Думаю, что существует бесконечное количество интересных и очень интересных абстрактных построений, способных привлечь бесконечное количество исследователей. Исследования каждого построения из бесконечности (как и в случае топологии) вполне могут проходить со своими гениями со сверхестественными способностями, удивительными прорывами, тщательными проверками работ, странными компромисами и открытиями/закрытиями эпох.
Целиком имитировать точно не обязательно. Но существующие имитации менее, чем примитивны. Даже модель «мозга» червя сделать на достаточном уровне не смогли. А уже про ИИ мечты…
Наука бывает очень разной. А тут нужен конкретный практический результат в конкретный срок. А даже приблизительных заделов, простите, не видно. И понимания не видно.
Надеюсь не надо напоминать, что в живых нейронах нет никакого глобального оптимизатора весов синапсов, который настраивает сеть выдавать нужные значения. А почти на всех технических построениях такая настрока единственный способ получить нужную сеть. Также существуют сложные пространственные взаимодействия между синапсами и дендритами близко расположенных нейронов. А в технических построениях ничего такого нет.
Это лучшее, что у нас есть и самая полная из картин, которую мы можем построить.
Надергав бессистемно полупроизвольных графиков из разных областей никак нельзя составить полной картины, даже если этих графиков и картинок будет 47 тысяч, а не всего 47 как в статье.
Теперь, когда вы знаете, что глобальное потепление реально и понимаете, почему оно, скорее всего, связано с человеческой деятельностью, надеюсь, вы начнёте задавать вопросы о том, как правильно решать эту проблему.
В статье нет ничего, что бы доказывало, что деятельность человека влияет на глобальное потеплением более, чем естественное циклическое изменение климата.
Я бы хотел, чтобы люди счастливо и успешно жили в этом мире ещё тысячи поколений и это надо начинать с заботы о мире сегодня.
Может быть для этого надо просто попробовать перестать врать?
Пожалуйста, главная задача — продолжить правильную эволюцию вида с точки зрения накопленных правил в генах и не только в генах. Именно накопленные правила/требования для вида и задают задачу и для организма и для вида в целом. Механически это выглядит так: организм наследует правила от родителей (как в ДНК, так и навыки и культуру в самом широком смысле слова культура), произвольно или нет меняет эти правила и передает все это далее потомкам. Вернее, организм все это пытается сделать. Смысла существования организма не выполняющего эту эволюционную задачу для эволюции просто нет. Для таких организмов припасается множество сюрпризов.
А как и кто решил, что те или иные куски кода «стремные»? Смертельные изменения сразу приводят к смерти, это понятно. Но есть мириады не видимых и не понятных изменений. В том числе и в частях, которые как бы ни к чему (с высоты нашего понимания) не приводят, но наследуются. А рефакторинг в полном понимании этого слова это для писателей. А тут писателей нет. А еще, то что вчера было стремным, сегодня может стать очень полезным.
Для игрека нужно прямое наследование строго по мужской линии. Которое на 17 поколений прервалось хотябы раз с вероятностью 99.99923% Т.е. прямых потомков по не прерывающейся мужской линии из 2х миллионов максимум 14 чел. Но даже в этом случае вся другая генетическая информация (не в игрек) почти полностью потеряна.
Как то было тут https://geektimes.ru/post/108483/:
Расчёт такой:
1,25E14 синапсов в мозге
в каждом синапсе 1000 молекулярных переключателей
получается 1,25E17 молекулярных переключателей в мозге
с 2005 года в микропроцессорах примерно 1E8 транзисторов (с 2010 года начали делать 1E9)
предположим, что в мире 1E9 компьютеров
получается, что во всех компьютерах на Земле 1E17 транзисторов
1,25E17 > 1E17, ч.т.д.
Получается, что один человеческий мозг по сложности примерно равен всей мировой ИТ-инфраструктуре.
Многочисленные рефакторинги постоянны. Самого разного масштаба, среди разных существ и миров. Начиная от метеоритов, климатов и заканчивая многочисленными эволюционными и средовыми катастрофами. Чего только кислородное отравление стоило. «Уродцы» страдают ровно для того и на столько, чтобы правильно выполнить свою эволюционную задачу. «Уродцы» приспособлены к окружающей среде ровно для того и на столько, чтобы правильно выполнить свою эволюционную задачу. «Уродцы» заставляют страдать друг друга ровно для того и на столько, чтобы правильно выполнить свою эволюционную задачу. Просто эту задачу вы видимо не совсем понимаете.
Что, снова будут делать ИИ? Ох. ИИ бесконечно далек и от сегодняшнего интернета, и от электромобилей, и от космических ракет, и от полетов на Марс, и от солнечных панелей, и от Dropbox-а, и от Интернет торговли, и от всех стартапов вместе взятых, и вообще от текущего понимания инженерии во всех ее проявлениях. Пусть пробуют, как они заявляют. Природа пробовала миллиарды лет триллионами триллионов существ каждое мгновение в этих миллиардах лет. Без каких либо гарантий.
Чингисхан также имеет невероятное количество потомков. Некоторые генетические исследования утверждают, что он может быть прямым предком каждого двухсотого из ныне живущих людей. Только в Монголии из 2 миллионов населения 200000 могут быть его потомками.
С каждым рождением количество исходного генного материала уменьшается в 2 раза в среднем. То есть в каждом из этих «потомков» (30 лет на поколение) от хана осталось только 0,00000003 часть. Тоже мне «потомки».
Как то в руки мне попал кусочек Stuxnet-а в публикации антивирусной компании, когда он еще только-только был обнаружен. Кусок был на T-SQLе. Количество труда затраченного на каждый символ кода поражает воображение. Чтобы просто понять код, надо не просто знать идеально T-SQL. Надо знать смысл множества переменных, которые меняют поведение стандартных функций. То есть знакомящийся с кодом считывает 15-30 символов кода и лезет на 5-20 минут в документацию и пытается понять что делает функция при таких-то значениях переменных, которые еще и крайне редко используются и описаны корявенько. При том, что действия 3-4 строк кода могут быть элементарными. А в вирусе десятки модулей. Сразу становится понятен объем затраченного труда.
Просто вокруг меня много математиков уверенных, что математик решит любую проблему. На замечания, что в химии, в биологии, в психологии есть полно знания никак не связанного с математикой нет никакой реакции. А размер (знания) математики продолжает расти. И полезность отдельных частей математики внутри этого растущего размера все сильнее растворяется и теряется.
Когда Мао Цзедуна спросили, что он думает о Французской революции. Мао Цзедун ответил, что он не знает что думать, т.к. слишком мало еще прошло времени с момента это революции.
В статье нет ничего, что бы доказывало, что деятельность человека влияет на глобальное потеплением более, чем естественное циклическое изменение климата.
Может быть для этого надо просто попробовать перестать врать?