниться в памяти. Например — кошка — это лапы, хвост, пушистое домашнее животное. Значит мы должны хранить в памяти понятия «пушистости», «дом», «животное» и т.д. чтобы из них собрать какой-никакой скелет. В моём понимании на каждое из слов в словаре должна быть иллюстрация, схема. Ну хорошо, пусть не на все, а на базовые понятия, пусть 10% языка. Тоже если интересно — можно попробовать оценить объём.
  • Распознавание образов в эйдетическом искусственном интеллекте
    0
    Вы помните себя в 1н год?

    А вы понаблюдайте за собственными детьми.
    Как они пробуют мир на вкус.
    Вы фантазию «продаете» как аргумент.

    Это не фантазия, это абстракция. Математические модели крайне абстрактны.
    Почему бы не создать абстракцию мышления?
    Рекомендую к прочтению ТРИЗ. Там на абстрактных ментальных моделях построена теория изобретений. Успешно применяемая в СССР десятилетиями.
  • Распознавание образов в эйдетическом искусственном интеллекте
    0
    Ну ок. Тогда и говорить не очем.
    Вы правы.
    Подождём, пока железо подрастёт.
  • Распознавание образов в эйдетическом искусственном интеллекте
    0
    Спасибо за ссылку.
    и я по-прежнему не понимаю, почему вы его одёргиваете абстрактными словами без конкретики

    Я очень сожалею, если создаётся ощущение, что я кого-то одёрнул. Я всего лишь задаю вопросы. И я не знаю ответов. Да, у меня есть другая теория, но это — открытая дискуссия.
    Возможно, и Вам будет интересен следующий вопрос, «без аналогий, строго в соответсвии с научным подходом»:
    Вот вы прекрасно сформулировали принципы работы мозга на основе нейрофизиологической научной парадигмы. Позволю спросить:
    — Чем физиологически мозг человека в «вегетативном» состоянии отличается от мозга в рабочем состоянии?
  • Распознавание образов в эйдетическом искусственном интеллекте
    0
    Вспомните, как вы недавно шли по дороге домой.
    Что было справа, что слева? Кто Вам встретился? Какая была погода? Кто вышел Вам навстречу из-за угла?
    А помните последний фильм, что Вы смотрели?
    Как Вам актёры? Что происходило, каков сюжет?
    Ясно видите картинку? Она живая, объёмная?
    Допустим, вы не вспомните детали.
    Но я занимался гипнозом. Под гипнозом человек воспроизводит детали события до мелочей. Включая цвета и запахи. И это научный факт. Проверяемый.
    Сколько места понадобится, чтобы разместить одно подобное воспоминание, например, на жёстком диске? Сколько там средний объём фильма в плохом качестве — 700 MB?
    А сколько у нас таких фильмов- вопоминаний? (Помним — под гипнозом мозг человека способен вытащить живую картинку в несколько десятилетней давности).
    Это тоже мозг обрабатывает?
    Рендиринг сжатых файлов? -)
    Ээта информация лежит в памяти? В нейронных связях?
    Хорошо, а тогда какой объём памяти необходим для хранения фильма длиною в 70 лет (средняя продолжительность жизни)? Пусть хотя бы в разрешении 300х300 пискселей. Можем даже вычесть время на сон. Итого, по 8 часов в день.
  • Внезапный диван леопардовой расцветки
    0
    Что-то должно быть по-другому. Наши алгоритмы должны уметь определять пространственное положение объекта, и повернутый набок диван все-таки опознавать как диван

    Артём, здравствуйте, я поздновато набрёл на вашу статью. Но лучше поздно. чем никогда.
    Я пришёл к тем же выводам про необходимость пересмотра подхода к сильному ИИ.
    Правда другими методами. О чём в свою очередь написал заметку.
    habr.com/ru/post/438932
    Интересует Ваше профессиональное мнение по этому поводу.
  • Распознавание образов в эйдетическом искусственном интеллекте
    +1
    Рон Сун —
    www.cogsci.rpi.edu/pl/faculty-staff-cogsci/ron-sun
    Он в Rensselaer Polytechnic Institute (RPI), Troy, NY USA работает.
    Они описывают отдельные модели поведения человека (даже совесть) и пишут короткие математические алгоритмы. По-моему, на Delfi или ещё на чём-то, не помню. Но не на Python.
    Но сут в том, что отдельно эти алгоритмы работают и могут быть даже встроены в какие-либо программы.
    Но таких моделей — сотни, а то и тысячи. И это далеко не исчерпывает варианты поведения человека. К тому- же возникает перегрузка программы из-за сложности выбора между моделями.
    То есть вопрос, как человек строит модели, как возможно само моделирование — он остался за скобками.
    Я думаю, что компьютерный бихевиоризм — тупиковый путь, но изучать надо, чтобы не наступить на грабли.
  • Распознавание образов в эйдетическом искусственном интеллекте
    0
    Человек сразу создает синтетические организмы)

    Из живых готовых запчастей.
    Да, суперкары мы умеем строить.
    Вот только завод с запчастями не наш.
  • Распознавание образов в эйдетическом искусственном интеллекте
    0
    . В практическом плане нет никакого смысла повторять достижения естественной (п.1) и культурной (п.2) эволюции и воспроизводить их в ИНСах.

    Так давайте повторим. Необязательно в сетях. Если всё так просто.
    Наука пониманиет что такое жизнь? Отлично. Давайте хотя бы искусственную инфузорию вырастим с нуля.
  • Распознавание образов в эйдетическом искусственном интеллекте
    0
    .Вы переизобретаете символьные вычисления

    Ок. Если это поможет. Перцептрон тоже старая модель, но это не помешало.

    ПС
    мой подзод ближе к агентно-ориентированно у программированию
    ru.m.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BD%D0%BE-%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D1%85%D0%BE%D0%B4?wprov=sfla1
    Хотя этот метод тоже не привел нас к сильному ИИ. А значит, надо продолжать поиски.
  • Распознавание образов в эйдетическом искусственном интеллекте
    0
    Да, работает. На узких задачах.
    Вы по бихевиоризму смотрели что-нибудь типа пабот Рон Суна?
    Почему на бихевиористских моделях не могут создать действующий сильный ИИ? Хотелось бы услышать мнение профессионала, понимающего в психологии.
  • Распознавание образов в эйдетическом искусственном интеллекте
    0
    Народ ответил ниже.
    Глаз — не камера. Мозг — может чем угодно, хотя ьы и нейронной сетью. Но «софт» у него сложнее. Интернет — тоже по структуре сеть. А какой смысл интернета? Распознавание? -) Или что — то посложнее?
  • Распознавание образов в эйдетическом искусственном интеллекте
    0
    Педагогика может подсказать алгоритм обучения. Шаги по возрастанию сложности.
    Даже боль (наказания) может стать подсказкой
    habr.com/ru/post/236807

    ПС
    Есть идеи по понимаю «правильных» алгоритмов?