• Короткий путь к Искусственному интеллекту?
    0
    Попробуйте ее запрограммировать, например, и решить задачу MNIST лучше, чем CNN.
  • Короткий путь к Искусственному интеллекту?
    0
    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?
    0
    А у Алексея, кроме задушевных бесед какой-то результат нарисовался? )))
  • Короткий путь к Искусственному интеллекту?
    0
    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
    –2
    Судя по тексту, Вы не знакомы с блокчейном или просто распределенным хранением данных. Поинтересуйтесь.
  • Последняя битва за Сингулярность
    –5
    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
    0
    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
    +10
    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
    +1
    Pentax, Minolta, Konica…
  • Olympus уходит с рынка цифровых камер
    0
    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
    0
    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
    0
    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
    0
    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
    0
    В третий раз: где Вы берете формулы?
  • Архитектура мозга. Концепция каналов
    0
    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
    0
    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
    0
    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
    0
    Если упрощать, то это выражается в том, что GAN и reinforcement learning — это наиболее мощные и перспективные подходы на сегодняшний день.
  • Интуиция в… машине
    0
    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
    0
    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.
  • Интуиция в… машине
    0
    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
    0
    Если человек не в состоянии объяснить свои действия — он не профессионал. Ну и, конечно, учить и объяснять — это тоже разные вещи.
  • Интуиция в… машине
    0
    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
    0
    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
    0
    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
    0
    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
    0
    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
    0
    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
    0
    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
    0
    Есть только одна деталь: человек может объяснить свои решения, а нейронная сеть — нет. И в этом довольно большая проблема.
  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0
    И даже от архитектуры нейронной сети зависеть не будет? :):)
  • Интуиция в… машине
    0
    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
    0
    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
    0
    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
    +2
    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
    +2
    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
    +1
    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
    +3
    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
    +3
    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
    0
    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.