GotAI.NET

Форум: Проблемы искусственного интеллекта

 

Регистрация | Вход

 Все темы | Новая тема Стр.2 (5)<< < Пред. | След. > >>   Поиск:  
 Автор Тема: На: Ликбез по машинному обучению
Михайло
Сообщений: 2366
На: Ликбез по машинному обучению
Добавлено: 31 авг 17 8:26
Изменено: 31 авг 17 8:29
Цитата:
Автор: NO.

Ещё не знаю.

Ну человеческие мозги-то - это тот самый интеллект, который можно считать за образцовый или тоже фигня?
Вы переоцениваете человеческий мозг. Мне вот, например, нужно в Qt/C++ сделать такой визуальный объект с нестандартными свойствами, я тыкался-тыкался и у меня не получилось. Все, не решается задача, и я ее забросил.

Вся проблема в том, что вы не понимаете, что человеческий мозг имеет все ту же проблему:
Цитата:
Автор: NO.

а к большинству задач вообще не подступиться.

Поэтому я призываю вас не обожествлять свои мозгушечки. Они ограниченные.

Зато есть решение! Вот оно:

Цитата:
Автор: гость 188.170

не заужать на обучение по прецедентам, а рассматривать и, скажем, обучение через эволюцию.


Что такое "эволюция" в машинном обучении? Это подбор структуры, коэффициентов и весов нейронной сети. "Эволюция" в человеческом мышлении - это когда Платон доебывался до проблемы, но так и не решил ее, зато прошло n столетий Галилей - раз и все по полочкам расставил. То есть несколько умов пытаются решить задачу и один из них решает ее наконец.
Ученый - слабый интеллект, научное сообщество - сильный интеллект (но и тут нужно время).

Поэтому ваши претензии к машобучу явно неадекватные. Еще раз повторяю - машобуч - это подарок от природы, природа так подготовила данные, что в них можно находить одни и те же закономерности. Это круто!
[Ответ][Цитата]
Михайло
Сообщений: 2366
На: Ликбез по машинному обучению
Добавлено: 31 авг 17 9:17
Между тем задача машобуча универсальна: младенец с мозгом "с чистого листа" делает точечные наблюдения (измерения), надо лишь провести гиперповерхность...
[Ответ][Цитата]
NO.
Сообщений: 10700
На: Ликбез по машинному обучению
Добавлено: 01 сен 17 8:43
У Михайлы не эмпиризм, а соц.реализм. Это когда отрицаешь, что у вещей есть высшие сущности. Сэкономив на них имеешь чуть больше успехов в приземленных делах на заводе или в колхозе, но потихоньку превращаешься в слесаря-алкоголика, который любит поговорить о высоком под водочку с огурчиком.
Такие ребята у меня были, а я тогда был весь в программировании, думал слова это сила. Но с этими было трудно. Начальник мне однажды сказал "возьми его за руку, везде обведи и все покажи". Им нужен другой образ жизни, общее развитие, на это нужно много времени и денег. А знания у них и так есть. Но они какие-то не совместимые с жизнью. Голова отдельно, туловище отдельно. Говорят одно делают другое. Это очевидный порок сознания, а сознание как раз высшая сущность, им про такое знать коммисары запретили.

Ещё любопытно, что в природе тоже есть такие
https://ru.wikipedia.org/wiki/Аксолотль
Особенность аксолотля состоит в том, что он не достигает половой зрелости и становится способным к размножению, не превратившись во взрослую форму, не претерпев метаморфоз.
[Ответ][Цитата]
NO.
Сообщений: 10700
На: Ликбез по машинному обучению
Добавлено: 01 сен 17 9:27
Цитата:
Автор: Luаrvik
А как в т.сл. Вы определяете, что интеллектом не является ?

вот 7 лет назад собирал, по материалам Готайки

Слабоумие:
-незнание простых общих фактов, отсутствие здравого смысла
-незнание обстоятельств конкретного дела, невнимание к деталям
-неуместное использование посторонних идей
-неосознанное использование неадекватных идей
-неадекватные области вспомогательных оценок
-неспособность разбирать ситуацию поэтапно
Логика:
-незнание логики, неспособность пользоваться терминами и абстрактными знаниями
-неспособность применять законы логики, ошибки в выводах
-отсутствие фантазии, игнорирование неформальных знаний, грубость и солдафонство
-ограниченность одним "универсальным и правильным" подходом, сектанство
-низкая эрудиция, незнание готовых решений
-незнание границ применимости решений
-неумение сопоставлять случаи, видеть общее и различия
-неумение сопоставлять обстоятельства с законами
-несоответствие сложностей ситуации и объяснения, наивность и энтузиазм
Сознание:
-наличие всеохватывающей теории в 2Kb весом
-отсутствие уверенности в своих возможностях
-излишняя самоуверенность
-самооценка по одному предмету приписывается другой области
-хождение по кругу, удовольствие от процесса
-неумение и нежелание развиваться, страх
-вера в исключительность и везение других людей
-неспособность связать якобы бесполезные действия и необъяснимые достижения
-любимые и терпимые недостатки под видом индивидуальности
-желание выделиться из группы хомо сапиенс, сознательная глупость
[Ответ][Цитата]
Михайло
Сообщений: 2366
На: Ликбез по машинному обучению
Добавлено: 01 сен 17 22:59
Цитата:
Автор: NO.

вот 7 лет назад собирал, по материалам Готайки

Просто переборный список всяких определений, пересекающихся в том числе. Не очень понятно, зачем ты делал такой "глубокий анализ".

Добавь туда: "обожествление человеческого мозга, отсутствие адекватной оценки сложности реальной интеллектуальной задачи, отсутствие адекватной оценки сложности воображаемой (произвольной, универсальной) интеллектуальной задачи" и напиши напротив свой ник.
[Ответ][Цитата]
Михайло
Сообщений: 2366
На: Ликбез по машинному обучению
Добавлено: 01 сен 17 23:12
Я не знаю, кем по ученой степени является автор вот этой статьи "Ограничения глубинного обучения и будущее":
https://habrahabr.ru/post/335026/

Но он страдает все тем же:
Цитата:
Автор: Михайло

обожествление человеческого мозга, отсутствие адекватной оценки сложности реальной интеллектуальной задачи, отсутствие адекватной оценки сложности воображаемой (произвольной, универсальной) интеллектуальной задачи


Цитата:
Так что хотя модель глубинного обучения можно считать разновидностью программы, но большинство программ нельзя выразить как модели глубинного обучения — для большинства задач либо не существует глубинной нейросети практически подходящего размера, которая решает задачу, либо если существует, она может быть необучаема, то есть соответствующее геометрическое преобразование может оказаться слишком сложным, или нет подходящих данных для её обучения.

Абсолютно бездоказательное (и к тому же ложное) утверждение! Большинство программ имеют вполне стандартную структуру - минимум переходов, минимум вызовов, осознанные переменные, объекты-классы, шаблоны проектирования типа MVC и "обертки". Человеческий мозг ограничен, он не может анализировать ПРОИЗВОЛЬНУЮ программу. Студентов учат писать хорошо читаемые программы, чтобы каждый мог разобраться. Иногда сам программист пишет-пишет программу и с определенного уровня усложнения начинается бесконечный ступор, из которого не может выйти.

Так что автор - очередной френофил (обожествлятель мозга). Ребята, научитесь трезво оценивать сложность тех задач, которые вы представляете себе обобщенно, абстрактно.
[Ответ][Цитата]
Михайло
Сообщений: 2366
На: Ликбез по машинному обучению
Добавлено: 02 сен 17 10:52
У меня коллега - дальтоник, не различает зеленый и красный цвета. Опасный товарищ, ведь он наладчик промышленного оборудования, он записывает у себя на бумажке что-то вроде "верхняя лампочка - красная, нижняя - зеленая" и ходит с ней. Он видит, что лампа загорелась, но цвет не отличает.
Говоря языком машобуча, он не может построить гиперповерхность между красными и зелеными лампочками, как это делают все здоровые люди. У него эти объекты как точки совпадают в пространстве признаков. У него нет опыта различения примеров.

Помогает ли ему некая непозитивистская философия работать с такими объектами? Нет. Он просто нашел другие признаки ("верхняя лампочка", "нижняя лампочка") и это позволяет ему классифицировать. Других действенных методов кроме позитивистских методов машобуча не существует.
[Ответ][Цитата]
Михайло
Сообщений: 2366
На: Ликбез по машинному обучению
Добавлено: 03 сен 17 0:13
Машинное обучение - это наука о том, как по двум-трем примерам научить машину классифицировать бесконечное число других похожих и непохожих примеров. То есть у вас есть две-три классифицированные точки в пространстве (примеры), машина должна как-то определиться в отношении любой другой точки пространства, располагая лишь этими двумя-тремя примерами.
Со строгой логической точки зрения такая задача нерешаема. В условии задачи не хватает очень большого количества информации.
Но искусственный интеллект - это не логика, как многие обыватели думают. Искусственный интеллект - это колдовство. Обыватель никогда не задумывался: как ребенок, впервые увидев нарисованный неровный желтый круг с исходящими почти прямыми радиальными линиями, начинает узнавать его в других ипостасях, в других оттенках, размерах, формах, пропорциях размеров...
Колдовство (чудо) возможно только благодаря свойствам тех данных, которые подготовила нам природа. Не все данные обладают волшебными свойствами, по моей грубой оценке, около половины данных волшебно. Другая половина - хаос, который игнорируется интеллектом. У человеческого мозга есть комплексный защитный механизм, который защищает от перегрева при обработке хаотических данных. Хаос не содержит закономерностей, поэтому фокусы здесь не прокатывают, попытка решения задачи обучения по двум-трем-тысяче примеров не приводит к успеху. Если бы в нашей солнечной системе было бы три солнца, то ребенку было сложнее объяснить, как отличить их друг от друга - это и есть проявление хаотичности.
Колдовство машинного обучения заключается в том, что оно умеет восполнять тот огромный недостаток информации в исходных данных задачи обучения. Та информация, которая дополняет условие задачи, называется эвристикой. Одной из самых простых эвристик является эвристика близости. Суть этой эвристики: если примеры близки по тем или иным признакам, то они должны классифицироваться одинаково.
С точки зрения строгой логики эвристики - это шаманство, запрещенный прием. Логика не может позволить исключить тот случай, когда близкие точки классифицируются по-разному. Логика утверждает, что желтый круг с лучами может оказаться Альфой Центавра.
Машинное обучение не дружит с логикой, но эта дисциплина более практична. Действительно, какая там Альфа Центавра, это же Солнце! Машинное обучение дружит со здравым смыслом, а это не одно и то же, что и логика.
[Ответ][Цитата]
гость
188.170.80.*
На: Ликбез по машинному обучению
Добавлено: 03 сен 17 1:46


м.> Помогает ли ему некая непозитивистская философия работать с такими объектами? Нет. Он просто нашел другие признаки

ну, неопозитивизм тут в самой возможности ЗАПОДОЗРИТЬ что неразличимое все-таки можно различить, что объективно различие есть. Что следует перевести незначащие признаки в разряд значащих и что можно обнаружить устойчивую условную корреляцию между скрытым признаком и новозначащим (при понимании что не всегда верхняя лампочка красная). Так и миха должен заподозрить (выдвинуть и со временем подтвердить для себя гипотезу), что проблематика ии не тождественна проблематике машобуча, что нет даже включения (есть пересечение) - есть такие области машобуча которые как бы 'уже и не' вопрос ии (подобно тому как искусств. нейросети в некоторой части не имеют отношения к биологическому прообразу, образуя самостоятельный предмет).

> Логика не может позволить исключить тот случай, когда близкие точки классифицируются по-разному.

логика как раз может - логика же понимает что эвристика близости это только эвристика, что могут быть ситуации когда эта эвристика нерелевантна - что выбрано неудачное проективное подпространство и различия склеились. Т.е. именно логика может помочь при обработке ситуации провала эвристики. Вообще это интересный вопрос - мена статуса - то эвристики наблюдают за логикой, то логика наблюдает за эвристикой. Логику не нужно заужать до логики пропозиций, в каждой предметной области возникает логика 'здрвого смысла' - логика математики, статистики, эксперимента etc (сочетание дедуктивных, индуктивных, абдуктивных, релевантных, модальных и проч. мотивов).
[Ответ][Цитата]
Михайло
Сообщений: 2366
На: Ликбез по машинному обучению
Добавлено: 03 сен 17 2:09
Если эвристика не работает, то никакая логика уже не поможет. Хотя наверняка можно применить альтернативную (запасную) эвристику, либо проигнорировать задачу. Третьего варианта не дано, логика не может восполнить отсутствие огромного количества информации в поставленной задаче.

Тут я еще хочу отметить, что колдовство машинного обучения заключается лишь в принятии эвристики. Все остальное - чистая и законная математика: оптимизация, кластеризация, классификация. Это я подчеркиваю, что бы вы не подумали, что машобуч - это чистая махинация с данными.
[Ответ][Цитата]
Михайло
Сообщений: 2366
На: Ликбез по машинному обучению
Добавлено: 03 сен 17 2:20
Цитата:
Автор: гость 188.170

можно обнаружить устойчивую условную корреляцию между скрытым признаком и новозначащим (при понимании что не всегда верхняя лампочка красная).

Надо немного уточнить: коллега сам по себе не может классифицировать лампочки. Просто другой коллега тыкнул пальцем и сказал: "красная", потом также указал зеленую лампу. У дальтоника остается лишь один вариант - различать цвета ламп по расположению. Это будет работать только на этом конкретном пульте, но происходить это будет многократно с разных ракурсов. Классификация будет работать.
[Ответ][Цитата]
гость
188.170.74.*
На: Ликбез по машинному обучению
Добавлено: 03 сен 17 2:31

под логикой имеет смысл понимать всю совокупность когнитивных регулятивов (есть логика суждений, есть логика действий, логика целесообразности, логика смысла (даже), логика абсурда и парадокса и т.д. - как бы эти вещи не полностью покрываются (решаются) логикой, но так или иначе логизируются). C провалом эвристики вопрос не решится чистой логикой, но логика (в общем смысле, т.cк. комплексная логика совокупного опыта) организует процесс разрешения проблемной ситуации. Если проблемное поведение не хаотично, значит та или иная логика присутсвует.

> что бы вы не подумали

не расписывайся миха за всю одессу.. иногда 'cтрогая математика' оказывается настоящей махинацией (когда модель не учитывает важных факторов, критерии оптимизации негодные, а классификация не различает склеенные точки). И более того - махинации (обман) это ведь тоже эвристика поведения в конкурентной среде, если машобуч не слишком гибко манипулирует с данными (проблема понимания природы данных и природы возможных закомерностей), то он заметно диссоциирован от интеллекта..
[Ответ][Цитата]
Михайло
Сообщений: 2366
На: Ликбез по машинному обучению
Добавлено: 03 сен 17 2:51
Изменено: 03 сен 17 2:52
Ты опять про свою гибкость. Гибкость - это попытка работать с хаосом. Ну да, удачи.

Закон разнообразия Эшби должен сработать в помощь для доказательства моей позиции по вопросу необходимой негибкости интеллекта. Ну если ты знаешь закон Эшби, то должен понять меня. Ну еще потребуется и немного понимания, что представляют собой реальные данные (изображение, видео, аудио, базы данных и т.д.).
[Ответ][Цитата]
гость
188.170.74.*
На: Ликбез по машинному обучению
Добавлено: 03 сен 17 3:28

м.> Гибкость - это попытка работать с хаосом

не cовсем, гибкость это, по тому же эшби, это ультрастабилизация гомеостаза - возможность структурной перестройки системы обратных связей, возможность формирования новых обратных связей (с новыми инвариантами регуляции) и их отбора. В более общем смысле это способность изменять правила поведения без фатальных провалов в переходном состоянии (cочетание слабеющей силы отменяемого правила и набираюшего силу правила-кандидата-на-замену), когда переход обеспечивается сектором защищенных (в данном эпизоде) правил.

> Закон разнообразия Эшби должен сработать в помощь для доказательства моей позиции по вопросу необходимой негибкости интеллекта.

по этому поводу уже давались разъяснения - среда может казаться не очень разнообразной (потому, мол, и избыточное разнообразие в регуляторе может не быть cлишком большим) - но на деле мы видим, что не сложен только ОБРАЗ ситуации, что для приведения образа ситуации к несложному образу (который часто оказывается неадекватным и включаются разнообразные стратегии усложнения образа) задействуются ОГРОМНОЙ сложности мозго-информационные ресурсы. Образ мира кажется несложным если только не рефлексировать скрытую сложность истории, общества, психики, культуры, языка. Интеллект по своей сути гибок - гибкость в этом балансе обиходной несложности (скрытая сложность организации и построения обиходного поведения) и мобилизации ресурсов для усложнения образа ситуации. Cложность поведения землепашца скрытая, работает традиция и навык, а сложность интеллекта, cкажем, писателя обнажается, когда образы героев, cкажем, начинают жить 'своей жизнью' и диктуют детали сюжета, - или сложность и гибкость политического интеллекта в ситуции поиска причин происходящих событий (то ли плести интриги, то ли решить вопрос силой (а хватит ли)).. НЕгибкий интеллект это локальная ипостась интеллекта (когда уже есть правила и остается их только применять без рефлексий), а интеллект в 'полной форме' это что-то с необходимостью гибкое.
[Ответ][Цитата]
Михайло
Сообщений: 2366
На: Ликбез по машинному обучению
Добавлено: 03 сен 17 3:46
Цитата:
Автор: гость 188.170

НЕгибкий интеллект это локальная ипостась интеллекта (когда уже есть правила и остается их только применять без рефлексий), а интеллект в 'полной форме' это что-то с необходимостью гибкое.

Если взять нейронные сети, то там наверное наблюдается нечто вроде отмирания нейронов/связей, но думаю, что это проблема отдельных видов ИНС. А в целом известно, что нейронные сети дообучаемы и переобучаемы. Мне кажется, все сильно зависит от конкретной структуры и способа изменения весов, но вот видишь, утверждается обратное... Что делать с данным фактом?
[Ответ][Цитата]
 Стр.2 (5)1  [2]  3  4  5<< < Пред. | След. > >>