Я это видел, что указанная сеть работает в нескольких задачах, но задачи эти для нее заранее определены.
Про обучение я наверно криво написал. Я имел ввиду, что сильный ИИ должен обучаться постоянно, разовое обучение это не то, хотя и дает значимые практические результаты в узких задачах.
Нейросеть одна из технологий, на базе которой можно реализовать слабый ИИ. Но сама по себе она не ИИ. Возможны и другие технологии, на базе которых можно реализовать слабый ИИ например, генетические алгоритмы.
Это конечно все здорово. Но есть одна проблема, как этой нейронке поменять задачу, например, чтобы вместо юмора она управляла беспилотником для вспахивания поля, или чтобы боролась с хакерскими атаками в сети? Ответ никак. Почему? Да потому что-то систему обучиЛИ, а для того, чтобы сталь сильным ИИ надо чтобы она обучаЛАСЬ.
Нельзя отрицать, что заявленные результаты ее работы довольно неплохие. Отличный пример технологии слабого ИИ.
Идея интерпретации, как создания абстрактной модели на базе сырых сенсорных данных известна науке и даже есть в некоторых определениях ИИ рассмотренных выше. Другое дело, что пока неизвестно как ее реализовать.
Размышления о том, что человек мегамощный вычислитель, бесконечно сложный и т.д. несколько не соответствуют действительности. В предыдущей работе я писал о том, что за жизнь (100 лет) мы потребляем от 4 до 400 Пб данных. Цифра хоть большая, но посильная современной технике. Инфопоток от зрения всего 2.5 Мб/с что по современным меркам вообще смешно. Но тем не менее, смоделировать человека (создать ИИ) мы пока не можем.
Попытки в лоб смоделировать все имеющиеся нейроны и синапсы мозга обречены на провал, поскольку подобный подход не дал практических результатов при моделировании нервных систем примитивных существ.
Чувства/эмоции - эволюционное приобретение. Во многом они являются интегральной функцией сводящей все многомерные данные о среде (внутренней и внушений) к общему показателю, на базе которого затем можно принимать решения.
Эмоции помогают приоретизировать внимание. Например, боль - как интегральный показать того, что носитель может умереть заставляет бросить все и заниматься только ее устранением.
По моему мнению в недалеком будущем появятся системы которые будут в поведении похожи на человека. Алгоритмизация инстинктов, психики, чувств несложна, взять хотя бы ту же игру Sims.
Ключевую фишку, которую нельзя будет сделать - это истинное творчество. Оно заключается в нахождении решения задач алгоритм решения которых неизвестен. Когда ИИ или человек сталкивается с неизвестной задачей у них всегда есть вариант полного перебора возможных действий для решения задачи. Но только у человека есть возможность получить решение "как-то" еще, способом который нельзя описать словами. Примеров истинного творчества полно: социальное поведение, изобретение математики, изобретения компьютера и т.д. Я не знаю как бы выглядел алгоритмы, которые бы использовали пустые базы знаний, а затем пришли бы к указанным примерам..
Было бы здорово публиковать результирующий список (дискуссии можно вести на стороннем ресурсе) прямо на Хабре (далеко не факт, что Google Docs не будет заблокирован). Примеров регулярно обновляемых Хабро-статей сейчас предостаточно.
Преимущество NAT в сравнении с простой блокировкой в том, что:
1) скрывается структура внутренней сети;
2) немного увеличивается защищенность от "открытия сети в Интернет", возникающая в результате ошибок администрирования.
P.S. Я говорю про изоляцию NAT-ом "потребителей" трафика (пользовательские компы). Прятать за NAT сервера смысла не имеет, тут действительно лучше использовать роутер.
NAT - решает не только проблему нехватки адресов. Он одно из лучших средств изоляции корпоративной сети от Интернет. Поэтому в IPv6-to-IPv6 NAT нет ничего удивительного, IMHO, ИБ-шники его продавили.
Ваши идеи наиболее близки к символическому ИИ. Информации по таким система далеко не мало, просто все что касается ИИ это хайп, а он порождает тонны мусора. Вы используете термин "понятие", тогда как в других источниках он называется "символ", "паттерн", поэтому наверное и не смогли ничего найти.
Для того, чтобы систематизировать имеющиеся наработки рекомендую книжку: Душкин Р. В. Исусственный интеллект. – М.: ДМК Пресс, 2019. – 280 с. ISBN 978-5-97060-787-9
Она как "оглавление" к теме ИИ в современном мире, там по верхам говорится обо всем, что позволяет хотя бы приблизительно нарисовать текущую картину работ в этой области и уйти от неверной трактовки что ИИ - это только нейронные сети.
Может ли восприятие лейкоцита быть воспроизведено?
Судя по книжкам о физиологии ответ скорее да, чем нет. Вообще у меня сложилось мнение что люди довольно неплохо разложили, что происходит с клетками на молекулярном уровне. Применительно к лейкоциту биологии скорее всего будут утверждать, что он двигается по определенным маркерам (химическим соединениям), возникающим в результате действий бактерии. Соответственно, зная эти маркеры можно провести запись параметров окружающей среды, что будет означать запись восприятия лейкоцита. Конечно квалиа — то есть то, как это лейкоцит воспринимает с его точки зрения записать невозможно.
С сигналом по нейрону все очень весело. Там не классическая частотная модуляция (когда 1 — скажем 3 Гц, а 0 — скажем 5Гц), а количественная, то есть сколько импульсов за ед. времени. Найквист в классике тут не подойдет, нет сведений о SNR.
Я это видел, что указанная сеть работает в нескольких задачах, но задачи эти для нее заранее определены.
Про обучение я наверно криво написал. Я имел ввиду, что сильный ИИ должен обучаться постоянно, разовое обучение это не то, хотя и дает значимые практические результаты в узких задачах.
Спасибо.
Нейросеть одна из технологий, на базе которой можно реализовать слабый ИИ. Но сама по себе она не ИИ. Возможны и другие технологии, на базе которых можно реализовать слабый ИИ например, генетические алгоритмы.
Это конечно все здорово. Но есть одна проблема, как этой нейронке поменять задачу, например, чтобы вместо юмора она управляла беспилотником для вспахивания поля, или чтобы боролась с хакерскими атаками в сети? Ответ никак. Почему? Да потому что-то систему обучиЛИ, а для того, чтобы сталь сильным ИИ надо чтобы она обучаЛАСЬ.
Нельзя отрицать, что заявленные результаты ее работы довольно неплохие. Отличный пример технологии слабого ИИ.
Спасибо за наводку, постараюсь ознакомится.
Идея интерпретации, как создания абстрактной модели на базе сырых сенсорных данных известна науке и даже есть в некоторых определениях ИИ рассмотренных выше. Другое дело, что пока неизвестно как ее реализовать.
Размышления о том, что человек мегамощный вычислитель, бесконечно сложный и т.д. несколько не соответствуют действительности. В предыдущей работе я писал о том, что за жизнь (100 лет) мы потребляем от 4 до 400 Пб данных. Цифра хоть большая, но посильная современной технике. Инфопоток от зрения всего 2.5 Мб/с что по современным меркам вообще смешно. Но тем не менее, смоделировать человека (создать ИИ) мы пока не можем.
Попытки в лоб смоделировать все имеющиеся нейроны и синапсы мозга обречены на провал, поскольку подобный подход не дал практических результатов при моделировании нервных систем примитивных существ.
Чувства/эмоции - эволюционное приобретение. Во многом они являются интегральной функцией сводящей все многомерные данные о среде (внутренней и внушений) к общему показателю, на базе которого затем можно принимать решения.
Эмоции помогают приоретизировать внимание. Например, боль - как интегральный показать того, что носитель может умереть заставляет бросить все и заниматься только ее устранением.
Философия - наука, ставящая хорошие вопросы, но никогда не дающая на них хорошие ответы.
По моему мнению в недалеком будущем появятся системы которые будут в поведении похожи на человека. Алгоритмизация инстинктов, психики, чувств несложна, взять хотя бы ту же игру Sims.
Ключевую фишку, которую нельзя будет сделать - это истинное творчество. Оно заключается в нахождении решения задач алгоритм решения которых неизвестен. Когда ИИ или человек сталкивается с неизвестной задачей у них всегда есть вариант полного перебора возможных действий для решения задачи. Но только у человека есть возможность получить решение "как-то" еще, способом который нельзя описать словами. Примеров истинного творчества полно: социальное поведение, изобретение математики, изобретения компьютера и т.д. Я не знаю как бы выглядел алгоритмы, которые бы использовали пустые базы знаний, а затем пришли бы к указанным примерам..
Было бы здорово публиковать результирующий список (дискуссии можно вести на стороннем ресурсе) прямо на Хабре (далеко не факт, что Google Docs не будет заблокирован). Примеров регулярно обновляемых Хабро-статей сейчас предостаточно.
С ГОСТами ситуация не простая их ОЧЕНЬ много, в эту статью их точно добавлять не буду. Возможно когда-то будет отдельная статья посвящённая именно им.
Перечень нужных "обычным" безопасникам технических документов можно узнать из перечня ФСТЭК, являющегося частью требований к лицензиатам.
Интересно, когда появятся паруса на подобном принципе https://habr.com/ru/news/t/566296/?
Теперь ясно зачем ковид придумали ;=)
Преимущество NAT в сравнении с простой блокировкой в том, что:
1) скрывается структура внутренней сети;
2) немного увеличивается защищенность от "открытия сети в Интернет", возникающая в результате ошибок администрирования.
P.S. Я говорю про изоляцию NAT-ом "потребителей" трафика (пользовательские компы). Прятать за NAT сервера смысла не имеет, тут действительно лучше использовать роутер.
NAT - решает не только проблему нехватки адресов. Он одно из лучших средств изоляции корпоративной сети от Интернет. Поэтому в IPv6-to-IPv6 NAT нет ничего удивительного, IMHO, ИБ-шники его продавили.
Есть ли какие-либо практические результаты использования данного чипа? Что он умеет делать лучше, чем другие?
IPv6 - пример технологии, которая никому не нужна. Если за 10 лет на нее не перешли, то дальше точно не перейдут. Скорее всего будет что-то другое.
Доброго дня.
Ваши идеи наиболее близки к символическому ИИ. Информации по таким система далеко не мало, просто все что касается ИИ это хайп, а он порождает тонны мусора. Вы используете термин "понятие", тогда как в других источниках он называется "символ", "паттерн", поэтому наверное и не смогли ничего найти.
Для того, чтобы систематизировать имеющиеся наработки рекомендую книжку: Душкин Р. В. Исусственный интеллект. – М.: ДМК Пресс, 2019. – 280 с. ISBN 978-5-97060-787-9
Она как "оглавление" к теме ИИ в современном мире, там по верхам говорится обо всем, что позволяет хотя бы приблизительно нарисовать текущую картину работ в этой области и уйти от неверной трактовки что ИИ - это только нейронные сети.
Судя по книжкам о физиологии ответ скорее да, чем нет. Вообще у меня сложилось мнение что люди довольно неплохо разложили, что происходит с клетками на молекулярном уровне. Применительно к лейкоциту биологии скорее всего будут утверждать, что он двигается по определенным маркерам (химическим соединениям), возникающим в результате действий бактерии. Соответственно, зная эти маркеры можно провести запись параметров окружающей среды, что будет означать запись восприятия лейкоцита. Конечно квалиа — то есть то, как это лейкоцит воспринимает с его точки зрения записать невозможно.