Сообщение от DrPAS
Софт подходит к той границе, когда он способен самобучаться. И задача программистов сейчас не том, чтобы вложить данные о лошади в программу, а в том, чтобы создать программу, которая сама могла бы эти данные находить в рамках решаемой ею задачи. В нашем случае в рамках построения изображения этой лошади
Хорошо. А с какой стати ей это делать, где мотивация? Вот вы создали ИИ, даёте ему задание, а он вам отвечает - не хочу и не буду
Olga355, Вы пробуете перенести на ИИ особенности человеческого мышления. Зачем? Речь, по крайней мере пока, не идет об искусственной личности со своими хотелками. Речь идет о программном обеспечении, способном самостоятельно находить и обрабатывать информацию в жестко заданных разработчиком границах
Все, в этом месте, Вы говорите, что должны машине скормить полное описание лошади, иначе она вместо лошади нарисует осла. ... Т.е. вложить в программу чуть ли не полную биологическую модель минимум конкретного вида животного. В каком месте здесь присутствует элемент самообучения программы?
А в каком месте присутствует самообучение у человека, когда каждый живой организм, для понимания его строения, он должен препарировать? Художники тоже должны разбираться в основах. Они изучают не только строение скелетов и мышц, но и структуру света и теней, учатся видеть цвет и тп. И если Вам так принципиально самообучение, а додумать сами Вы не в состоянии, то, допустим, имея обширную базу и несколько уже построенных на основании точных указаний объектов, дальше, на основе только одного короткого видео, машина уже сама сможет правильно воспроизводить участвующие в нём объекты.
css0101, у Вас есть ошибка в исходных тезисах. Вы полагаете, что, чтобы нарисовать лошадь, нужно обязательно знать как она устроена внутри. А это не так.
Цитата:
А в каком месте присутствует самообучение у человека, когда каждый живой организм, для понимания его строения, он должен препарировать?
Вот Вы прям уверены, что Петров-Водкин прежде, чем нарисовать Купание красного коня, разрезал лошадь, чтобы посмотреть как она устроена?
Цитата:
И если Вам так принципиально самообучение, а додумать сами Вы не в состоянии, то, допустим, имея обширную базу и несколько уже построенных на основании точных указаний объектов, дальше, на основе только одного короткого видео, машина уже сама сможет правильно воспроизводить участвующие в нём объекты.
Т.е. придумать систему, которая могла бы выделить нужный объект из сцены, обработать информацию об этом объекте (понять с какого ракурса на нее смотрим, где голова, где хвост)? Так это то, о чем я говорил выше. Вы начинаете обращаться к базе изображений (видео, если хотите). Чтобы понять что хвосты и гривы у лошадей бывают разные, полагаю, таких картинок должно быть больше чем 1, правда? А теперь зачем к этой технологии какая-то сложная надстройка из заранее заложенных анатомических данных? Вычеркнули ее и получили то, о чем я говорил исходно
Но тот же даймлер на своих конвейерах использует, например, робортезированный визуальный контроль деталей. Т.е. стоят камеры, передают картинку машине, у нее есть эталон, как это должно выглядеть, и, если есть превышения по допускам при отклонении от эталонной модели, идет отбраковка. А раньше этим занимались люди
Ой... если Вас это так впечатляет, расскажу о своей родной теме. Посмотрите какие-нибудь ролики (а лучше сходите на экскурсию на завод) о производстве электроники. В линии стоят штук 6-8 роботов, которые "сами" намазывают плату, "сами" контролируют качество намазки, "сами" устанавливают компоненты, "сами" контролируют качество сборки, "сами загружают и выгружают платы.
Конечно, скорость сборки в среднем 50тыс. компонентов в час - это немножко больше, чем скорость бородатого дядьки с паяльником. Логично, что бедолага потерял работу (надеюсь, он просто переквалифицировался). Вот только два НО: всё, что делают эти машины заранее запрограммировано человеком, а рядом с каждым роботом стоит живой оператор. Почему? Да потому что всё это дорогостоящее железо не может само по себе ни-че-го.
Ну не может оно само анализировать, делать выводы, исправлять ошибки и учиться на этом. Поставить к каждой линии суперкомпьютер или нейросеть? Ну и сколько тогда на выходе будет стоить айфон? Сегодня около 30 баксов при розничной цене в 1000. Кто будет покупать заветную игрушку за миллион?
У нас есть целый отдел, который занимается коммуникациями между роботами. Казалось бы, чего проще: например, машина на проверке видит, что один и тот же компонент уже на третей плате выходит чуть неправильно отцентрованным. Со сдвигом стоит или под углом. Контрольная машина определяет погрешность, пересылает данные на управляющий компьютер, а тот посылает роботу команду выправить погрешность. Всего делов-то, да? Пять лет 40 человек этим занимаются! Весь затык в том, что любая такая мелочь требует проверки и вердикта живого человека. Даже проверку можно автоматизировать, а вот вердикт/оценку ситуации - никак.
Кстати, раз уж мы тут про распознание объектов - робот берёт компонент, фотографирует его и перед установкой сравнивает с зашитыми в его программе образами. Дальше решает, соответствует ли этот образ тому, что он должен установить. То есть, жучка с 12 ножками никак не получится поставить на место, где должен быть жучок с 14 ножками. И так 50000 раз в час. Но опять-таки, для этого совсем не нужен ИИ или суперкомпьютер. Задача чисто математическая.
Вот только два НО: всё, что делают эти машины заранее запрограммировано человеком, а рядом с каждым роботом стоит живой оператор. Почему? Да потому что всё это дорогостоящее железо не может само по себе ни-че-го.
Может, просто Вы на это смотрите с точки зрения пользователя Чтобы ИИ начал сам определять лошадь, нужно сначала что-то более примитивное. И вот это примитивное и появляется на заводах - в виде визуального контроля конкретных элементов (потому что, как было замечено выше, на развитие технологий нужны деньги, а они у заводов есть). Для Вас на этом дело и закончилось, а технология распознования объектов продолжает развиваться. И выходит в ООН делать доклад робот, который уже умеет не только различать по лицам Васю и Петю, но отличает эмоции на лице человека.
"Да бросьте" - это не ко мне, это вы разработчикам скажите. А то они, бедняги, не знают, что занимаются ерундой Но я бы сначала изучил вопрос, а после делал выводы.
Давайте, договоримся: насколько я понимаю, тут нет ни одного специалиста по разработке ИИ и самообучающихся программ. Иначе, он давно бы уже расставил все точки и объяснил, что да как. Мы тут, как люди посторонние, от которых ничего не зависит, просто разговариваем, обмениваемся своими дилетантскими мнениям и взглядами на будущее. Считайте, что это просто трёп о политике на кухне за бутылочкой. Не надо переводить тему в формат: "а ты кто такой?".
servickuz, скажем так, по срокам прихода описываемых технологий я транслировал мнение того человека, на видео которого давал ссылку на 4-ой странице ветки, ну то, которое Вам не понравилось
Может, просто Вы на это смотрите с точки зрения пользователя
Не-не-не... я как раз разработчик со стороны пользователя.
Цитата:
Для Вас на этом дело и закончилось, а технология распознования объектов продолжает развиваться. И выходит в ООН делать доклад робот, который уже умеет не только различать по лицам Васю и Петю, но отличает эмоции на лице человека.
Разумеется, продолжает развиваться. Никто же не спорит, что прогресс идёт вперёд. Но на самом деле медленно-медленно. И робот этот в ООН - просто бормоталка, которая воспроизводит заранее заложенный в неё текст. Сири тоже что-то слышит, вычленяет знакомые слова и выбирает подходящий, заранее заложенный в неё ответ. Ну не интеллект это никакой. И даже не самообучающаяся программа. У меня вон на потолке пожарная сигнализация прикручена. Если она "опознает" дым, то включит систему пожаротушения. Ну не будем же мы говорить, что она вау-какая-умная?
servickuz, скажем так, по срокам прихода описываемых технологий я транслировал мнение того человека, на видео которого давал ссылку на 4-ой странице ветки, ну то, которое Вам не понравилось
Так мнений миллион. На том же Ютубе наверняка найдутся видео и с другими сроками и с противоположной точкой зрения. Нельзя же верить первому попавшемуся.
Re: Синтетические нейросети замещают художников
Посмотрите какие-нибудь ролики (а лучше сходите на экскурсию на завод) о производстве электроники. В линии стоят штук 6-8 роботов, которые "сами" намазывают плату, "сами" контролируют качество намазки, "сами" устанавливают компоненты, "сами" контролируют качество сборки, "сами загружают и выгружают платы.
Но я бы сначала изучил вопрос, а после делал выводы.
Линейный вид
