Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.2 (2) << < Пред.    Поиск:
Автор	Тема: На: никакие нейронные сети их не заменят
IvanVlaskin1976 Сообщений: 13796	На: никакие нейронные сети их не заменят Добавлено: 24 июл 23 10:31 Цитата: Автор: гость "Тыкать" и обзывать незнакомого человека - признак не большого ума и плохого воспитания я вас, шарлатанов, лжеучёных, за ложь о мировоззрении ненавижу вы мне полжизни сожгли, пока я не понял что большинство населения планеты это шарлатаны, с высосанными из пальца принципами жизни, с ложными религиями, ложными философиями и ложными науками Цитата: Автор: гость это не доказательство, доказательство СИИ - это например научное изобретение прям тогда СИИ не обладало бы 99% населения земли СИИ это анализ вводной информации и синтез ответа в контексте категории общения СИИ это даже не способность самообучаться [Ответ][Цитата]
гость 5.254.53.*	На: Недавно один товарищ Добавлено: 24 июл 23 14:56 Цитата: Автор: гость а как там регнуться? постояннно в логин выкидывает зарегистрирован лет 15. проблем не было [Ответ][Цитата]
гость 5.254.53.*	На: никакие нейронные сети их не заменят Добавлено: 24 июл 23 15:07 Цитата: Автор: IvanVlaskin1976 я вас, шарлатанов, лжеучёных, за ложь о мировоззрении ненавижу вы мне полжизни сожгли, пока я не понял что большинство населения планеты это шарлатаны, с высосанными из пальца принципами жизни, с ложными религиями, ложными философиями и ложными науками прям тогда СИИ не обладало бы 99% населения земли СИИ это анализ вводной информации и синтез ответа в контексте категории общения СИИ это даже не способность самообучаться Онтология индуизма включает три гуны (начала): саттвагуну (осознавание, жизненное начало), раджогуну (динамика, война) и тамогуну (статика, математика, академическая наука, а также инерция). Все три гуны могут быть как ортогональны, так и попарно пересекаться, в зависимости от точки зрения. Выделяют также адуализм (адвайту, недвойственность) Туриййя вне этих трёх гун; в Туриййе гуны непроявленны (латентны). Эта модель, к которой апеллирует всё индуистское знание и опыт, подразумевает несводимость интеллекта и сознания (саттвагуны) к машине (тамогуне). Т.е. по индуизму, ИИ невозможен, возможен лишь УИ (или чтобы хотя б машина не очень мешала интеллекту...) Впрочем, как мне видится (по моему опыту), между саттвагуной и тамогуной часто посредником выступает раджогуна, т.е. война человека с машиной (компьютерной системой) почти неизбежна. ОДНАКО, саттвагуна и тамогуна могут пересекаться, что даёт некоторую надежду и на чистопородный ИИ. [Ответ][Цитата]
гость 185.100.85.*	На: Недавно один товарищ Добавлено: 25 июл 23 5:18 Цитата: Автор: гость зарегистрирован лет 15. проблем не было Новый акк регнуть нельзя, выкидывает в логин, но вспомнил что это ребренд ailab.ru нашел в старых архивах свой акк зашел глянуть был единственным посетителем))) Зря они залочили форум от просмотра незареганым, это не способствует популяризации. [Ответ][Цитата]
daner Сообщений: 4602	На: Недавно один товарищ Добавлено: 25 июл 23 10:55 Цитата: Автор: гость Недавно один товарищ укорил меня, что я ничего не понимаю в нейросетевых алгоритмах, а посему не могу оценить важность этого направления в современном мире. ну правильно он вас укорил. Цитата: Сначала немного скушной теории. Если отбросить пиаровскую шелуху, то современный «искусственный интеллект» – это коммерческое название нейронных сетей. ну, то что очень часто под ИИ подразумевают только Машинное Обучение (МО), а под МО, подразумевают только нейронные сети, это не означает, что что МО, это только нейронные сети, а ИИ это только МО. Цитата: А если отбросить ещё один слой, то нейронная сеть – это просто операция тензорного умножения. Нет, не просто. Там есть еще один важный нюанс, это добавление нелинейности, за счет применения функций активации. Цитата: Именно на этом методе и работают все современные нейронки. Впервые весь нужный для работы матаппарат описал в 1974 году профессор МФТИ Александр Галушкин, а в 1986 году метод усовершенствовали Барцев и Охонин (Красноярская группа). Так что да, искусственный интеллект, как и почти всё в этом мире, тоже придумали русские (Как уже наверняка догадался уважаемый читатель, открытия советских учёных никак не были ни защищены, ни запатентованы и во всех западных книжках и словарях приводятся в основном имена американских специалистов, которые открыли то же самое чутка позже, но, конечно же, «совершенно независимо». Впрочем, речь сейчас не о том). Пиз...ц мания величия. - Перцептрон изобретен в 1943г МакКалоххом и Питцем (математически). - В 1949 Хебб. Впервые предложил правила обучения нейронной сети. - Физическое воплощение получил в 1958 году, как машина построенная Розенблатам. (между 43 и 58, была еще и программаная реализация Розенблатам, но считалась, просто моделью для конечной реализации в железе). - У Розенблата сеть была из 3 слоев и обучаемый был только самый верхний. В 1965 совертский математих Ивахненко преложил все слои делать обучаемыми (но еще не предложил универсального метода обучения). - В 1967, японец Амари, предложил стохастических градиентный спуск для двух слоев в 5 слойной сети. - В 1970, фин Ленайнма (не знаю точно, если его фамилия так произносится), описал классический метод обратносто распространение ошибки. Идя заключалась в применении метода цепного правила описанного Лейбницем в 1673. - В 1980 Фукусимо демонстририет неокогнитрон - первая светочная нейронка. - Что касается мат. аппарата, то я бы начал с гениального Колмогорова (СССР) и его решения 13ой задачи Гильберта в 1957. - А в 1989 американец Цибенко (для частного случая) и Хорник с Уайтом (для общего) доказывают теорему универнсальной апроксимации. - Ну а если говорить о ренесансе нейронных сетей под названием Глубокое Обучение, то начинать надо с работ Хитроу в 2006 и победой нейронных сетей (Крижевский, Canada) на соревнованиях (ImageNet) в 2012. Цитата: Причин две – во-первых, благодаря интернету были накоплены гигантские объёмы исходных данных, которые нужны для обучения (та самая Биг Дата и методы её обработки). Во-вторых, прокачались вычислительные мощности, появились специализированные графические процессоры, которые способны проводить операции над тензорами с огромными скоростями. В итоге стало возможным обучать по-настоящему сложные сети и добиваться впечатляющих результатов. Не совсем. Базы для обучения которые использовались для обучения глубоких нейронных сетей, были теми же, которые использовались для обучения и другими методами, да и решений, даже алгоритмических, вообще. До этого просто в основном (из-за теоремы универсальной апроксимации) считалось, что не имеет никакого смысла делать сети глубже 3 слоев, ну и плюс, возникает эффект затухания ошибки и т.д. А потом, продемонстрировали, что смысл есть и еще какой. Цитата: А вот с нейронными сетями всё совершенно по-другому. Обучать нейронку – это всё равно что решать задачу, ничего не зная о предмете, получая ответ методом тупого подбора. Обычный алгоритм – это знание о мире, записанное в математическую форму. Нейронка «не знает» что она делает. Она просто перемножает несколько миллиардов кое-как подогнанных коэффициентов. Обучающий тоже не знает, что там внутри, он просто гоняет выборку, добиваясь похожего результата и меняя архитектуру сети. То есть мы, конечно, можем посмотреть веса в тензоре, но это ничего не скажет нам о закономерностях, которые она реализует. Там нет ни сознания, ни интеллекта, ни понимания предмета. Есть просто умножение двух тензоров с подогнанными весами. Демагогия. Нейронной сети, и не надо ничего "знать". Это инструмент апроксимации. Ваша нейронная сеть в голове, тоже ничего не знает, а вот вы знаете, потому что пользуетесь результатами этой апроксимации. Она не для объяснений закономерностей или постраений теорий о мироздании. Это сугубо практический инструмент. Хотя когда-нибудь и для объяснений будет. Цитата: В итоге нейронка не может нам «объяснить» почему она пришла к тому или иному результату. Не может в большинстве случаев оптимизировать процесс решения. Если она один раз, образно говоря, научилась удалять гланды через анальное отверстие, то она будет делать это постоянно, потому что чего там творится внутри – никто не знает, а результат вроде как получается. Ну это не совсем так. Работы ведутся в этом направлении. Во-первых, есть сети, которые объясняют логику своих выводов. Во-вторых, есть разные работы по визуализации внутренних слоев и т.д. Цитата: Но это всё глобальные общественные процессы, которые будут развиваться по своей запутанной логике, вне зависимости от нашего к ним отношения. А чего делать отдельному сверчку на его отдельно взятом шестке? Не бежать за толпой. Развивать понимание мира, прокачивать экспертность, изучать алгоритмы. Людей, которые могут бездумно тыкать мышкой и таскать кирпичи всегда много, а вот тех, кто способе понимать работу сложных систем, умеет их конструировать и настраивать – не важно, социальные это системы, экономические или технологические – таких специалистов всегда очень мало. И никакие нейронные сети их не заменят. Люди разные. Кто-то исследует нейронные сети, кто-то приспосабливает их, кто-то просто пользуется. А кто-то даже и не знает, что пользуется. [Ответ][Цитата]
IvanVlaskin1976 Сообщений: 13796	На: Недавно один товарищ Добавлено: 26 июл 23 0:20 А по мне так нейронки нужны только для трёх вещей - 1.распознавание образов 2.предустановка начальных значений 3.распределение Системы Задач, ну с этим думаю лучше и хорошая Экспертная Система справляется Может я в чём то заблуждаюсь? [Ответ][Цитата]
гость 199.249.230.*	На: Недавно один товарищ Добавлено: 26 июл 23 10:09 Цитата: Автор: daner Люди разные. Кто-то исследует нейронные сети, кто-то приспосабливает их, кто-то просто пользуется. А кто-то даже и не знает, что пользуется. Вы? [Ответ][Цитата]
гость 185.244.212.*	На: Недавно один товарищ Добавлено: 27 июл 23 5:39 Цитата: Автор: IvanVlaskin1976 А по мне так нейронки нужны только для трёх вещей - 1.распознавание образов 2.предустановка начальных значений 3.распределение Системы Задач, ну с этим думаю лучше и хорошая Экспертная Система справляется Может я в чём то заблуждаюсь? Смертельная битва нейронок. Студент столкнул лбами ChatGPT, Bard, Claude 2 и Llama 2, чтобы выяснить, в каких задачах каждый из них лучший. 1. Логика и критическое мышление. Победитель — Claude 2. Чат-ботам задали вопрос о том, где находится алмаз, который положили в чашку, которую положили на кровать вверх дном, а затем отнесли её в холодильник. Только Claude 2 понял, что алмаз остался на кровати 2. Математическое мышление. Победители — ChatGPT, Bard и Claude 2. Llama 2 не справилась. Нейронка не смогла посчитать массу картошки после того, как ее высушат (задачка из старшей школы), и не назвала 10 простых чисел. 3. Кодинг. Победители — ChatGPT и Bard. Claude 2 и Llama 2 не смогли в простой код на Python. 4. Разгадывание загадок. Победители — ChatGPT, Bard и Claude 2. Llama 2 не смогла в загадку «У отца Дэвида есть сын. Как его зовут?» (ответ: Дэвид) 5. Креативное письмо. Победители — Bard и Llama 2. Остальные чат-боты не смогли написать стихотворение, каждая строчка которого оканчивалась бы на букву «е». Итоги такие: у ChatGPT, Bard и Claude 2 по 22 балла из 24, а у Llama 2 — 19 из 24. Цукерберг и тут не смог стать первым. [Ответ][Цитата]
гость 209.38.229.*	На: Недавно один товарищ Добавлено: 03 авг 23 10:42 [Ответ][Цитата]
гость 5.254.80.*	На: Недавно один товарищ Добавлено: 05 авг 23 23:13 [Ответ][Цитата]
гость 172.233.212.*	На: Недавно один товарищ Добавлено: 30 авг 23 5:31 Как мне кажется самый удачный z-текст за последние сутки: находящийся в Испании автор рассуждает о возможных заказчиках убийства Пригожина и приходит к сенсационному выводу - убит Пригожин по приказу Путина и это очень хорошо. Чтобы понять логику, нужен некоторый контекст: последние полгода z-сообщество медленно склоняется к мысли, что президент Путин сам не принимает решения, что он потерял субъектность и давно является пешкой в руках своего окружения и коварной элиты. Об этом, с точки зрения z-патриотов, свидетельствуют и «шаги доброй воли», и странная зерновая сделка, и отсутствие четкого видения победы и - что особенно важно - бесконечные причитания «лидера» о том, что его то те обманули, то эти, а он как лох позорный «обманываться рад». Так вот ликвидация Пригожина, если она действительно была осуществлена по поручению президента, этим слухам положит конец. Вот такая логика. «Как ни дико, версия "а", при всей чудовищности, наиболее оптимистична. Потому что в таком случае президент РФ имеет возможность принимать реально значимые решения, а не является декоративной фигурой». [Ответ][Цитата]
гость 185.252.232.*	На: Недавно один товарищ Добавлено: 30 авг 23 5:45 Цитата: Автор: daner Люди разные. Кто-то исследует нейронные сети, кто-то приспосабливает их, кто-то просто пользуется. А кто-то даже и не знает, что пользуется. не нужно считать что те кто "исследует нейронные сети" чем то отличаются, превосходят социально, других ремесленников и служащих, это просто высококвалифицированный труд, нынче хфйповый и делают его высококвалифицированные РАБОЧИЕ, это не тн. "элита", а просто люди, зависимые, на зарплате, на которых можно накричать, уволить, или уничтожить карьеру и соответственно быт и семью такого работяги, если он(а) будет слишком строптивым [Ответ][Цитата]
Дмитрий Стволовой Сообщений: 350	На: Недавно один товарищ Добавлено: 15 сен 23 5:43 Цитата: Автор: гость Недавно один товарищ укорил меня, что я ничего не понимаю в нейросетевых алгоритмах, а посему не могу оценить важность этого направления в современном мире. Точно так же мы не можем оптимизировать процесс работы нейронок. И это уже тупик технологический. Рано или поздно мы столкнёмся с задачами, где слишком мало исходных данных для обучения или слишком мала вычислительная мощность наших машин. А искать ответ с помощью алгоритмики уже разучились. Это ваши предположения про потерю скила, наличие навыков диктует рынок, в какой то момент может быть некоторая просадка, если рынок длительно время не будет требовать, но как только вновь возникнет спрос, 1-5 лет и всё вернётся, это не проблема в историческом контексте. А машинное обучение нужно изучать, любому кодеру, кто считает кодинг своим призванием, так или иначе ML перекроит до неузнаваемости вскоре все профессии включая само программирование. [Ответ][Цитата]
гость 132.226.209.*	На: Недавно один товарищ Добавлено: 19 сен 23 11:38 Я — русский и это здорово! Знаете что, меня уже утомило это прогрессирующее русофобство. Стыдиться своей национальности, на мой взгляд, это тоже самое, что отрицать самого себя и весь свой род, историю своей семьи. Наверное, нам стоит отряхнуться от гадости, которая летит в нас комьями. Ни я, ни окружающие меня люди ни в чем не виноваты! Наш народ-мудрый и толерантный, красивый и добрый, талантливый и многогранный… Давайте покажем всему миру, что мы гордимся своей страной и президентом. [Ответ][Цитата]
Стр.2 (2): 1  [2] << < Пред.