Форум создателей искусственных интеллектов

Ну да, кажется, что искусственный интеллект - это сложно и очень сложно, самопрограммирование - это тоже сложно, значит это одно и то же! Стопэ! Во-первых, интеллект - это несложно. Во-вторых, самопрограммирование как неудачное заумное представление, также сводится к простым вещам. Самопрограммирование - это когда функция переписывает саму себя. Подобная почти голливудская хрень захватывает умы любителей фильмов "Довод" или "Начало", но абсолютно не практична. Поведение функции можно изменять другим способом. Допустим имеется функция y = f(x). Чтобы изменить функцию, достаточно ввести некоторый дополнительный аргумент r, который будет изменять функцию следующим образом: y = f(x, r) При прочих равных x, но при разных r игреки будут разными, что свидетельствует об изменении функции. Если есть другая функция r = g(x, y), то можно говорить о корректировке основной функции. При этом никакие функции друг друга не переписывают, мы избавляемся от этого дерьма. В нейронных сетях функция f соответствует прямому распространению сигнала, а функция g - обратному распространению ошибки.

Но самое главное следует уяснить, что в интеллектуальных алгоритмах типа нейронных сетей основная функция f меняет свое поведение только от фактов из обучающей выборки (x и y), при этом выборочные данные могут обобщаться (см. обобщающая способность). Тезисами для тех, кто в танке: 1. Основная функция f - обычная функция, не самопрограммируемая. 2. Основная функция f меняет свое поведение в зависимости от реальной обстановки (x, y). 3. За счет некоторой обобщающей способности функция способна вполне адекватно обработать примеры, которые ей ранее не демонстрировали при обучении. Некоторые думают, что в изменение функции f должен включаться элемент случайности. Но это лажа: основная функция должна выдавать ответ y, максимально приближенный к правильному. Случайность - это лишь некоторое виляние вокруг правильного ответа, либо это может работать в тех случаях, когда требуется поиск новых решений, и требования к качеству этих решений специально занижено.

Забыл сказать, что переменной r соответствуют веса нейронной сети.