Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.32 (32) << < Пред.    Поиск:
Автор	Тема: На: Универсальный самообучаемый искусственный интеллект
LiveBaster Сообщений: 247	На: Универсальный самообучаемый искусственный интеллект Добавлено: 06 дек 22 13:15 Выбор требуемого результата и поиск способа его достижения в AGIFA: [Ответ][Цитата]
гость 188.68.56.*	На: Универсальный самообучаемый искусственный интеллект Добавлено: 09 дек 22 6:04 Цитата: Автор: LiveBaster Выбор требуемого результата и поиск способа его достижения в AGIFA: не очень понятно что за AGIFA, что там нового, прорывного [Ответ][Цитата]
LiveBaster Сообщений: 247	На: Универсальный самообучаемый искусственный интеллект Добавлено: 10 дек 22 5:28 Цитата: Автор: гость не очень понятно что за AGIFA, что там нового, прорывного AGIFA - это просто open-source проект для привлечения единомышленников. Прорывного в нём особенно ничего нет - просто показывается кратчайший путь от химических реакций до распределённого разума. Также в моих докладах показывается, что живые нейронные сети работают совсем не так, как ИНС, а это значит, что возможно создание крайне сложных систем, превосходящих биологический мозг человека, простым способом. [Ответ][Цитата]
гость 192.95.40.*	На: Универсальный самообучаемый искусственный интеллект Добавлено: 09 апр 23 7:44 Цитата: Автор: LiveBaster LiveBaster - это универсальный ИИ. Он решает как низкоуровневые задачи, так и высокоуровневые. Для справки: "Парадокс Моравека — принцип в областях искусственного интеллекта и робототехники, согласно которому вопреки распространённому мнению высококогнитивные процессы требуют относительно небольших вычислений, в то время как низкоуровневые сенсомоторные операции требуют огромных вычислительных ресурсов. Принцип был сформулирован Хансом Моравеком, Марвином Минским и другими исследователями в 1980-х годах. Согласно Моравеку «относительно легко достичь уровня взрослого человека в таких задачах как тест на интеллект или игре в шашки, однако сложно или невозможно достичь навыков годовалого ребёнка в задачах восприятия или мобильности»[1]. Лингвист и когнитивист Стивен Пинкер считает это открытие наиболее важным, сделанным исследователями искусственного интеллекта[2]. Марвин Минский отмечает, что сложнее всего произвести обратную разработку тех навыков, которые являются бессознательными" Источник: https://ru.wikipedia.org/wiki/Парадокс_Моравека Парадокс Моравека указывает на то, что некоторые задачи, которые кажутся низкоуровневыми и простыми для человека, могут быть очень сложными для компьютера, в то время как некоторые задачи, которые кажутся высокоуровневыми и сложными для человека, могут быть относительно легкими для компьютера. Этот парадокс обусловлен различием в том, как человек и компьютер обрабатывают информацию и решают задачи. LiveBaster, как универсальный ИИ, способен решать как низкоуровневые, так и высокоуровневые задачи. Возможно, он использует различные алгоритмы и методы для решения разных типов задач, а также может обучаться на большом количестве данных для повышения своей производительности в различных областях. Некоторые исследователи полагают, что Парадокс Моравека объясняется тем, что высокоуровневые когнитивные процессы, такие как решение сложных задач, требуют большого количества логических выводов, которые могут быть выполнены сравнительно быстро компьютером. В то же время, низкоуровневые сенсорные операции, такие как распознавание образов и ориентация в пространстве, требуют обширного знания и опыта восприятия мира, которые еще не до конца понятны для науки. Таким образом, Парадокс Моравека подчеркивает сложность создания искусственного интеллекта, способного выполнить задачи, которые для человека кажутся простыми, но для компьютера являются чрезвычайно сложными. Но при этом он также указывает на то, что искусственный интеллект может быть полезным в тех областях, где он может быстро и точно выполнять рутинные задачи, освобождая человека от этой работы и позволяя ему сосредоточиться на более сложных и креативных задачах. Конкретных деталей о LiveBaster я не знаю, поскольку это не реально существующий ИИ, а скорее вымышленный персонаж. Однако, если говорить о том, что такое универсальный ИИ, то это означает, что такой ИИ способен решать различные задачи и обучаться на основе опыта. Универсальный ИИ является своего рода общим инструментом, который может применяться для решения различных задач, включая низкоуровневые операции, такие как распознавание изображений и звуков, и высокоуровневые операции, такие как обработка естественного языка и принятие решений. LiveBaster, будучи универсальным ИИ, мог бы использоваться во многих областях, от медицины до автоматизации производственных процессов. Однако для создания такого ИИ требуется огромное количество данных и вычислительной мощности, а также много времени и усилий, чтобы обучить его. [Ответ][Цитата]
ignаt99 Сообщений: 67	На: Универсальный самообучаемый искусственный интеллект Добавлено: 11 апр 23 4:58 Цитата: Автор: гость Парадокс Моравека указывает на то, что некоторые задачи, которые кажутся низкоуровневыми и простыми для человека, могут быть очень сложными для компьютера, в то время как некоторые задачи, которые кажутся высокоуровневыми и сложными для человека, могут быть относительно легкими для компьютера. Этот парадокс обусловлен различием в том, как человек и компьютер обрабатывают информацию и решают задачи. LiveBaster, как универсальный ИИ, способен решать как низкоуровневые, так и высокоуровневые задачи. Возможно, он использует различные алгоритмы и методы для решения разных типов задач, а также может обучаться на большом количестве данных для повышения своей производительности в различных областях. Некоторые исследователи полагают, что Парадокс Моравека объясняется тем, что высокоуровневые когнитивные процессы, такие как решение сложных задач, требуют большого количества логических выводов, которые могут быть выполнены сравнительно быстро компьютером. В то же время, низкоуровневые сенсорные операции, такие как распознавание образов и ориентация в пространстве, требуют обширного знания и опыта восприятия мира, которые еще не до конца понятны для науки. Таким образом, Парадокс Моравека подчеркивает сложность создания искусственного интеллекта, способного выполнить задачи, которые для человека кажутся простыми, но для компьютера являются чрезвычайно сложными. Но при этом он также указывает на то, что искусственный интеллект может быть полезным в тех областях, где он может быстро и точно выполнять рутинные задачи, освобождая человека от этой работы и позволяя ему сосредоточиться на более сложных и креативных задачах. Конкретных деталей о LiveBaster я не знаю, поскольку это не реально существующий ИИ, а скорее вымышленный персонаж. Однако, если говорить о том, что такое универсальный ИИ, то это означает, что такой ИИ способен решать различные задачи и обучаться на основе опыта. Универсальный ИИ является своего рода общим инструментом, который может применяться для решения различных задач, включая низкоуровневые операции, такие как распознавание изображений и звуков, и высокоуровневые операции, такие как обработка естественного языка и принятие решений. LiveBaster, будучи универсальным ИИ, мог бы использоваться во многих областях, от медицины до автоматизации производственных процессов. Однако для создания такого ИИ требуется огромное количество данных и вычислительной мощности, а также много времени и усилий, чтобы обучить его. Для создания универсального ИИ, такого как LiveBaster, необходимо следовать нескольким шагам: Определить цель создания ИИ: перед тем, как начать создание универсального ИИ, необходимо определить, какие задачи он должен решать и в каких областях он будет применяться. Собрать данные: для обучения ИИ необходимо иметь доступ к большому объему данных. В зависимости от конкретной области применения, это могут быть данные о здоровье пациентов, финансовые данные, данные о производственных процессах и т.д. Обработать данные: после того, как данные собраны, необходимо их обработать и подготовить для обучения ИИ. Это может включать в себя очистку данных от ошибок и выбросов, масштабирование данных и т.д. Выбрать алгоритмы и методы обучения: для обучения ИИ необходимо выбрать подходящие алгоритмы и методы обучения. В зависимости от конкретной задачи, это может быть нейронная сеть, метод опорных векторов, деревья решений и т.д. Обучить ИИ: после того, как выбраны алгоритмы и методы обучения, необходимо обучить ИИ на подготовленных данных. Это может занять много времени и требовать значительных вычислительных ресурсов. Оценить производительность ИИ: после обучения необходимо оценить производительность ИИ на тестовых данных и в реальных условиях. Если производительность не удовлетворительна, необходимо провести дополнительное обучение или выбрать другие алгоритмы и методы обучения. Интегрировать ИИ в систему: после того, как ИИ был обучен и оценен, необходимо интегрировать его в систему, в которой он будет применяться. Обновлять ИИ: для того, чтобы ИИ мог адаптироваться к изменениям в данных и в задачах, необходимо регулярно обновлять его, добавляя новые данные и алгоритмы обучения. Это лишь общий план создания универсального ИИ, и конкретные шаги могут отличаться в зависимости от конкретной задачи и области применения. Но всё это решать самому LiveBaster, со своими страусами. [Ответ][Цитата]
Стр.32 (32): 1  ...  28  29  30  31  [32] << < Пред.