Но при этом я динамически разбиваю как входные данные, выдавая им разные веса, в зависимости от ситуации и контекста, и получаю результат согласно каким-то внутренним правилам, которые подстраивают как под входные результаты, так и под контекст. У нейросетей в текущей архитектуре такой возможности нет. Более того, из-за вероятностной природы и необходимости аппроксимации данных, нейросети даже при масштабировании вряд ли будут использовать логику или "понимание" в том же смысле, что и человек Просто тому что человеческий мозг выстраивает более сложные и гибкие связи, чем весы
Вот если бы весы нейросетей менялись, были бы, например, не значениями, а функциями... Но мне сложно это представить. Там немного другой мат аппарат должен быть
Да, вот только одна проблема: случайность в данном случае встречается с ограниченностью словаря. И в этом случае рандомизация как раз становится проблемой. Особенно, когда дело касается близких понятий, вроде "не знаю точно" и "что-то похожее".
Извините, но вы только что доказали, что ваше определение ошибочное :) Ведь вы только что ввели в него неизвестное ранее уточнение, что предсказание должно быть в разных предметах :) И да, сколько именно должно быть предметов, чтобы попасть под ваше новое определение? :) 10? 20? 30? Я спрашиваю, потому что интересно, сколько нужно отдельных программ прогнозирования, чтобы в вашем новом определении на вершину разума опять забраться :)
И да, вы не правы, что программа "не может" обрабатывать данные, которые ей дали минуту назад :) Вот подключили программе прогнозирования погоды новый датчик, например, температуры в другом городе. Программа влёгкую сделает прогноз для этого датчика на многие тысячи лет вперёд на основе имеющихся данных. А потом будет его корректировать по мере поступления данных :)
П.С. И ваше определение мне напомнило скорее «Силайское яблоко» Назарова
Потому что нейронка не может наблюдать перемножение матриц. Ближайшее к этому - механизм внимания. Но он вероятностный и слишком примитивный.
Я не могу перейти от перемножения матриц к пониманию и логике в первую очередь из-за статической природе связей между токенами. Обученная модель не настроена на понимание, а на ответное выстраивание токенов
Скорее всего, из-за разницы в назначении. Нейроны решают разные нестандартные проблемы. Матрицы в LLM только одну: по входным данным и внутреннему словарю найти наиболее вероятную цепочку слов.
Вот именно! Я знаю, что у меня есть логика :) Почему? Потому что голоса в моей голове выстраивают определённые последовательности, реализации определённых алгоритмов. Цепочки операций. Последовательных действий по определённым правилам. И я чётко разделяю разные сущности, использую абстрактное мышление и кучу других вещей. Как возникает этот механизм мышления? Я не знаю, особо не задавался этим вопросом. Но он есть. Это промежуточный слой между моими нейронами и результатом А вот у нейросети этого механизма мышления нет. Почему? Потому что я знаю механизм возникновения результатов её работы. И там нет ни логики, ни последовательных действий, а только перемножение матриц, приводящих к конечной цепочке слов. Там нет ни мышления, ни логики, ни абстракций. Только веса, которые характеризуют, насколько вот данная последовательность слов ПОХОЖА на логику, мышление, абстракцию. И вот по принципу похожести и собирается ответ
Притворяюсь в чём? Не допетриваю что? Извините, но я просто рассказываю, что пока не встречал общего, более-менее универсального определения разума К сожалению, ваше - не исключение, раз оно ставит на вершину разумности программы прогнозирования погоды или цены на гречку :)
Спросите у неё, где дешевле всего сегодня купить гречку.
А человек ответит? :) Разумный? :) Забавная проверка на разум... Думаю ваше определение, основанное на гречке, несколько... узкое :) Как и изначальное, о чём я и говорил :) С другой стороны, программа прогнозирования цены на гречку вполне с этим справится... Получается, эта программа - вершина разума? :)
Ну то есть не может.
Т.е. может, если у программы будет инструмент получения внешней информации... Знаете, как органы чувств у человека, все дела :) Или разумное существо может "наблюдать" без любых инструментов, кроме разума? :)
Вы подменяете "существующее" "видимым". Результат работы нейросети - наиболее вероятная цепочка слов Она не использует логику как инструмент. Может она воспроизвести наиболее часто используемые логические цепочки? Да. Применяет ли она для этого логику как инструмент? Нет. Она применяет для этого прописанные весы подыскивая наиболее близкие слова. Нейросеть это не "другая логика" и не "другое мышление". Это калейдоскоп со стёклышками. Может ли в калейдоскопе получить осмысленную картину? Да. Делал ли калейдоскоп это намеренно? Очевидно, что нет
Это замечательно :) Я лишь обращаю внимание, что согласно вашему определению, простейшая программа определения погоды по уровню разумности выше большинства людей :)
П.С. и к уровню моей разумности у вас не должно быть вопросов :) Ведь критерия "дочитывать комментарии" нет в вашем определении. Я проверил :) И ведь мой комментарий вы тоже не дочитали. Так что туше :)
Конечно :) Это любое животное :) -Животное может наблюдать -Животное может определять некоторое взаимосвязи -Животное может ограничено делать прогнозы Но разумное животное только одно на данный момент :)
Но, интересней, что программа предсказания погоды идеально подходит под ваше определение :) -Эта программа может "наблюдать". Если подавать ему на вход разные маркированные данные -Эта программа может определять связи между разными данными. По простейшему алгоритму смотреть, коррелируют они или нет. Отсеивать некоррелирующие. -Предполагать погоду на несколько дней вперёд на основе имеющихся данных :)
Давайте так, ваше определение не только не строгое и не исчёрпывающее, так ещё и спорное :) Начиная с "наблюдать" (слепые люди бывают разумными), до "уровня разумности", который вы завязали на дальности планирования :) Оно, безусловно, подходит по какую-то задачу, но общим определением точно не является. Поэтому и говорю, что исчёрпывающего определения интеллекта и нет :)
Но при этом я динамически разбиваю как входные данные, выдавая им разные веса, в зависимости от ситуации и контекста, и получаю результат согласно каким-то внутренним правилам, которые подстраивают как под входные результаты, так и под контекст.
У нейросетей в текущей архитектуре такой возможности нет. Более того, из-за вероятностной природы и необходимости аппроксимации данных, нейросети даже при масштабировании вряд ли будут использовать логику или "понимание" в том же смысле, что и человек
Просто тому что человеческий мозг выстраивает более сложные и гибкие связи, чем весы
Вот если бы весы нейросетей менялись, были бы, например, не значениями, а функциями... Но мне сложно это представить. Там немного другой мат аппарат должен быть
Извините, но если я правильно понял вашу статью, то там не отказ от токенов, а использование байтов в качестве токенов.
Какое внутренне состояние у нейронки ведёт к результату? Т.е. между перемножением матриц и результатом, что есть у нейронки?
Может я что пропустил... Не поделитесь статьёй? Просто всё, что я читал описывает работу трансформеров через токены
Выдавать, да могут. Но работают - с токенами :)
Да, вот только одна проблема: случайность в данном случае встречается с ограниченностью словаря. И в этом случае рандомизация как раз становится проблемой. Особенно, когда дело касается близких понятий, вроде "не знаю точно" и "что-то похожее".
Извините, но вы только что доказали, что ваше определение ошибочное :) Ведь вы только что ввели в него неизвестное ранее уточнение, что предсказание должно быть в разных предметах :)
И да, сколько именно должно быть предметов, чтобы попасть под ваше новое определение? :) 10? 20? 30?
Я спрашиваю, потому что интересно, сколько нужно отдельных программ прогнозирования, чтобы в вашем новом определении на вершину разума опять забраться :)
И да, вы не правы, что программа "не может" обрабатывать данные, которые ей дали минуту назад :)
Вот подключили программе прогнозирования погоды новый датчик, например, температуры в другом городе. Программа влёгкую сделает прогноз для этого датчика на многие тысячи лет вперёд на основе имеющихся данных. А потом будет его корректировать по мере поступления данных :)
П.С. И ваше определение мне напомнило скорее «Силайское яблоко» Назарова
Потому что нейронка не может наблюдать перемножение матриц. Ближайшее к этому - механизм внимания. Но он вероятностный и слишком примитивный.
Я не могу перейти от перемножения матриц к пониманию и логике в первую очередь из-за статической природе связей между токенами. Обученная модель не настроена на понимание, а на ответное выстраивание токенов
Хорошо, поправлюсь: трансформеры решают только одну проблему: по входным данным и внутреннему словарю найти наиболее вероятную цепочку токенов :)
Скорее всего, из-за разницы в назначении.
Нейроны решают разные нестандартные проблемы.
Матрицы в LLM только одну: по входным данным и внутреннему словарю найти наиболее вероятную цепочку слов.
я бы ОЧЕНЬ удивился, если бы мой внутренний голос заговорил на чешском :)
Честно, не знаю как ещё назвать мыслительный процесс :) Пока он ощущается как голос, говорящий на русском языке
Вот именно! Я знаю, что у меня есть логика :) Почему? Потому что голоса в моей голове выстраивают определённые последовательности, реализации определённых алгоритмов. Цепочки операций. Последовательных действий по определённым правилам. И я чётко разделяю разные сущности, использую абстрактное мышление и кучу других вещей. Как возникает этот механизм мышления? Я не знаю, особо не задавался этим вопросом. Но он есть. Это промежуточный слой между моими нейронами и результатом
А вот у нейросети этого механизма мышления нет. Почему? Потому что я знаю механизм возникновения результатов её работы. И там нет ни логики, ни последовательных действий, а только перемножение матриц, приводящих к конечной цепочке слов. Там нет ни мышления, ни логики, ни абстракций. Только веса, которые характеризуют, насколько вот данная последовательность слов ПОХОЖА на логику, мышление, абстракцию. И вот по принципу похожести и собирается ответ
Притворяюсь в чём?
Не допетриваю что?
Извините, но я просто рассказываю, что пока не встречал общего, более-менее универсального определения разума
К сожалению, ваше - не исключение, раз оно ставит на вершину разумности программы прогнозирования погоды или цены на гречку :)
А человек ответит? :) Разумный? :) Забавная проверка на разум... Думаю ваше определение, основанное на гречке, несколько... узкое :) Как и изначальное, о чём я и говорил :)
С другой стороны, программа прогнозирования цены на гречку вполне с этим справится... Получается, эта программа - вершина разума? :)
Т.е. может, если у программы будет инструмент получения внешней информации... Знаете, как органы чувств у человека, все дела :) Или разумное существо может "наблюдать" без любых инструментов, кроме разума? :)
Вы подменяете "существующее" "видимым". Результат работы нейросети - наиболее вероятная цепочка слов
Она не использует логику как инструмент. Может она воспроизвести наиболее часто используемые логические цепочки? Да. Применяет ли она для этого логику как инструмент? Нет. Она применяет для этого прописанные весы подыскивая наиболее близкие слова.
Нейросеть это не "другая логика" и не "другое мышление". Это калейдоскоп со стёклышками. Может ли в калейдоскопе получить осмысленную картину? Да. Делал ли калейдоскоп это намеренно? Очевидно, что нет
Это замечательно :)
Я лишь обращаю внимание, что согласно вашему определению, простейшая программа определения погоды по уровню разумности выше большинства людей :)
П.С. и к уровню моей разумности у вас не должно быть вопросов :) Ведь критерия "дочитывать комментарии" нет в вашем определении. Я проверил :) И ведь мой комментарий вы тоже не дочитали. Так что туше :)
В дендритах и аксонах нет логики. В результатах их работы - есть
В результате работы механизмов нейронки логики нет
Конечно :) Это любое животное :)
-Животное может наблюдать
-Животное может определять некоторое взаимосвязи
-Животное может ограничено делать прогнозы
Но разумное животное только одно на данный момент :)
Но, интересней, что программа предсказания погоды идеально подходит под ваше определение :)
-Эта программа может "наблюдать". Если подавать ему на вход разные маркированные данные
-Эта программа может определять связи между разными данными. По простейшему алгоритму смотреть, коррелируют они или нет. Отсеивать некоррелирующие.
-Предполагать погоду на несколько дней вперёд на основе имеющихся данных :)
Давайте так, ваше определение не только не строгое и не исчёрпывающее, так ещё и спорное :)
Начиная с "наблюдать" (слепые люди бывают разумными), до "уровня разумности", который вы завязали на дальности планирования :)
Оно, безусловно, подходит по какую-то задачу, но общим определением точно не является. Поэтому и говорю, что исчёрпывающего определения интеллекта и нет :)