AGI.place

Форум создателей искусственных интеллектов


Логин (email) 
Пароль 
Настройки

Скачать
Вперёд
Назад
1
2
3
4
5
Главное препятствие в создании СИИ.
Аватар
create
Главное препятствие в создании СИИ.
11:26 24.07.2021 №1420
Prosolver:
Gather:
строго доказать что та или иная позиция больше полностью обречена, можно только ПОЛНЫМ ПЕРЕБОРОМ
Два короля на доске - это ничья. На бесконечной доске. Здесь перебор, действительно нужен, но не всех комбинаций фигур, а только всех способов их взаимодействия. Достаточно понять только, что король не может поставить мат другому королю, поскольку ему надо подойти к нему на расстояние одной клетки и тем самым оказаться на клетке под шахом. А шах запрещён. Вот такого рода умозаключения делают интеллект ценным. Когда полный перебор вариантов можно заменить "умным" перебором только тех вариантов, которые имеют отношение к делу.
А вот теперь давайте прикинем сколько априорного багажа у такого ЕИ для этого должно быть. Мне кажется весь "белеск" нашего ЕИ именно в этом. Это как когда подружка иногда задаёт "тупые вопросы" как там в компе что то сделать, зарегистрироваться где то, или в ОС что то потюнить, нам чуть более прошаренным в этом кажется порой что это капец как очевидно, а нет на самом деле, мы просто знаем как уже на НЕОСОЗНАВАЕМОМ УРОВНЕ, на автомате, и НАМ КАЖЕТСЯ, что все это знают, что как будто это как закон гравитации что то присущее всему вокруг, но это иллюзия. А в отношении шахматных эвристик это сводится вообще к концептуальным знаниям "как можно, как нельзя", обычные люди чаше всего и не вдумываются почему так, потом спустя время это считают вообще своим пониманием.
Luarvik.:
Это лично Вам, Gather, на долгую память
Хороший видосик, спасибо :)
kondrat:
Gather:
Ещё раз повторю я не микробиолог, но ИМХО например сам принцип скрещивания генов половым способом - вид направленной мутации. Своего рода эвристика, как в генетических алгоритмах. Например в алгоритме "имитация отжига" тс. "без половой отбор". На сколько мне известно весь процесс репликации ДНК на все 100% ещё не изучен, много ещё непонимания как какие гены работают, известно что не малая часть из них тригерная, логическая, то есть одни гены включат\выключают другие пре тех или иных условиях, а раз так то сами собой могут возникать участки более мутабельные так как они более сложно кодируется, через множество тригерных генов, которые тоже могут быть повреждены.
Во истину! Очень удачная иллюстрация. Однако, я говорил именно про ДНК. На мой взгляд, есть в клетке ещё, как минимум, одно подтверждение того, что адаптивный мутагенез ДНК в рамках любой клетки вне фазы размножения может существовать. Я тут вещал уже про парадокс жизни: нужно меняться, чтобы сохраниться. А появление парадокса, как известно, говорит о том, что что-то от чего-то пора отделить. Речь идёт о том, что подкрепление может быть не только вбросом материала для достройки структуры, но и частичным разрушением её. Рефлексирующая оболочка непременно присвоит и использует такие частично разрушающие факторы. Ну, а фатально разрушающие факторы просто выведут систему на казнь через естественный внешний отбор. Пример: система воспроизведения белков и ДНК в целом, в которой есть факторы отделяющие куски и даже целые участки ДНК от матрицы. Кстати, это говорит ещё и о том, что можно говорить об оболочках, определяющих область действия таких факторов.
Так я и привёл пример не полового избирательного усиления мутагинеза через комплекс регулирующих генов. Чем больше условий в виде регулирующих генов тем выше вероятность эффекта мутаций, так как каждое условие кодируемое отдельным геном может мутировать, соответственно если нужно чтобы какой то аспект был более мутабельным закодируй его наиболее сложным образом, с кучей условий, это в природе, естественным способом вполне достижимо. Что то можно закодировать одинаково множеством генов, с избыточностью, а что то одним геном и дать ряд условных генов. Хз как оно в реальности но такая логика ИМХО очень думаю вероятена.
Egg:
Gather:
Я лично воспринимаю ML как путь к СИИ, также как линейной зависимостью в мат-анализе в пределе бесконечно малых можно описать любую нелинейно функцию, в один или несколько проходов. Природа это сделала именно так, отдельный нейрон работает достаточно просто, а сетки из них возникли стохастическим поиском, то есть всё достижимо простым "методом тыка", нужно только понять что моделировать, выписать весь спектры человеческих скилов от важных до не очень и начать их пилить, максимально простым и желательно однообразным способом.
В широком смысле, любая активность - это путь к СИИ. Просто широкие смыслы уже поднадоели. Я совершенно не против ML, у меня награда от IEEE как раз за машинное обучение интеллектуальных интерфейсов ))). С другой стороны, "универсальность" естественных нейронов кажется мне слишком надуманной, по причине того же самого маппинга, о котором я много говорю. Маппинг ественных нейронов совершенно не случаен, именно его и отлаживала эволюция в течение миллиарда лет. И, конечно, искать оптимизацию методом тыка при нынешних аппаратных возможностях дело бесперспективное, даже если через GPU. )))
Так я того же мнения, пока это "когнитивные архитектуры", кирпичик за кирпичиком.
Luarvik.:
Условием, выполнение которого позволит нам говорить о появлении хоть какого-то Интеллекта в чем-либо искусственном, является то, что я называю Алгоритмической Автономностью (всё остальное приложится). При этом нужно чётко понимать разницу между поведением, определяемым алгоритмом (1) и поведением, определяемым данными (2). NB! - внешне и без специальных исследований эти два вида активности практически неотличимы. (Ср. поведение и алгоритм поведения)
Автономность это круто, но автономность автономности рознь, например смарт-холодильник тоже как бы автономен, работает, делает заказы на еду и тп. тут смотря какая среда, а человек тоже не такой уж автономный, кинь его в космос голого и капец автономности, нам нужен кислород и давление, холодильнику электричество, сложно провести границу почему холодильник менее автономен чем мы в своём очень кстати редкостном в космосе мирке.
0 | 0
Аватар
write
Главное препятствие в создании СИИ.
12:25 24.07.2021 №1421
Вы говорите про эффект мутаций, а я про их возможность.
0 | 0
Аватар
create
Главное препятствие в создании СИИ.
19:50 24.07.2021 №1422
Gather:
Автономность это круто, но автономность автономности рознь, например смарт-холодильник тоже как бы автономен, работает, делает заказы на еду и тп.
Да, и любой автомат автономен по определению, но речь идёт об АЛГОРИТМИЧЕСКОЙ автономности (АА), что иначе можно обозвать "самодетерминацией", "самопрограммированием", а это как раз то, что автоматам противопоказано, опять-таки по определению.
Gather:
человек тоже не такой уж автономный, кинь его в космос голого и капец автономности, нам нужен кислород и давление
Ломать - не строить. К чему такие крайности ? В нормальной среде вполне себе автономен.
Gather:
сложно провести границу почему холодильник менее автономен чем мы
Легко: АА.
0 | 0
Аватар
create
Главное препятствие в создании СИИ.
09:09 25.07.2021 №1424
Пока никак.
+1 | 0
Аватар
create
Главное препятствие в создании СИИ.
10:37 25.07.2021 11:11 25.07.2021 №1426
Что-то можно подсмотреть у единственных носителей АА - живых организмов. И не думаю, что в такой задаче потребуется нечто принципиально новое.
0 | 0
Аватар
create
Главное препятствие в создании СИИ.
12:38 25.07.2021 №1429
- как они сами со своей автономностью управляются.
0 | 0
Аватар
create
Главное препятствие в создании СИИ.
13:35 25.07.2021 13:46 25.07.2021 №1431
Физический мир - автомат, но не в том смысле, что физика "работает" по алгоритмам, а в том, что законы физики не нарушаются. Биологический - нет, именно по той причине - АА. И в общем, я не нахожу других существенных отличий автомата от не-автомата, кроме самодетерминации.
0 | 0
Аватар
create
Главное препятствие в создании СИИ.
13:57 25.07.2021 14:16 25.07.2021 №1433
Влад:
Сами стремятся, сами управляются – это путаница. Не сами, а природа, своими законами, заставляет их делать это, в силу их (организмов) структуры(устройства).
"Стремятся" - Ваше. Заберите взад и не путайте себя и окружающих. А кто такой этот самый "природа" ? Вас природа побуждает торчать здесь и выдвигать невразумительные гипотезы ? Покажите те физические законы, по которым "работают" Ваши хотелки. Если руку - ту самую, которой Вы пишете здесь свои глупости - начать засовывать в работающую мясорубку, то изворачиваться и орать Вы станете тоже по законам физ. природы ?! Жизнь надо изучать в процессе, пока она двигается/ползает/бегает/прыгает/плавает/летает..., а не в морге. Помимо структуры ведь есть ещё и весьма характерные взаимодействия между компонентами, специфическая активность, функции... - их куда ? За борт ?
0 | 0
Аватар
create
Главное препятствие в создании СИИ.
19:13 25.07.2021 №1436
Влад:
Не невразумительные, а не понимаемые...
Вы кончайте, любезный, ещё и здесь свои сопли жевать. Лучше ответьте на поставленные вопросы.
0 | 0
Аватар
create
Главное препятствие в создании СИИ.
22:44 25.07.2021 22:48 25.07.2021 №1438
Что значит "нет ответа" ? Мой ответ предельно точен и соответствует фактическому состоянию. Если б Вы спросили, например, как достигается туманность Андромеды, я бы ответил так же - никак ! Кто виноват ? - Да такие же как Вы и виноваты.
Влад:
... давайте без выпадов.
Так а кто Вас здесь -
Влад:
не понимаемые Вами, в силу особенности структуры Вашего Мозга, а именно отсутствия осознанного первичного понятия.
- за язык тянул ?
0 | 0
Аватар
create
Главное препятствие в создании СИИ.
10:09 26.07.2021 10:16 26.07.2021 №1439
Egg:
Gather:
пока это "когнитивные архитектуры", кирпичик за кирпичиком.
Если Вы объясните, что в линейной регрессии может быть когнитивного, я буду очень признателен. ))) Проблема как раз в том, что выделяя паттерны и находя тренды ANN не в состоянии ни сформировать модели, ни реализовать любой когнитивный процесс (восприятие, сравнение, память, итп). В том, что механизмы аппроксимации в СИИ будут такими как в ANN сомнений нет, особенно, если говорить об автоэнкодерах... Но механизмы - это дело десятое... архитектура мышления - это самое первое. Архитектура.
Линейная регрессия — не самый простой пример ML, природа бы его не создала думаю, самое простой ML алгоритм ИМХО это метод одного ближайшего соседа, да и его тоже не тривиально реализовать коннекционистким способом, в биологических нейронных сетях. Думаю природа в обучении биологических нейронных сетей далеко не отошла от своего главного алгоритма, а именно стохастического поиска, модуль за модулем, задача за задачей. Весь фокус в том что это всё обучалось не сходу всем скопом, а по частям отдельно, думаю нет в биологических нейросетках чего то на подобии "обратного распространения ошибки", вся магия в правильном подборе обучающего датасета(ов) с нарастанием сложности и иерархическом построении модулей(проекций) над старыми модулями, которые уже "залоченны" для обучения. Но если пытаться делать подобные алгоритмы, то они могут показать сверх не эффективными по сравнению с бэкпропными, да и нет особой доблести делать 1 в 1 как природа, смысл то не в этом, а что бы работало, кое что можно воткнуть как готовый модуль, не важно что там внутри. Основная фишка природного механизма в САМО ПОСТРОЕНИИ СИСТЕМ, не нужно людям корпеть над чем то, создаётся новая проективная зона, аля "неокортекс" туда проецируется всё что было обработано раньше и там по новой ищутся логики как из этого извлечь выгоду для решения задач нового порядка. И архитектура сама собой создаётся)))
Luarvik.:
Gather:
Автономность это круто, но автономность автономности рознь, например смарт-холодильник тоже как бы автономен, работает, делает заказы на еду и тп.
Да, и любой автомат автономен по определению, но речь идёт об АЛГОРИТМИЧЕСКОЙ автономности (АА), что иначе можно обозвать "самодетерминацией", "самопрограммированием", а это как раз то, что автоматам противопоказано, опять-таки по определению.
Gather:
человек тоже не такой уж автономный, кинь его в космос голого и капец автономности, нам нужен кислород и давление
Ломать - не строить. К чему такие крайности ? В нормальной среде вполне себе автономен.
Gather:
сложно провести границу почему холодильник менее автономен чем мы
Легко: АА.
Не понял о чем Вы. Любой алгоритм ML детерминируется внешними данными которым его обучают, а не какой то внутренней логикой, он ОБУЧАЕТСЯ в том же смысле как и мы с Вами. В этом нет никаких отличий от биологического мозга. Вопрос в сложности данных для обучения, в разного рода "косвенностях" но и это потихоньку решается. Вы не очень понимаете о чем толкуете, при всём уважении.
0 | 0
Аватар
create
Главное препятствие в создании СИИ.
11:38 26.07.2021 №1440
Gather:
Не понял о чем Вы.
- это не мои проблемы. Кто не понимает - спрашивает, не делая поспешных выводов. Между тем, у Вас на всё есть свой ответ. Дело хозяйское, как говорится.
0 | 0
Аватар
write
Главное препятствие в создании СИИ.
15:47 26.07.2021 №1442
А чем "само-" отличается от "не само-"? Отсутствием явного образца для быстрого копирования? К нему ещё оценка "повторять один в один - это хорошо" должна прилетать. Мне кажется, обучение - это копирование с упаковкой всевозможных, в том числе и скрытых, образцов поведения.
0 | 0
Аватар
create
Главное препятствие в создании СИИ.
15:52 26.07.2021 16:18 26.07.2021 №1443
См. №1418, №1422 Вам нужно уловить разницу между "сам исполняет алгоритм" и "сам генерирует алгоритм". Вроде и там и там "сам", но эти самости разной "глубины": в первом случае мы имеем строго автомат, во втором строго анти-автомат. И ещё раз обращу внимание на отличие поведения от алгоритма поведения.
0 | 0
Аватар
create
Главное препятствие в создании СИИ.
16:38 26.07.2021 16:45 26.07.2021 №1445
Egg:
Gather:
Основная фишка природного механизма в САМО ПОСТРОЕНИИ СИСТЕМ, не нужно людям корпеть над чем то, создаётся новая проективная зона, аля "неокортекс" туда проецируется всё что было обработано раньше и там по новой ищутся логики как из этого извлечь выгоду для решения задач нового порядка. И архитектура сама собой создаётся)))
У "природного механизма" есть в рукаве несколько козырей, главный из которых - решение NP полных задач. Да и вообще (Вы тоже это отмечали) совсем другие порядки производительности, даже на уровне индивидуального мозга. Плюс - почти неограниченное время и количество устройств (уровня Солнечной системы) на эксперименты. Я не думаю, что есть смысл повторять этот путь. Нам придется найти алгоритм "само-построения" с функциями "само-обучения" и свойствами "само-сознания" в его явном, лексическом виде. ))
Поэтому и приходится выхватывать какой то фрагмент и отдельно его делать, получится солянка их разнородных плохо объединяемых фрагментов, но постепенно думаю и этим путём придём к какому то результату. По крайней мере разговаривать и проходить ТТ такая система будет лет через 10-20 наверняка, творчеством заниматься, картины писать, музыку, фильмы снимать возможно. Кредит взять и бизнес поднять не сможет, изобрести что то по-настоящему новое тоже вряд ли.
Luarvik.:
См. №1418, №1422 Вам нужно уловить разницу между "сам исполняет алгоритм" и "сам генерирует алгоритм". Вроде и там и там "сам", но эти самости разной "глубины": в первом случае мы имеем строго автомат, во втором строго анти-автомат. И ещё раз обращу внимание на отличие поведения от алгоритма поведения.
Да может генерировать, я же уже Вам сказал, "учите матчасть", любой ML - генерирует алгоритм в зависимости как Вы его обучите, разное обучение- разный алгоритм, разные ответы на вопросы, всё так же как и у человека. Отличие в "ёмкости" человеческого "ML", иерархичности, и сложной специфике самого обучения.
kondrat:
А чем "само-" отличается от "не само-"? Отсутствием явного образца для быстрого копирования? К нему ещё оценка "повторять один в один - это хорошо" должна прилетать. Мне кажется, обучение - это копирование с упаковкой всевозможных, в том числе и скрытых, образцов поведения.
"Само" это значит что навыки изготавливаются по заранее отработанной технологии, как в цикле "foreach" на основе старых навыков и новых и старых данных. Вся система так автоматом может быть создана, мечта дурака. Но на самом деле так с такими алгоритмами не очень многие играются, ещё до конца не понятно так ли уж много надо вычислительных ресурсов. Много это понятно, но возможно не так астрономически как кажется и лет через 10 это достижимо будет.
0 | 0
Аватар
create
Главное препятствие в создании СИИ.
16:52 26.07.2021 17:33 26.07.2021 №1446
Gather:
Да может генерировать, я же уже Вам сказал, "учите матчасть", любой ML - генерирует алгоритм в зависимости как Вы его обучите, разное обучение- разный алгоритм, разные ответы на вопросы...
По-моему, это Вам нужно учить матчасть, поскольку Вы: не отличаете поведение от алгоритма поведения; не отличаете поведение, управляемое командами от поведения, управляемого данными.
Gather:
... всё так же как и у человека.
- это крайне поверхностный взгляд, что-то типа "ходит как утка, крякает как утка..." И мой Вам совет: внимательнее слушайте, что Вам говорят и не выдавайте автоматических ответов. Воронцов (который преподаёт ML) уже высказался по поводу "сам" в этом самом ML - прислушайтесь, хотя бы ради приличия, и делайте правильные выводы. И ещё: ни в одной современной автоматической системе управления не меняется алгоритм управления - всё строго в рамках ЗАРАНЕЕ предписанного. Если бы было иначе, АСУ стала бы непредсказуемой в своем поведении, что прямо противоречит целям управления. Так что не надо тут про "ML генерирует алгоритм".
0 | 0
Аватар
create
Главное препятствие в создании СИИ.
17:59 26.07.2021 18:01 26.07.2021 №1447
Luarvik.:
Gather:
Да может генерировать, я же уже Вам сказал, "учите матчасть", любой ML - генерирует алгоритм в зависимости как Вы его обучите, разное обучение- разный алгоритм, разные ответы на вопросы...
По-моему, это Вам нужно учить матчасть, поскольку Вы: не отличаете поведение от алгоритма поведения; не отличаете поведение, управляемое командами от поведения, управляемого данными.
Gather:
... всё так же как и у человека.
- это крайне поверхностный взгляд, что-то типа "ходит как утка, крякает как утка..." И мой Вам совет: внимательнее слушайте, что Вам говорят и не выдавайте автоматических ответов. Воронцов (который преподаёт ML) уже высказался по поводу "сам" в этом самом ML - прислушайтесь, хотя бы ради приличия, и делайте правильные выводы. И ещё: ни в одной современной автоматической системе управления не меняется алгоритм управления - всё строго в рамках ЗАРАНЕЕ предписанного. Если бы было иначе, АСУ стала бы непредсказуемой в своем поведении, что прямо противоречит целям управления. Так что не надо тут про "ML генерирует алгоритм".
Вы просто не в теме, уж простите. Одно дело услышать у Воронцова то что Вы хотели услышать, а другое понять о чем он вообще говорил. "Алгоритм" это и есть поведение системы, его в ML не закладывают, ему обучают, про какие АСУ вы говорите не в курсе, берёте нейросетку и обучаете например МНИСТу, она будет распознавать рукописные циферки, не хуже человека, можно обучить чему угодно, если в этом есть логика, алгоритм возникает как результат обучения. У нас в мозгах тоже сам алгоритм мета-обучения захардкожен, многие модули мозга вообще необучаемы, обучается только около 5% мозга, в основном неокортекс. То о чем говорил Воронцов это про то что нам пока далеко до уровня человека, это так, но процесс идёт. Напишите хотя бы kNN для начала.
0 | 0
Аватар
create
Главное препятствие в создании СИИ.
18:24 26.07.2021 18:26 26.07.2021 №1449
Gather:
Вы просто не в теме, уж простите.
Просто я в другой теме, с Вашей имеющей мало пересечений :) Я занимаюсь проблемами ИИ, Вы - проблемами программирования.
Gather:
Одно дело услышать у Воронцова то что Вы хотели услышать
Я услышал то, что он сказал. Может текстом написать, что он сказал, для пущей очевидности ?
Gather:
... а другое понять о чем он вообще говорил.
Он говорил о том, что не стоит искать чёрную кошку в тёмноё комнате, особенно, если её там нет.
Gather:
"Алгоритм" это и есть поведение системы
Нет. Поведение - это то, что Вы можете наблюдать при работе системы по алгоритму. См. "ходит как утка и крякает как утка".
Gather:
... его в ML не закладывают, ему обучают, про какие АСУ вы говорите не в курсе, берёте нейросетку и обучаете например МНИСТу, она будет распознавать рукописные циферки, не хуже человека, можно обучить чему угодно, если в этом есть логика, алгоритм возникает как результат обучения.
Это Вы Воронцову расскажите, что и откуда там возникает.
Gather:
У нас в мозгах тоже сам алгоритм мета-обучения захардкожен, многие модули мозга вообще необучаемы, обучается только около 5% мозга, в основном неокортекс.
Вам самому не смешно ?
Gather:
То о чем говорил Воронцов это про то что нам пока далеко до уровня человека, это так, но процесс идёт.
Идёт.... только КУДА он идёт ?
Gather:
Напишите хотя бы kNN для начала.
Для написания подобных глупостей (отн. ИИ) существуют специально обученные люди. Я, в рамках своих представлениё об ИИ, таким маразмом не занимался, не занимаюсь и не собираюсь заниматься.
0 | 0
Аватар
write
Главное препятствие в создании СИИ.
20:10 26.07.2021 21:28 26.07.2021 №1451
Egg:
Gather:
пока это "когнитивные архитектуры", кирпичик за кирпичиком.
Если Вы объясните, что в линейной регрессии может быть когнитивного, я буду очень признателен. ))) Проблема как раз в том, что выделяя паттерны и находя тренды ANN не в состоянии ни сформировать модели, ни реализовать любой когнитивный процесс (восприятие, сравнение, память, итп). В том, что механизмы аппроксимации в СИИ будут такими как в ANN сомнений нет, особенно, если говорить об автоэнкодерах... Но механизмы - это дело десятое... архитектура мышления - это самое первое. Архитектура.
Нет никаких проблем превратить линейную регрессию в что-то посложнее. Перемножьте двучлены достаточное количество раз - и получите аппроксимацию нужной гладкой функции в окрестности чего-нибудь с нужной точностью. Пол матана и дифуров держится на этом. Хотите вычислить плоды воображения извращенцев, вроде Кантора или Дирихле или Ферми? Найдите к каким именам применить индукцию. Что и куда отизоморфировать. Вам нужно напомнить, что индукция - это, по сути, декларация актуальной бесконечности? Именно она лежит в базе основной гипотезы самосохранения: если я повторю это действие, то я увеличу свои шансы на сохранение. Где "я" - это опыт самосохранения всего живого. Именно с ней постоянно приходится бороться жизни. Если хотите, можем повторить упражнения по сжатию и распаковке, которые мы уже исполнили с Линнером. И, кстати, это путь к обоснованию модели генерации новизны, про которую мы уже говорили.
0 | 0
Аватар
write
Главное препятствие в создании СИИ.
20:19 26.07.2021 20:20 26.07.2021 №1452
Гыыы. Возможно, я понял, как ломать PKI. А ещё пришло непонимание, почему надо бороться с раком именно уничтожением клеток? Нет ли возможности понизить для них "уровень стресса" и выключить древнюю программу панического размножения и включить обратно программу выживания в рамках организма?
0 | 0
1
2
3
4
5
Скачать
Вперёд
Назад

Главная Участники Жалобы  Поиск Исходный код О форуме