Искусственный интеллект, который сможет что-то делать творческое, должен быть непрограмируемым - ИИ запрограмировать нельзя. Это должна быть именно нейронная сеть, которая будет обучаться - по сути, это должен быть аналог мозга. Ведь мозг изначально практически пуст, и заполняется связями по мере познания мира/обучения. Никто мозг не программирует. Также и ИИ - сначала нужно создать что-то, что самостоятельно сможет заполнить себя информацией и делать на основе этого какие-то выводы.
Человек это не только мозг - в нем дифигища других органов и частей задействовано, включая такие о каких мы даже не подозреваем. Мозг это всего лишь инструмент, как руки или нога.
Цитата:
— Видишь, – сказал Охвией Биано, – как жестоко выглядят белые. Их губы тонки, они остроносы, их лица покрыты морщинами и искажены складками. У них вытаращенные глаза; они всегда что-то ищут. Что они ищут? Белые всегда хотят чего-то; они всегда тревожны и беспокойны. Мы не знаем, чего они хотят. Мы не понимаем их. Мы думаем, что они сумасшедшие.
Я спросил его, почему ему кажется, что все белые сумасшедшие.
— Они говорят, что они думают головами, – ответил он.
— Ну конечно. Чем же думаете вы? – удивленно спросил я его.
В ИИ тоже будет не только матрица для заполнения данными, а дофигища других частей: датчики (с помощью которых он должен познавать мир), блок питания, возможно автономный источник энергии, манипуляторы и много ещё чего полезного (Wi-Fi, например).
А сердцем те кто думали уже почти вымерли.
Так получилось, что я детально знаю, как устроены и работают шахматные программы/алгоритмы. Я также работал с нейронными сетями и, как ни странно, с машинным распознаванием образов тоже. Это всё не интеллект, не творчество и, как бы ни хотели пиарщики от программирования - это не моделирование работы нейронов мозга.
"Нейронные сети" - это система уравнений, в которых коэффициенты сначала взяты с потолка, но постепенно меняются, по мере обработки данных. Нужно было выбить денег на развитие этой части программирования, поэтому пиарщики от науки и программирования должны были объяснить чиновникам и корпорациям, выдающим гранты, на понятном обывателю языке - что они делают. Придумали название "нейронная сеть" и типа она "обучается". Прокатило.
Обучение "нейронной сети" - это как подгонка затычки к дырке сложной формы при отсутствии подходящих для этой цели инструментов и материалов. Где-то подточили, где-то тряпку намотали - вода уже не прёт струёй, но всё же сочится. Но как ни старайся - полностью дыру не закрывает.
Шахматы - это игра с чётко заданными и простыми правилами. Где вся информация известна обоим игрокам (нет, например, карт, которые ещё в колоде или скрытых карт в руке противника). Шахматные алгоритмы - это перебор вариантов. Просто компьютер умеет перебирать варианты очень очень очень быстро и опытные шахматисты смогли сформулировать правила, позволяющие не рассматривать некоторые из ходов, чтобы не тратить на их перебор время. Плюс к этому у компьютера есть база данных из нескольких миллионов шахматных партий, сыгранных людьми со всего мира. И компьютер туда подсматривает, особенно на первых 10-ти - 20-ти ходах.
Самое смешное, что изменение почти любого из шахматных правил, мгновенно лишит любой современный компьютер возможности играть в шахматы. Программа не способна понимать новые правила, пока программисты их корректно не запрограммируют. А после этого компьютер будет играть как маленький ребёнок, пока не наберётся база из нескольких миллионов сыгранных по новым правилам партий.
А вот для человека изменение правил - не проблема. И игры с нечёткими правилами - не проблема тоже.
P.S.
Ну и главное: компьютер не осознаёт что именно он делает и зачем он это делает.
Есть задачи, для решения которых можно сформулировать чёткие правила и написать эффективный алгоритм. Если же так сделать нельзя, приходится применять вещи вроде "нейронных сетей", которые хоть как-то позволяют упростить работу человека. Пусть плохонько, но всё же помогают.
Есть задачи, для решения которых можно сформулировать чёткие правила и написать эффективный алгоритм. Если же так сделать нельзя, приходится применять вещи вроде "нейронных сетей", которые хоть как-то позволяют упростить работу человека. Пусть плохонько, но всё же помогают.
И есть простенькие задачи, алгоритмы решения которых обусловливаются с великим трудом, если вообще обусловливаются. Простейший пример - алгоритм распознавания по фотографии кошки и собаки.
И есть простенькие задачи, алгоритмы решения которых обусловливаются с великим трудом, если вообще обусловливаются. Простейший пример - алгоритм распознавания по фотографии кошки и собаки.
Тут все-таки надо понимать, что сама задача чрезвычайно сложна, несмотря на формулировку, и человеческий мозг ее быстро решает не из-за какой-то своей дикой производительности (хотя это важно), а из-за того, что он видел тысячи собак и кошек, представляет себе их модели, знает, как они себя ведут, двигаются, как выглядят на фото, он сразу раскладывает фото на объекты, стоит некую модель, из-за чего ему неважно, стоит собака за деревом, виден только хвост, плывет или спит высунувшись из будки. Т.е. эта задача для мозга, который всё знает о собаках и кошках, и для компьютера, которому скормили 100500 джпегов, по сути двумерных картинок, которые последний пытается анализировать и искать закономерности типа есть две группы пикселей потемнее (глаза), очертания морды и пр. и усреднять вышеупомянутыми системами уравнений - абсолютно разные задачи, даже сравнивать некорректно.
Но прогресс в сетях и распознавании все же есть в последнее время, технологии тоже движутся, чего стоит хотя бы построение трехмерной сцены просто по видеоролику, еще немного и начнется хорошее распознавание и анализ объемных форм...
Последний раз редактировалось maxuser, 16.07.2015 в 03:12.
Нужно было выбить денег на развитие этой части программирования, поэтому пиарщики от науки и программирования должны были объяснить чиновникам и корпорациям, выдающим гранты, на понятном обывателю языке - что они делают. Придумали название "нейронная сеть" и типа она "обучается". Прокатило.
Да ну ладно вам. И никто не сорвал покровы за сколько, лет 70? )) Никто не раскрыл страшный секрет, что "никакого обучения нет"? )
Но мне интересно другое. Вы говорите, что знаете тему хорошо. Расскажите тогда, в чем принципиальная невозможность создать сеть такого размера, чтобы она могла осозновать себя и мир аналогично человеку или хотя бы животному? Предположим, мы неограниченны ни количеством "нодов" сети ни скоростью их работы (допустим, НТП позволил достичь нам нужных технологий) и мы можем "электрически" воссоздать число нейронов мозга человека и связи между ними - почему же подобная сеть не сможет обучиться до уровня познания мира через доступные сенсоры которые ей тоже дадут?
Re: Зачем создан этот форум?
