Форум создателей искусственных интеллектов

Топик-стартер затронул тему маркетинга сильного ИИ (цели, идеи). Маркетинг, в данном случае, подразумевает востребованность в народном хозяйстве. То есть, иными словами, нах#@ нам сильный интеллект? И вот на этом моменте большинство теоретиков ИИ прокалываются: СИИ должен выполнять те же интеллектуальные действия, что и человек. Извините, но мне не нужен AGI, который зря расходует энергию и время как человек. Мне не нужен AGI по определению википедии!!! Удалите ту статью срочно! Маркетинг - сложная штука. Допустим я хочу классный 20-местный электромобиль, который разгоняется до скорости 320 км/ч и имеет автопилот, стоимостью 2 миллиона рублей. Я создаю статью в википедии под названием "сильный автомобиль" и начинаю всем пудрить мозги. Чтобы не было подобной бредофантазии, отталкивайтесь от реальных требований экономики, а не от образцов для подражания. Тем более, что у вас ложные представления о человеческих способностях. Не способен человек на обобщения, выходящие за рамки его обучения. Это умозрительная иллюзия, искажение фактов. Например, чтобы человек научился программировать, надо его этому научить или он сам должен научиться, практикуясь. Никакое обобщение не сделает из человека программиста и системного архитектора. Незнакомые задачи человеку не подвластны. Подвластны лишь знакомые или околознакомые задачи. Нейронки тоже могут околознакомые задачи решать.

Нет, Egg, интеллект - это решение стандартных задач, например, распознавание изображений и генерация текстов. А новации - это результат научной деятельности, которая также требует обучения. Не каждый интеллект способен на новации. Но эта неспособность не делает интеллект неинтеллектом.

Научные открытия никогда не делаются без обучения. Учёный - это человек, который учился у других учёных. Это обстоятельство сильно меняет бытовое представление о том, как работает интеллект. Нельзя сказать интеллекту "реши задачу". Он с ней не справится, если его не обучали. Это принципиальное ограничение даже у человека. Вы об этом как будто не в курсе, когда рассуждаете о способностях интеллекта. Не надо мне "ля-ля" про решение нестандартных задач человеком. Нестандартные (незнакомые) задачи нерешаемы.

1. Если я сфотографирую своего кота и дам распознать какому-нибудь обученному алгоритму, то для него это будет фотография новая, но задача стандартная. 2. Если я сделаю в Фотошопе коллаж и получу фото какого-нибудь котопесолошади, то такая задача будет полунестандартная. Алгоритм может распознать части кошки и как-то правильно решить задачу. 3. Если я подсуну фото варана, на котором алгоритм не обучен, то такая задача также будет полунестандартная, так как у варана есть лапы, голова, хвост... 4. Если я подсуну фото чего-то совсем не из темы животных, например, стул, то задача по-прежнему останется полунестандартная. Однако сложность растет от примера к примеру. 5. Даже фото макаронного монстра или Ктулху - это все полунестандарт. 6. Абсолютно нестандартная задача - это трудно даже представить, это как абсолютный нуль температуры или абсолютно чёрное тело. Такие задачи нерешаемы, правильнее сказать, решаемы на уровне случайного угадывания. Ибо опыта абсолютно нет. Соответственно, непонятно, какие это вы там нестандартные задачи решаете каждый день. Это скорее полунестандартная задачи.

Это не так. Архимед был очень образован, многому научен. Требуется критический объем знаний, чтобы сделать открытие. Но это его отличное образование не позволило бы открыть естественный отбор среди животных, например. То, что сделал Чарли Дарвин. Не смог бы открыть и принцип обратного распространения ошибки. А в ваших устах - как будто все это возможно. Это заблуждение.

Egg, не хвастайтесь.

Когда я стану create?

Есть довольно известный факт, что сразу несколько компаний по техническому зрению из России превосходят все китайские и уж тем более американские.

Я бы сформулировал так: случайное блуждание мысли в правильном направлении. То есть новации - это удел учёных, и этот процесс всегда сопряжён с неудачей. Именно поэтому дворники типа rrr3 не откроют методологию создания ИИ. И именно поэтому Ян Лекун или Йен Гудфеллоу или Джордж Хинтон не открыли трансформеры. Мысль гуляла, но не зашла. Именно поэтому сотовые телефоны появились не в 18 веке.

Я просто выделил свойство случайности у новации. А правильное направление - это то, что потом подтверждается практикой. Не знаю какая там ассоциативность, но для меня факт, что в новациях присутствует элемент поиска, перебора, эксперимента, то есть некоего количества бит информации, которые требуется подобрать "из ничего". Но как правило, в реальных новациях одного хорошего учёного скрыто всего лишь несколько десятков-сотен бит информации. Именно поэтому мы так медленно движемся в развитии. Резкий скачок в скорости развития произошел в средние века, во времена Галилея, когда тот возвел научный метод в ранг святых. Диванные теоретики ИИ при этом игнорируют научный метод. Они игнорируют факты. Мракобесы.

Получается диванные теоретики не игнорируют научные факты, я ошибался)))

Мне больше нравится мысль, что я философ от ML-науки, хотя саму философию ненавижу. Можно сказать, что философ без вредных и глупых идей о многогранности истины. Даже о современную аналитическую философию мараться не хочу. Джон Сёрль, вон!

У меня есть несколько бит информации, способные сделать диванных теоретиков более продвинутыми в ML (то есть в ИИ). 1. Нестандартные задачи нерешаемы. Существуют нерешаемые задачи, которые требуют слишком большого времени для нахождения правильного ответа. Этот процесс может затягиваться на тысячелетия. И никакой сильный интеллехт не поможет. 2. Нам нужен не сильный интеллехт, а средства решения повседневных задач. Интеллекты типа из фильмов "Трансцендентность", "Обитель зла", "Космическая одиссея" - фантазийная чушь. Создавать ИИ ради ИИ нет никакой экономической целесообразности. Если вы создадите СИИ, то он сможет лишь аккумулировать результаты анализа тех текстов/изображений/звуков/etc, которым его учили, но не более. См. п.1.

Egg, екарный бабай, иди играйся со своей ChatGPT, самой настоящей нейронной сеткой.

Prosolver, хрен знает, что за специальный топик, но учитывая, что ИИ не способен решать любую задачу, то не следует указывать, какие задачи ИИ должен решать, а какие нет. Так понятно?) Хотя Франсуа Шолле не должен лохануться и придумать какую-то хрень в отрыве от практики. Но на первый взгляд выглядит именно так.

Эти задачки неинтересные, бесполезные. Интересные - это написать сочинение. Не каждый школьник может такое. А как сделать это машиной - понятно.

Просто одна из задачек для Каггла. Смотрите какая ситуация. 1. Как человеческий мозг понимает поворот изображения? Человек наклоняет голову вбок, либо поворачивает картинку или фото. 2. Как человек понимает наложение объектов? Да тут далеко ходить не надо: вот у меня телефон сейчас заслоняет стол и ноги. 3. И так далее. И вместо этого житейского опыта вы хотите сказать, что мы мыслим логически, решая данные задачки??? Них#@! Мы многие трансформации не способны проделать без ошибок, ибо нам чужда логика и точность. Мы можем повернуть изображение мысленно и решить, что левая и правая картинка совпадают. Но на деле окажется, что пиксели имеют несколько разные координаты да ещё и половина людей перепутает зеркальный поворот с простым поворотом. Так как мы машине не можем передать реальный сенсомоторный опыт человека, мы будем учить "AGI" по-своему: заложим туда несколько правил трансформации и научим нейронку перебирать правила. И это вы называете путем к созданию AGI? Не, это хрень какая-то. Надо идти путем ChatGPT.

Поисковик you.com позволяет переписываться с ChatGPT. Вкладка chat.

Михайло: Как создать ИИ? ChatGPT: Чтобы создать искусственный интеллект, необходимо использовать машинное обучение, чтобы обучить ИИ использовать и анализировать данные. Это может быть достигнуто, используя алгоритмы обучения, такие как нейронные сети, решающие де... Михайло: Как создать AGI? ChatGPT: Для создания AGI (Artificial General Intelligence) необходимо объединить множество дисциплин, включая машинное обучение, робототехнику, искусственный интеллект, нейронные сети и другие технологии. Прежде всего, необходимо определить цели и задачи ИИ, а также по... Михайло: Но с этими алгоритмами далеко не уедешь. Они позволяют создать только слабый интеллект. ChatGPT: Для создания сильного интеллекта необходимо использовать более сложные алгоритмы, такие как многослойные нейронные сети, техники глубокого обучения, алгоритмы стратегического решения и другие методы. Также для достижения большей реалист... Михайло: Но ведь глубокие нейронные сети - это все равно слабый интеллект. ChatGPT: Глубокие нейронные сети могут быть рассмотрены как слабый интеллект, поскольку они не могут иметь интуицию и понимание текста или изображений, а также умеют выполнять только ограниченные задачи. Однако глубокое обучение позволяет им дос... Михайло: Интересно, интересно. Продолжай! ChatGPT: С учетом того, что интеллектуальные системы представляют собой сложное сочетание искусственного интеллекта, машинного обучения и других технологий, процесс создания их довольно сложен. Для разработки ИИ необходимо преобразовать входные... Михайло: Продолжай! ChatGPT: Для создания эффективной интеллектуальной системы необходимо выполнить следующие шаги: определить задачи и поставить цели; определить подходящие алгоритмы и модели; построить прототип; настроить параметры и тестировать систему. Также сл...

То, что ChatGPT коверкает окончания, путает исторические личности - это все как у человека, немашинально, а ассоциативно. Он запоминает общие правила, и иногда забывает правила-исключения. Нужно больше памяти. Предмет разговора держит, но если этих предметов разговора несколько, то может легко запутаться, невнимателен к деталям, которые позволили бы различать похожие объекты.